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課程簡介

生成式 AI 簡介

  • AI 在製造業中的概觀
  • 生成式 AI 的原則
  • 真實世界應用與案例研究

運用生成式 AI 進行設計優化

  • 利用 AI 進行產品設計與開發
  • 案例研究:生成式設計的實務應用
  • 提升產品設計中的創意與創新

預測性維護

  • 實施 AI 以進行設備維護預測
  • 研討會:建立預測性維護模型
  • 透過 AI 減少停機時間與維護成本

品質控制增強

  • 在品質保證流程中應用 AI
  • 練習:基於 AI 的缺陷偵測與分析
  • 運用機器學習演算法提升產品品質

數據分析與決策制定

  • 解讀 AI 生成的見解以改善生產
  • 分組活動:基於數據的決策情境模擬
  • 利用數據視覺化更好理解 AI 輸出結果

將 AI 整合至製造系統

  • 在現有製造工作流程中採用 AI 的策略
  • 小組討論:克服 AI 整合中的挑戰
  • 在製造環境中實施 AI 的最佳實務

製造業 AI 的未來趨勢

  • 探索新興技術及其潛在影響
  • 互動環節:為製造業 AI 的未來做好準備
  • 透過持續學習保持 AI 領域的領先地位

實務訓練

  • 使用生成式 AI 工具的實作專案
  • 同儕審查與分組簡報
  • 期末專案:為特定製造情境開發全面的 AI 策略

總結與下一步計畫

最低要求

  • 具備製造工程或製程改善背景
  • 熟悉基本的 AI 與機器學習概念
  • 具備基礎程式設計知識,最好能使用 Python

受眾對象

  • 製造工程師
  • 製程改善專家
  • AI 開發人員
 14 小時

人數


每位參與者的報價

客戶評論 (2)

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