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金屬機電產業 缺陷檢測分類與品質控制

邱奕契 中華大學機械工程系-教授

探討金屬機電產業中，透過AI工具應用如何缺陷檢測分類與品質控制，說明相關AI工具差異與安裝方式。

星等星等星等星等星等 219人評鑑
分鐘圖示63分鐘
人數圖示980位同學
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金屬機電產業 智慧工廠部署

全域科技有限公司／鄭德俊 總經理

本課程聚焦金屬機電產業的智慧工廠部署，介紹物聯網與關鍵模組，解析設備數據蒐集與處理流程，結合實際案例與 Power BI 工具進行實作演練。

星等星等星等星等星等 223人評鑑
分鐘圖示61分鐘
人數圖示1121位同學
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智慧製造－透過AI實踐工業4.0

鄭哲燊老師/大學老師

在2.5小時的課程中，除了認識工業2.0一直到4.0的概念與發展現況外，更能透過四大產業案例(友嘉工具機事業/台達電/三菱電機/鼎新電腦)來實際了解AI相關技術如何驅動製造產線，全面性的了解智慧製造產業生態！

星等星等星等星等星等 502人評鑑
分鐘圖示63分鐘
人數圖示4054位同學
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金屬機電產業 智慧庫存管理

全域科技有限公司／鄭德俊 總經理

本課程聚焦金屬機電產業的智慧庫存管理，結合實務案例與 Azure Machine Learning 實作，協助新進人員掌握AI技術應用。

星等星等星等星等星等 265人評鑑
分鐘圖示67分鐘
人數圖示1220位同學
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工具機轉型實戰：用 Power Automate 打造 AI 數位勞動力

朝陽科技大學／鄭淳詩 助理教授

本課程聚焦於工具機產業在智慧製造與AI應用上的實務導入，從產業現況與數位轉型趨勢切入，說明工具機產業面臨的效率瓶頸、資訊斷點與管理痛點。課程將介紹如何結合AI、IoT 與低程式碼／無程式碼工具，協助產線人員與管理者快速蒐集資料、優化流程，並以數據驅動決策。透過實際案例，說明設備稼動率（OEE）、預測性維護、異常通報與流程自動化的應用方式，並示範如何將資料轉化為可視化儀表板與智慧助理，提升現場反應速度與整體營運效率。

星等星等星等星等星等 60人評鑑
分鐘圖示58分鐘
人數圖示202位同學
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Power Apps基礎理論—金屬加工

朝陽科技大學／鄭淳詩 助理教授

本課程聚焦於Power Apps基礎理論，並結合金屬加工與製造現場實務情境，說明如何運用Power Platform 中的Power Apps，快速建構行動化、低程式（Low-code／No-code）的資料蒐集與表單應用。課程從製造現場常見痛點出發，如紙本與Excel資料分散、人為錯誤、難以自動化與分析等問題，系統性介紹Canvas App、Model-driven App 與Power Pages 的核心概念，並深入說明離線（Offline）資料收集、Delegation委派原則與Power Fx函數邏輯，協助建立可落地於金屬加工現場的數位化應用基礎。

星等星等星等星等星等 9人評鑑
分鐘圖示59分鐘
人數圖示64位同學
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ERP營運流程與AI應用

國立高雄科技大學智慧商務系／林欣瑾 副教授、國立雲林科技大學會計系／陳慧巧 副教授

本課程在協助中小微製造業的財會人員掌握AI 在ERP系統中之應用基礎，從企業經營痛點切入，首先建立學員正確的ERP基礎知識，進而理解如何以ERP系統作為核心，實現智慧化營運流程。接著，課程將引導學員如何運用AI，整合ERP系統所產出之報表與數據進行分析，以有效提升日常財務管理之效率與能力。

星等星等星等星等星等 342人評鑑
分鐘圖示208分鐘
人數圖示1787位同學
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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

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。

星等星等星等星等星等 140人評鑑
分鐘圖示64分鐘
人數圖示646位同學
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AI財會應用實務

國立高雄科技大學會計資訊系／陳育仁 特聘教授、國立雲林科技大學會計系／林昱成 副教授、國立高雄科技大學智慧商務系／林欣瑾 副教授

本課程在協助中小微製造業之財會人員掌握AI 在財務之基礎應用。課程內容將引導學員理解，若要運用AI 進行資料預測與決策分析前，必須先熟悉不同類型之財務資料，並掌握資料品質之重要性。同時，透過ERP系統的導入與運用，可有效提升資料品質，進而為AI 之應用奠定基礎，最終達到提升財務管理效能與企業經營效益之目標。

星等星等星等星等星等 182人評鑑
分鐘圖示175分鐘
人數圖示1134位同學
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決策可視化與語意模型

朝陽科技大學／鄭淳詩 助理教授

本課程聚焦於Power BI 的資料模型理論，說明如何建立穩定且高效的數據分析基礎。內容從企業常見的多來源資料整合與Excel報表效能瓶頸談起，解析僅靠視覺化無法支撐決策的原因，並強調正確資料模型在一致性、效能與可維護性上的關鍵角色。課程涵蓋Power Query 的ETL流程、星型模型設計原則、事實表與維度表的結構邏輯，以及DAX中列上下文與篩選上下文的核心概念，同時介紹時間智慧、效能最佳化與資料權限控管。透過理論結合實務情境，協助建立可擴充、可治理且真正支援決策的Power BI資料模型架構。

星等星等星等星等星等 14人評鑑
分鐘圖示58分鐘
人數圖示58位同學
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