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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 70人評鑑
分鐘圖示58分鐘
人數圖示318位同學
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用AI 看見瑕疵:製造業品檢數位轉型實戰解密

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。

星等星等星等星等星等 214人評鑑
分鐘圖示29分鐘
人數圖示837位同學
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智慧線上品質預測原理與應用效益

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。

星等星等星等星等星等 60人評鑑
分鐘圖示15分鐘
人數圖示264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 288人評鑑
分鐘圖示67分鐘
人數圖示1306位同學
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鋁合金產品AI輔助設計

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。

星等星等星等星等星等 66人評鑑
分鐘圖示76分鐘
人數圖示360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 254人評鑑
分鐘圖示61分鐘
人數圖示1218位同學
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車用零組件製造在AI之應用介紹

核果智能科技股份有限公司/李厚均 執行長

介紹AI如何應用於車用零組件製造業。課程內容涵蓋AI基礎知識、產業案例分析及實用的AI工具操作。課程核心內容應用案例解析,探討後視鏡、車身鈑金、車燈、塑件及電子零件等製程,分析如何透過智慧排程、AOI 瑕疵檢測及預知保養解決人工管理錯誤與缺工問題。風險與失敗管理,深入剖析AI專案失敗的常見原因,如數據品質不佳、模型選擇錯誤或缺乏系統整合,並提供資料治理與人機協作的建議。實務工具 Demo,示範 ChatGPT 在製造業的應用(如 BOM 表與機台 Log 分析)及 n8n 自動化工具,幫助學員將 AI 導入日常工作流程。

星等星等星等星等星等 56人評鑑
分鐘圖示64分鐘
人數圖示259位同學
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工業安全AI 導入企業應用

遠傳電信股份有限公司/王睿紘 技術顧問

深入探討工業安全 AI 如何引領製造業(特別是金屬加工業)實現數位轉型。課程涵蓋從 AI 影像辨識、智慧穿戴裝置到電子圍籬的應用,展示如何落實 24 小時不間斷的風險監控,有效降低 20% 以上的工安事故。除安全管理外,課程亦強調AI在提升生產效率、品質全檢及 ESG 永續經營上的全方位價值。透過五金鍛造與精密加工的實際案例,說明如何利用No-code無代碼AI平台降低技術門檻,讓企業無需配置專門工程師,即可快速部署AI應用,邁向智慧化綠色工廠。

星等星等星等星等星等 137人評鑑
分鐘圖示84分鐘
人數圖示819位同學
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AI碳盤預測管理實境應用

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。

星等星等星等星等星等 227人評鑑
分鐘圖示32分鐘
人數圖示1163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 547人評鑑
分鐘圖示208分鐘
人數圖示3005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 151人評鑑
分鐘圖示64分鐘
人數圖示695位同學
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AI整合製造車用零組件應用系統

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。

星等星等星等星等星等 28人評鑑
分鐘圖示37分鐘
人數圖示141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 43人評鑑
分鐘圖示59分鐘
人數圖示209位同學
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鋁智能製造技術—生成式AI 的應用

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。

星等星等星等星等星等 82人評鑑
分鐘圖示96分鐘
人數圖示473位同學
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車用零組件AI優化與預測維護實務

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。

星等星等星等星等星等 73人評鑑
分鐘圖示66分鐘
人數圖示326位同學
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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 241人評鑑
分鐘圖示63分鐘
人數圖示1055位同學
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