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課程簡介
製造業中的 AI 簡介
- 智慧製造與工業 4.0 的趨勢
- 營運中 AI 應用案例概覽
- 關鍵績效指標（KPIs）
數據收集與準備
- 製造數據來源（感測器、PLC、MES）
- 時間序列數據的清理與格式化
- 使用 Pandas 和 Jupyter 進行預處理
描述性與診斷性分析
- 數據探索與可視化
- 相關性分析與根本原因識別
- 使用 Power BI 建置自定義儀表板
用於製程優化的機器學習
- 有監督學習與無監督學習
- 用於模式發現的聚類分析
- 用於預測的迴歸分析與分類
用於預測性維護與品質控制的 AI
- 異常檢測與預測性警報
- 故障預測模型
- 透過模型洞察提升產品品質
即時分析與回饋機制
- 數據流與即時處理
- 與 SCADA/MES 系統整合
- 用於自動製程調整的回饋
案例研究與綜合專案
- 對真實世界數據集進行動手分析
- 設計與驗證優化模型
- 展示 AI 驅動的改進計畫
總結與後續步驟
最低要求
- 了解製造流程或營運管理
- 具備數據分析或基於 Excel 的報表經驗
- 熟悉基本的編程或腳本知識
目標受眾
- 製程工程師
- 工廠主管
- 精益六西格瑪專業人士
21 小時
