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金屬機電產業 預測性維護

全域科技有限公司/鄭德俊 總經理/發布日期2025-08-06

課程關鍵字： 金屬機電產業 Azure Machine Learning 預測性維護 製造業

64
分鐘
545
位同學
評為10顆星 118
人評鑑
免費課程圖
2030-12-31 截止
我要選課
課程簡介
在現代金屬機電製造業中，設備的穩定性對生產效率至關重要。然而，突發性故障不僅會導致生產停工，還可能造成巨大的經濟損失。傳統的維護方式（如事後維修）難以應對這些挑戰，於是預測性維護的需求應運而生。
課程大綱
一、預測性維護的概念及其在製造業中的應用
二、loT技術基本概念及其在預測性維護中的重要性
三、基本機器學習概念與演算法介紹
四、Case Study 預測性案例分享
五、預測性維護的AI模型實作
在課程中你將學到...
學員將學習預測性維護的核心概念，掌握IoT設備數據的蒐集、儲存與清理流程，了解機器學習模型在設備異常預測中的應用。透過金屬機電產業案例，實作Azure平台上的AI模型訓練與部署，強化數據分析與智慧製造實務整合能力，提升生產效率與設備可靠性。
全域科技有限公司/鄭德俊 總經理
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為了瞭解您對於本課程的滿意程度，作為未來持續精進之參考，再次感謝您的寶貴意見及指教！
一、課程滿意度(1-5分，1代表非常不同意，5代表非常同意)
問題 1
非常不同意		 2
不同意		 3
普通		 4
同意		 5
非常同意
課程知識具專業性
課程具實用性
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二、講師滿意度(1-5分，1代表非常不同意，5代表非常同意)
問題 1
非常不同意		 2
不同意		 3
普通		 4
同意		 5
非常同意
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