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課程簡介
製造業中的AI介紹
- 智能製造和工業4.0的趨勢
- AI在運營中的應用案例概述
- 關鍵性能指標和KPI
數據收集與準備
- 製造數據的來源(傳感器、PLC、MES)
- 清理和格式化時間序列數據
- 使用Pandas和Jupyter進行預處理
描述性和診斷性分析
- 數據探索和可視化
- 相關性分析和根本原因識別
- 使用Power BI的自定義儀表板
Machine Learning用於流程優化
- 監督學習和無監督學習
- 聚類分析用於模式發現
- 回歸和分類用於預測
AI用於預測性維護和質量
- 異常檢測和預測性警報
- 故障預測模型
- 通過模型洞察提高產品質量
實時分析和反饋循環
- 流數據和實時處理
- 與SCADA/MES系統集成
- 反饋用於自動流程調整
案例研究和頂點項目
- 動手分析真實世界數據集
- 設計和驗證優化模型
- 最終展示AI驅動的改進計劃
總結與下一步
最低要求
- 對製造流程或運營管理的理解
- 具有數據分析或Excel報告的經驗
- 對編程或腳本的基本熟悉度
目標受眾
- 流程工程師
- 工廠主管
- Lean Six Sigma專業人士
21 時間: