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。

149人評鑑

64分鐘

690位同學

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。

114人評鑑

84分鐘

688位同學

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。

37人評鑑

64分鐘

195位同學

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。

58人評鑑

15分鐘

256位同學

AI製造業-Power Apps基礎理論(金屬加工)

藉由培訓課程協助工具機暨零組件產業的非 IT 背景從業人員，建立資訊系統與資料處理的基礎觀念，逐步認識企業數位化架構與流程優化邏輯，並實際運用 Microsoft Power Platform 與 AI 技術工具，完成現場資料擷取、自動化流程建構與稼動率數據視覺化應用。透過模組化教學設計與角色導向的應用場景演練，提升學員對 IT 系統整合的理解能力與應用信心，全面強化產線資訊透明度與決策效率，促進智慧製造於中小企業的落地推動。

69人評鑑

60分鐘

273位同學

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。

60人評鑑

66分鐘

273位同學

用電即價值：AI能源決策與碳排新時代

泰睿思股份有限公司／莊豐銘 執行長、高茂金屬工業有限公司／蕭麗君 行政管理部經理

為了讓廣大中小企業理解數位化、永續化與智慧製造過程中所面臨的關鍵挑戰，透過「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。 高茂金屬因生產過程能耗高且易超出契約容量，造成罰鍰與成本壓力，透過導入泰睿思能源管理系統，進行超載預警與排程調整。 展示AI 與感測整合在用電監控中的應用，協助企業精準掌握能耗動態、預防超載並落實節能策略。 本次課程名詞解釋： ※能源管理平台：搭配電表與環境感測器，即時查看實時用電趨勢，產生用電分析並給予節電建議，並可整合碳盤查系統，能源優化、智慧電表、加速企業淨零轉型、節能策略。 ※智慧電表：可以隨時記錄用電量並回傳到台電、用戶端的一種電表設施。智慧電表可以實時紀錄用電量，讓用戶隨時追蹤用電量及了解自身的用電習慣，具備資料收集的便利性！

118人評鑑

38分鐘

518位同學

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。

285人評鑑

67分鐘

1290位同學

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。

72人評鑑

96分鐘

402位同學

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。

508人評鑑

208分鐘

2738位同學

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。

251人評鑑

61分鐘

1207位同學

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。

238人評鑑

63分鐘

1044位同學

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！

549人評鑑

63分鐘

4422位同學

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。

89人評鑑

58分鐘

386位同學

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。

55人評鑑

58分鐘

267位同學

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。

41人評鑑

59分鐘

186位同學