
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。

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。

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!

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。

Altair Engineering Inc./楊志強 資深應用工程師
本課程深入探討全球鑄造產業的 AI 發展趨勢,課程聚焦於鑄造工藝從人工轉向自動化、模擬驅動設計及物理 AI 預測的三大變革 。學員將學習如何運用 Inspire Cast 進行多學科物理量模擬,並透過 HyperStudy 執行多目標最佳化與實驗設計法(DOE),以取代耗時的人工試誤,大幅降低研發成本與廢料。技術亮點在於Physics AI的應用,能將傳統需數小時的模擬縮短至秒級預測。課程亦涵蓋生成式AI與大語言模型的整合,透過 AI Studio建立企業私有化模型,讓工程師能以直觀對話方式驅動模擬、快速迭代設計並預測雲圖動畫。本課程將助您掌握數位孿生技術,打造高效且零缺陷的智慧鑄造製程。

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。

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。

勤益科技大學機械工程系/黃成凱 助理教授
帶領學員掌握生成式AI如何驅動製造業轉型。內容涵蓋鑑別式與生成式AI的差異,並深入探討文字、程式、影像及影音生成的多元領域。課程聚焦於解決產線痛點,例如利用AI生成虛擬瑕疵資料,克服良率過高導致樣本不足的訓練瓶頸,提升品質檢測精準度。此外,課程亦介紹國際大廠案例,如BMW利用AI優化工廠佈局,以及Autodesk與Solidworks的生成式設計如何自動產出數百種零件方案,協助達成輕量化與成本優化。透過本課程,無需深究演算法,即可學會運用AI工具提升生產效率與產業競爭力。

核果智能科技股份有限公司/李厚均 執行長
本課程聚焦於AI在車用零組件製造的深度整合與實務應用。學員將學習AI如何串接ERP與MES數據,透過資料中層打破資訊斷鏈,達成產線排程優化、設備異常預測及品質瑕疵辨識。課程詳析 IoT 架構下IT與OT技術的融合關鍵,並提供從目標定義、小規模驗證到持續優化的完整導入路徑。此外,重點探討 AI 電腦視覺檢測,涵蓋工業相機硬體配置、光源控制及影像前處理模組。課程將教授影像標註地端或雲端部署的一條龍流程。透過 Roboflow 等工具實作,協助企業解決缺工問題並確保品管標準的一致性。

主持人:施怡如 AI教練:泰睿思科技 莊豐銘執行長 實證場域:高茂金屬工業股份有限公司 蕭麗君
【AI應用面面觀系列—AI碳盤預測管理】金屬製造業-AI智慧用電「精實生產排程與碳排管理」 探討AI工具如何幫助工廠在能源管理上達到更節能節電的效果,透過安裝智慧電表結合能源管理系統,達到預測廠房用電,並提早做出用電方式的改善,並介紹導入工具的準備過程、以及成功導入AI的企業改變等關鍵議題。

中原大學商業設計系/施昌甫 助理教授
課程涵蓋從ChatGPT 與 Gemini 的文案生成、Vizcom 的圖像協作渲染,到 MakerLab 的2D轉3D建模應用。透過自行車骨架與眼鏡等實例,展示如何快速生成造型、變換視角、模擬真實材質與情境影片。這套流程能顯著提升設計效率,縮短提案周期,讓非設計背景者也能精準溝通創意,實現高效的產品開發定案。

背景模式股份有限公司/林書凡 顧問、金泰工業有限公司/黃智政 特助
「N世代學苑 網實學習課程」系列沙龍,精選五個產業議題之「出題方」中小企業、「解題方」新創企業分享實務經驗與輔導內容,協助更多具有相同痛點之企業見學與連結資源。 金泰工業委由背景模式協助導入AI影像辨識系統,建立即時瑕疵警示與回饋機制。系統整合影像與工單資料,強化品質追溯;並以數據分析自動彙整品檢與採購需求,使決策速度提升。 展現AI 如何助中小製造業從品管數位化邁向智慧製造,兼顧效率、穩定與透明化,為企業轉型智慧工廠奠定基礎。 本次課程名詞解釋: ※AI影像辨識:利用人工智慧技術,讓電腦能「看見」並「理解」影像內容。

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。


核果智能科技股份有限公司/李厚均 執行長
專為車用零組件產業設計,深入探討如何透過AI技術實現排程優化、製程改善與預測性維護。內容從智慧製造的挑戰出發,介紹如何運用強化學習等演算法處理多工序排程,並結合震動、溫度及電流等感測數據,提前預警設備故障以降低停機損失。課程強調實務應用,引導學員利用 ChatGPT 與 Google Colab進行數據探索分析、機器學習建模及 Python 程式驗證。針對管理層面,詳細解析 AI 專案的六大導入流程,並提供成本效益評估量表(ROI)與成熟度診斷工具,協助企業評估投資回報期。最後,透過實務案例與 Kaggle 平台資源,助力學員將 AI 轉化為提升產能與良率的具體競爭力。

金屬工業研究發展中心/蘇詠翔 工程師
此課程可透過扣件示範場域,學習如何導入數位AI化,教學從感測器安裝至機台整合,以及品質監測等參數需求說明。
活動詳情:https://www.smelearning.org.tw/news.php?node=840