工業計算機視覺與 AI：缺陷檢測與視覺檢查培訓

AI驅動的預測性維護運用機器學習與數據分析來預測設備故障並優化維護排程。它將反應式維護模式轉變為主動策略，從而提升運行時間、降低成本並延長資產壽命。

本課程由導師親自講授，提供線上或線下培訓形式，旨在幫助初級至中級專業人員在工業環境中實施AI驅動的預測性維護解決方案。

完成本課程後，學員將能夠：

• 理解預測性維護與反應式及預防式維護策略的差異。
• 收集和結構化機器數據以進行AI分析。
• 運用機器學習模型檢測異常並預測故障。
• 實施從傳感器數據到可行見解的端到端工作流程。

課程形式

• 互動式講授與討論。
• 實作練習與案例研究。
• 現場示範與實踐數據工作流程。

課程客製化選項

• 如需為本課程提出客製化培訓需求，請聯繫我們進行安排。

AI用於流程優化是將機器學習和數據分析應用於提高製造運營的效率、質量和吞吐量。

這項由講師指導的培訓課程（線上或線下）針對希望運用AI技術簡化運營、減少停機時間並支持持續改進倡議的中級製造專業人員。

完成此培訓後，參與者將能夠：

• 理解與製造優化相關的AI概念。
• 收集並準備生產數據以供分析。
• 應用機器學習模型來識別瓶頸並預測故障。
• 可視化和解讀結果以支持基於數據的決策。

課程格式

• 互動式講課和討論。
• 大量的練習和實踐。
• 在實戰實驗室環境中進行動手實施。

課程自定義選項

• 如需為該課程申請自定義培訓，請聯繫我們進行安排。

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

這種由講師指導的現場培訓（線上或線下），旨在幫助初級到初階的專業品質人員將 AI 工具應用於自動化檢測，從而提升製造環境中的產品品質。

完成此培訓後，參與者能夠：

• 了解 AI 在工業品質控制中的應用方式。
• 收集並標記生產線的圖像或傳感器數據。
• 運用機器學習和電腦視覺技術檢測缺陷。
• 開發簡單的 AI 模型以進行異常檢測和產量預測。

課程形式

• 互動式講座與討論。
• 大量的練習和實踐。
• 在即時實驗室環境中進行實作。

課程自訂選項

• 如需為此課程請求自訂培訓，請聯絡我們安排。

供應鏈與製造物流領域的AI應用，透過預測分析、機器學習與自動化技術，優化庫存管理、路徑規劃及需求預測。

這門由講師帶領的現場或線上實作課程，主要針對希望運用AI工具提升物流績效、準確預測需求並自動化倉儲與運輸作業的中級供應鏈從業人員設計。

完成此培訓後，學員將能夠：

• 理解AI如何應用於物流及供應鏈各項活動中。
• 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的技術優化運輸效率。
• 實現倉庫及履行流程中的自動化決策。

課程形式

• 互動式講授與討論。
• 大量的練習與實作環節。
• 在真實實驗室環境中進行動手實作。

課程客製化選項

• 如需申請此課程的客製化培訓，請聯繫我們以進行安排。

智慧工廠中的AI是應用人工智慧來即時自動化、監控及最佳化工業運營。

這門由講師帶領的培訓（線上或線下）旨在幫助初級決策者和技術負責人戰略性地了解如何在智慧工廠環境中利用AI。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 掌握AI和機器學習的核心原則。
• 識別製造與自動化領域中的主要AI應用案例。
• 探討AI如何支援預測性維護、品質控制及流程最佳化。
• 評估啟動AI驅動專案的關鍵步驟。

課程形式

• 互動式講座與討論。
• 真實世界案例研究與小組練習。
• 戰略框架與實施指導。

客製化選項

• 如需針對此課程提出客製化要求，請聯絡我們安排。

AI 應用情境實施是一種以專案為導向的實作方法，運用機器學習、電腦視覺和資料分析來解決真實世界的工業挑戰，使用實際或模擬的資料集。

這種由講師指導的現場培訓（線上或線下）旨在針對跨功能團隊，希望協同合作實施與其營運目標一致的 AI 應用情境，並獲得處理工業數據管道的工作經驗。

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 AI 應用情境的範圍。
• 跨角色協同合作以開發機器學習解決方案。
• 處理、清理和分析多樣化的工業資料集。
• 根據所選的應用情境，展示可行的 AI 驅動解決方案原型。

課程形式

• 互動式講授與討論。
• 基於分組的練習和專案工作。
• 在實作實驗室環境中進行實作。

課程客製化選項

• 如需針對本課程請求客製化培訓，請聯繫我們安排。

數位分身是透過即時數據和 AI 驅動的智能增強的實體系統虛擬複製品。

此由導師指導的實作培訓（線上或線下）針對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級至中級專業人士。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 理解數位分身的架構與元件。
• 使用模擬工具為複雜系統及環境建模。
• 將即時數據串流整合至虛擬模型中。
• 應用 AI 技術於預測行為與異常偵測。

課程格式

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

課程客製化選項

• 如需本課程的客製化培訓，請聯繫我們以安排。

Edge AI involves deploying artificial intelligence models directly on edge devices and machines, enabling real-time decision-making with minimal latency.

This instructor-led, live training (online or onsite) targets advanced-level embedded and IoT professionals who wish to deploy AI-powered logic and control systems in manufacturing environments where speed, reliability, and offline operation are critical.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the architecture and benefits of edge AI systems.
• Build and optimize AI models for deployment on embedded devices.
• Use tools like TensorFlow Lite and OpenVINO for low-latency inference.
• Integrate edge intelligence with sensors, actuators, and industrial protocols.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

智慧機器人是將人工智慧整合至機器人系統，以改善感知、決策和自主控制能力。

此課程為講師主導的實作培訓（線上或線下），主要對象為希望於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、系統整合專家及自動化負責人。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 理解並應用人工智慧技術於機器人感知感測器融合。
• 開發協作型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進行即時決策。
• 將智能機器人系統整合至智慧工廠工作流程中。

課程格式

• 互動式講授與討論。
• 大量練習與實作。
• 在實時實驗室環境中的實作演練。

課程客製化選項

• 如需此課程的客製化培訓，請聯繫我們以安排。