
豪紳纖維科技股份有限公司/王怡雅 專員
傳統紡織業如何突破內需瓶頸,轉型高附加價值的「醫療紡織」並成功出海? 本課程分享如何鎖定泰國龐大的「醫療觀光」商機,運用AI技術進行精準名單篩選與EDM行銷優化,成功將開信率翻倍;並透過AI 分析客戶回饋,開發出符合當地需求的產品。

思納捷科技 莊棨椉總經理
如何利用24小時雲端系統看管工廠或工業園區能源及機電設備,達到工廠的節能、效能和產能?本期邀請到思納捷科技 莊棨椉總經理,解析廠務、能源系統由雲端AI總管深度學習、智慧化管理,提出智慧工廠三部曲,首先節能,爾後提升效能、產能和良率。從能源與資源管理出發,再進到設備與機台管理,最後進行智慧分析與預警服務,適時提出設備故障預知及維修排成決策。

逢甲大學會計學系/曹秀惠 副教授、銘傳大學會計學系/楊志豪 教授
本課程在協助中小微服務業的財會人員了解ERP銷貨模組AI應用與成功關鍵因素及ERP採購模組結合AI 之發展應用,讓學員學習應用ERP流程應用AI技術之重要性以提升工作效率,並強化財務管理核心能力,以實現營運優化目標。

緯育TibaMe/尹相志 線上講師
本課程涵蓋生成式AI 的進階應用與流程升級策略,協助將AI工具由輔助角色轉化為核心生產力引擎。內容包括偽代碼設計、高階Prompt架構、交互式數據分析、資料視覺化,以及專案管理與任務自動化整合應用。透過系統化方法與實務案例解析,建立結構化思維與模組化流程設計能力,使AI 能有效嵌入日常作業與決策機制中,進而提升工作效率、強化決策品質,並推動組織數位轉型與流程優化之整體效能。

逢甲大學會計學系:林書賢 助理教授、李慧慈 助理教授
本課程在協助中小微服務業的財會人員掌握AI 在服務業財務中的應用基礎,提供學員有關AI財務的基本概念與原理,培養AI財務基礎能力,並介紹學員如何將AI財務應用在服務業,讓學員學習正確的會計知識與AI財務工具的應用。

成力庚/國立台北教育大學博士
談如何透過採集、清洗與分析,將生產過程中的相關數據,搭配老師傅的經驗,用以建立公司內部的AI人工智慧應用方案,如智慧訂單達交。

耐能智慧/陳宇春 AVP of Product Marketing
在掌握AI的應用趨勢時,我們不僅要關注其在各產業中的廣泛影響,更要思考AI對產品設計帶來的全新視角與方法,因為它能突破以往僅靠人類經驗與直覺的限制,開啟更智慧化、以數據驅動的創新過程。同時,隨著運算需求的增加,如何有效導入邊緣運算成為關鍵,這不僅能提升即時反應與效率,也能在產品規劃與應用上帶來更高的靈活性與競爭力。

資策會軟體院AI工程中心/宋經天 組長
在市場需求快速變動與交期壓力加劇的情況下,成衣產業供應鏈的穩定性與反應速度成為重要關鍵。從布料、染整、打版、縫製到物流配送,各製程高度相互影響,任何環節延誤皆可能造成交期失準或庫存風險。本課程聚焦成衣產業常見的排程不準、庫存控管困難與產能瓶頸問題,說明如何透過供應鏈數位化與人工智慧技術,導入智慧排程與需求預測機制。藉由實務案例解析,協助企業提升供應鏈韌性、優化資源配置並強化營運效率。

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。

數位轉型學院 詹文男博士 創奇科技 王淑芳執行長
生成式AI如何革新行銷科技?中小企業網路大學校特別邀請創奇科技 王淑芳執行長,分享她如何帶領公司透過生成式AI,為行銷產業開創全新格局!

谷林運算股份有限公司/馮輝譯 總經理
本課程聚焦AI 在橡膠產業生產管理的實務應用,從老舊設備活化與感測數據蒐集出發,說明如何建構機聯網、數據中台與雲端看板,並結合生成式AI 進行生產、品質與能源分析。課程強調以低門檻方式推動智慧製造,提升稼動率、良率與管理決策效率,同時因應ISO、ESG 與淨零管理等實務需求。

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。

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。

臺中軟體園區數位轉型團隊/黃正傑 專家
從製造業最常見的ERP、MES結構化數據出發,說明在實務上常遇到的資料分散、整理困難與分析效率不足等問題,並進一步介紹AI助理與生成式AI 如何協助快速整理、分析與解讀這些資料。透過自然語言查詢的方式,使用者可即時掌握關鍵營運指標,並快速產出清楚易懂的視覺化結果。同時搭配No-Code工具與實際案例,示範資料清洗、格式轉換、探索式分析與簡易預測的應用流程,讓非資訊背景人員也能有效運用數據,降低分析門檻,使數據真正成為日常決策的有力支援。

耐能智慧/陳宇春 AVP of Product Marketing
在導入邊緣運算AI的過程中,常見的迷思是僅將其視為提升效能的工具,卻忽略了它在數據隱私、即時反應與場域適應上的重要性。而生成式AI的發展,尤其是以GPT與大型語言模型(LLM)為核心的應用,正逐步結合邊緣運算,讓模型不再侷限於雲端,而能在靠近使用場景的環境中運行,進而提升效率與可靠性,並為產品規劃開啟更多創新的可能性。
活動詳情:https://www.smelearning.org.tw/news.php?node=840