課程簡介

人工智能基礎

  • 什麼是人工智能、機器學習和深度學習?
  • 學習類型:監督學習、無監督學習、強化學習
  • 人工智能在行業中的神話與現實

人工智能在智能製造的背景

  • 什麼使工廠變得“智能”?
  • 人工智能在工業4.0和工業自動化中的作用
  • 使能技術概述(物聯網、邊緣計算、數字孿生)

製造業中的關鍵Use Case

  • 預測性維護與設備可靠性
  • 質量保證與異常檢測
  • 流程優化與產量提升

理解數據生命週期

  • 工業數據的感知與收集
  • 數據準備與質量考慮
  • 數據驅動決策的基本概念

人工智能項目規劃與戰略

  • 識別高影響力的用例
  • 組建合適的團隊並設定成功指標
  • 常見挑戰與緩解策略

案例研究與行業應用

  • 來自汽車、食品、製藥和重工業的真實案例
  • 數字化轉型旅程中的經驗教訓
  • 成功因素與需避免的陷阱

啓動路線圖

  • 啓動人工智能計劃的步驟
  • 技術考慮與供應商選擇
  • 可擴展性、道德與員工適應

總結與下一步

最低要求

  • 對基本工業流程或工廠運營的瞭解
  • 對數字化轉型或創新策略的興趣
  • 對技術採用討論的熟悉

受衆

  • 運營經理
  • 工廠高管
  • 技術負責人
 14 時間:

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