線上 AI for Manufacturing 培訓在 台灣

AI 應用情境實施是一種以專案為導向的實作方法，旨在利用實際或模擬資料集，將機器學習、電腦視覺和資料分析應用於解決現實世界的工業挑戰。

此種由講師帶領的現場培訓（線上或線下），主要針對希望協同實施與營運目標一致的 AI 應用情境，並累積處理工業資料管線經驗的中階跨職能團隊。

完成本課程後，學員將能夠：

• 從營運、品質或維護中選定並界定實用的 AI 應用情境範圍。
• 跨職能角色協同開發機器學習解決方案。
• 處理、清理並分析多樣的工業資料集。
• 根據選定的應用情境，展示具備 AI 功能的解決方案原型。

課程格式

• 互動式講授與討論。
• 基於分組的練習與專案工作。
• 在即時實驗室環境中進行實作。

課程客製化選項

• 如需為此課程請求客製化培訓，請聯絡我們安排。

邊緣人工智慧是將人工智慧模型直接部署於網路邊緣的裝置與機器上，以極低延遲實現即時決策。

這門由講師引導的培訓課程（線上或線下），旨在幫助進階級的嵌入式系統和物聯網專業人士，在對速度、可靠性和離線運行能力要求極高的製造環境中，部署具備人工智慧驅動邏輯與控制功能的系統。

完成本課程後，學員將能夠：

• 了解邊緣人工智慧系統的架構與優勢。
• 構建並優化適合部署於嵌入式裝置的人工智慧模型。
• 使用 TensorFlow Lite 和 OpenVINO 等工具實現低延遲推理。
• 將邊緣智能與感測器、執行器及工業協議進行整合。

課程形式

• 互動式講授與討論。
• 大量的練習與實作。
• 在即時實驗室環境中進行動手實作。

課程客製化選項

• 如需為本課程申請客製化培訓，請聯繫我們以安排事宜。

供應鏈與製造物流中的AI，是運用預測分析、機器學習和自動化技術，以優化庫存管理、路徑規劃及需求預測。

此課程為導師指導的實作培訓（提供線上或線下形式），主要針對希望應用AI驅動工具來提升物流績效、精準預測需求並自動化作業的中階供應鏈專業人士。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 了解AI在物流及供應鏈活動中的應用方式。
• 運用機器學習模型進行需求預測與庫存控制。
• 分析路徑並利用基於AI的技術優化運輸。
• 自動化作業倉庫及履约流程中的決策。

課程格式

• 互動式講授與討論。
• 大量的練習與實作。
• 在實機環境中進行動手實作。

課程客製化選項

• 如需申請本課程的客製化培訓，請聯繫我們以安排。

智慧工廠中的AI是將人工智慧應用於即時自動化、監控及優化工業運作的技術。

這項由講師主導的現場培訓（線上或線下）旨在協助初階決策者和技術主管獲得戰略性及實用性的人工智能在智慧工廠環境中應用的基礎認識。

完成此培訓後，學員將能夠：

• 理解人工智慧和機器學習的核心原理。
• 識別製造業和自動化領域中的關鍵AI用例。
• 探索AI如何支援預測性維護、品質控制和流程優化。
• 評估啟動AI驅動專案所需的步驟。

課程形式

• 互動式講授與討論。
• 真實世界案例研究和小組練習。
• 戰略框架和實施指導。

課程定制選項

• 如需為本課程申請客製化培訓，請聯繫我們以安排。

AI 用於品質控制，是利用電腦視覺和機器學習技術來識別生產流程中的缺陷、異常和偏差。

這門由講師引導的實訓課程（線上或線下）面向初級到中級的品質專業人士，旨在幫助他們應用 AI 工具自動化檢驗程序並提升製造環境中的產品品質。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 理解 AI 在工業品質控制中的應用。
• 收集並標記來自生產線的圖像或感測器數據。
• 使用機器學習和電腦視覺檢測缺陷。
• 開發簡單的 AI 模型以進行異常檢測和產量預測。

課程格式

• 互動式講授與討論。
• 大量的練習與實作。
• 在實訓環境中進行動手實施。

課程客製化選項

• 若希望申請本課程的客製化培訓，請聯繫我們安排。

製造流程優化的AI應用是運用機器學習和數據分析來提升製造運營的效率、質量與產能。

本課程為講者導引的實作培訓，提供線上或線下選項。對象為希望將AI技術應用於簡化運營、降低停機時間並支援持續改善計畫的中階製造專業人士。

完成培訓後，學員將能夠：

• 理解與製造優化相關的AI概念。
• 蒐集並準備生產數據以進行分析。
• 運用機器學習模型識別瓶頸並預測故障。
• 視覺化並解讀結果，以支援數據驅動的決策。

課程形式

• 互動式講授與討論。
• 大量的練習與實作。
• 在即時實驗環境中進行實作。

課程客製化選項

• 如需為本課程申請客製化培訓，請聯繫我們以安排。

數位分身是實體系統的虛擬複製品，並藉由即時數據和基於 AI 的智慧進行增強。

本課程為講師主導的現場培訓（線上或線下），目標受眾為希望使用即時數據和基於 AI 的洞察來建構、部署及優化數位分身模型的初階至中階專業人士。

完成本課程後，學員將能夠：

• 理解數位分身的架構與組件。
• 使用模擬工具為複雜系統和環境建立模型。
• 將即時數據流整合至虛擬模型。
• 應用 AI 技術於預測性行為與異常檢測。

課程格式

• 互動式講授與討論。
• 大量的練習與實作。
• 在實機實驗室環境中進行實作。

課程客製化選項

• 如需此課程的客製化培訓，請聯絡我們以安排。

智慧機器人是將人工智慧整合至機器人系統，以提升感知、決策與自主控制能力。

本課程為講員主導的現場培訓（線上或線下），目標受眾為希望在高智慧製造環境中實施AI驅動的感知、規劃與控制的進階級別機器人工程師、系統整合師及自動化專案負責人。

完成本課程後，參與者將能夠：

• 理解並應用AI技術於機器人感知與感測器融合。
• 開發用於協作與工業機器人的運動規劃演算法。
• 部署基於學習的控制策略以實現即時決策。
• 將智慧機器人系統整合至高智慧工廠工作流程中。

課程格式

• 互動式講座與討論。
• 大量的練習與實作。
• 在模擬實驗環境中進行實作。

課程客製化選項

• 如需針對此課程提出客製化培訓需求，請聯繫我們以安排。

結合AI的工業計算機視覺正在改變製造商和QA團隊檢測表面缺陷、驗證零件符合性以及自動化視覺檢查流程的方式。

此為由導師主導的即時培訓（線上或線下），旨在幫助中級至高級QA團隊、自動化工程師及開發人員設計並實施使用AI技術進行缺陷檢測和檢查的計算機視覺系統。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 了解工業視覺系統的架構與組件。
• 使用深度學習構建用於視覺缺陷檢測的AI模型。
• 將即時檢查管線整合至工業相機與設備。
• 部署並優化生產環境中基於AI的檢查系統。

課程格式

• 互動式講授與討論。
• 大量的練習與實作。
• 在即時實驗室環境中進行實作。

課程客製化選項

• 如需針對此課程請求客製化培訓，請聯繫我們安排。

AI驅動的預測性維護運用機器學習和資料分析來預測設備故障並優化維護排程。它將被動式維護模式轉變為主動策略，提升運轉時間、降低成本並延長資產壽命。

本課程為講師主導的培訓（線上或線下），旨在讓具備中階經驗的专业人士在工業環境中實作AI驅動的預測性維護解決方案。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 理解預測性維護與被動式及預防性維護策略的差異。
• 收集並建構用於AI分析的機器資料。
• 應用機器學習模型偵測異常並預測故障。
• 實作從感測器資料到可執行洞察的端到端工作流。

課程形式

• 互動式講授與討論。
• 實作練習與案例研究。
• 現場示範與實際資料工作流。

課程自訂選項

• 如需為本課程申請客製化培訓，請聯繫我們進行安排。