hong-kong現場AI for Manufacturing培訓

AI Use Case 實施是一種實踐驅動、項目導向的方法，旨在應用機器學習、計算機視覺和數據分析，利用實際或模擬數據集解決現實中的工業挑戰。

本課程爲講師指導的培訓（線上或線下），面向中級跨職能團隊，旨在幫助他們協作實施與其運營目標一致的AI用例，並積累處理工業數據管道的經驗。

培訓結束後，學員將能夠：

• 從運營、質量或維護中選擇並界定實際的AI用例。
• 跨角色協作開發機器學習解決方案。
• 處理、清理並分析多樣化的工業數據集。
• 基於選定用例展示一個AI解決方案的工作原型。

課程形式

• 互動式講座與討論。
• 小組練習與項目工作。
• 在即時實驗室環境中進行實踐操作。

課程定製選項

• 如需爲本課程定製培訓，請聯繫我們安排。

Edge AI 是將人工智能模型直接部署在網絡邊緣的設備上，實現即時決策並最小化延遲。

本次由講師主導的培訓（線上或線下）面向希望在製造環境中部署AI驅動的邏輯和控制系統的嵌入式與物聯網高級專業人員，這些環境對速度、可靠性和離線操作有嚴格要求。

通過本次培訓，參與者將能夠：

• 瞭解邊緣AI系統的架構與優勢。
• 構建並優化用於嵌入式設備部署的AI模型。
• 使用TensorFlow Lite和OpenVINO等工具進行低延遲推理。
• 將邊緣智能與傳感器、執行器和工業協議集成。

課程形式

• 互動式講座與討論。
• 大量練習與實踐。
• 在即時實驗室環境中進行動手操作。

課程定製選項

• 如需定製本課程，請聯繫我們安排。

AI在供應鏈與製造物流中的應用，是通過預測分析、機器學習和自動化技術來優化庫存、路線和需求預測。

本課程爲講師主導的培訓（線上或線下），面向中級供應鏈專業人士，旨在幫助他們應用AI驅動的工具，提升物流績效，準確預測需求，並自動化倉庫和運輸操作。

培訓結束後，學員將能夠：

• 理解AI在物流和供應鏈活動中的應用。
• 使用機器學習模型進行需求預測和庫存控制。
• 分析路線並使用AI技術優化運輸。
• 自動化倉庫和配送流程中的決策。

課程形式

• 互動講座與討論。
• 大量練習與實踐。
• 在即時實驗環境中進行實操。

課程定製選項

• 如需定製本課程，請聯繫我們安排。

人工智能在智能工廠中的應用，是通過人工智能技術即時自動化、監控和優化工業操作。

本次由講師主導的培訓（線上或線下）面向初級決策者與技術負責人，旨在提供關於如何在智能工廠環境中利用人工智能的戰略與實踐介紹。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 理解人工智能與機器學習的核心原理。
• 識別製造與自動化中的關鍵人工智能應用場景。
• 探討人工智能如何支持預測性維護、質量控制和流程優化。
• 評估啓動人工智能驅動計劃的步驟。

課程形式

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

課程定製選項

• 如需爲本課程定製培訓，請聯繫我們安排。

AI用於質量控制是利用計算機視覺和機器學習技術，識別生產過程中的缺陷、異常和偏差。

本課程爲講師指導的培訓（線上或線下），面向初級到中級質量專業人員，旨在幫助他們應用AI工具，實現自動化檢測並提升製造環境中的產品質量。

培訓結束後，學員將能夠：

• 瞭解AI在工業質量控制中的應用。
• 收集並標註來自生產線的圖像或傳感器數據。
• 使用機器學習和計算機視覺檢測缺陷。
• 開發簡單的AI模型，用於異常檢測和產量預測。

課程形式

• 互動講座與討論。
• 大量練習與實踐。
• 在即時實驗室環境中動手操作。

課程定製選項

• 如需爲本課程定製培訓，請聯繫我們安排。

AI用於流程優化是通過機器學習和數據分析來提高製造運營的效率、質量和吞吐量的應用。

本次由講師主導的培訓（線上或線下）面向中級製造專業人士，旨在幫助他們應用AI技術來簡化操作、減少停機時間，並支持持續改進計劃。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 理解與製造優化相關的AI概念。
• 收集和準備生產數據以進行分析。
• 應用機器學習模型識別瓶頸並預測故障。
• 可視化和解釋結果，以支持數據驅動的決策。

課程形式

• 互動式講座和討論。
• 大量練習和實踐。
• 在即時實驗室環境中進行動手操作。

課程定製選項

• 如需定製本課程，請聯繫我們安排。

數字孿生是通過即時數據和AI驅動的智能增強的物理系統的虛擬副本。

本次由講師指導的培訓（線上或線下）面向希望使用即時數據和基於AI的洞察構建、部署和優化數字孿生模型的中級專業人士。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 瞭解數字孿生的架構和組件。
• 使用仿真工具對複雜系統與環境進行建模。
• 將即時數據流集成到虛擬模型中。
• 應用AI技術進行預測行爲和異常檢測。

課程形式

• 互動講座與討論。
• 大量練習與實踐。
• 在即時實驗室環境中進行動手操作。

課程定製選項

• 如需爲此課程定製培訓，請聯繫我們安排。

Smart Robotics 是將人工智能集成到機器人系統中，以提升感知、決策和自主控制能力。

本次由講師指導的培訓（線上或線下）面向高級機器人工程師、系統集成商和自動化負責人，旨在幫助他們在智能製造環境中實現基於AI的感知、規劃和控制。

通過本次培訓，參與者將能夠：

• 理解並應用AI技術於機器人感知和傳感器融合。
• 開發協作機器人和工業機器人的運動規劃算法。
• 部署基於學習的控制策略，用於即時決策。
• 將智能機器人系統集成到智能工廠的工作流程中。

課程形式

• 互動式講座與討論。
• 大量練習與實踐。
• 在即時實驗室環境中進行動手操作。

課程定製選項

• 如需爲本課程定製培訓，請聯繫我們安排。

工業計算機視覺與AI正在改變製造商和QA團隊檢測表面缺陷、驗證零件一致性以及自動化視覺檢測流程的方式。

本課程爲講師指導的培訓（線上或線下），面向希望使用AI技術設計和實現計算機視覺系統進行缺陷檢測和檢查的中級到高級QA團隊、自動化工程師和開發人員。

通過本培訓，學員將能夠：

• 瞭解工業視覺系統的架構和組成部分。
• 使用深度學習構建視覺缺陷檢測的AI模型。
• 將即時檢測管道與工業相機和設備集成。
• 部署並優化用於生產環境的AI驅動檢測系統。

課程形式

• 互動講座和討論。
• 大量練習和實踐。
• 在實驗室環境中進行實際操作。

課程定製選項

• 如需定製本課程，請聯繫我們安排。

人工智能驅動的預測性維護通過機器學習和數據分析來預測設備故障並優化維護計劃。它將被動維護模式轉變爲主動策略，從而提高設備運行時間，降低成本，並延長資產壽命。

本次由講師主導的培訓（線上或線下）面向希望在工業環境中實施人工智能驅動的預測性維護解決方案的中級專業人員。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 理解預測性維護與被動和預防性維護策略的區別。
• 收集並結構化機器數據以進行人工智能分析。
• 應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操作洞察的端到端工作流程。

課程形式

• 互動講座與討論。
• 動手練習與案例研究。
• 即時演示與實用數據工作流程。

課程定製選項

• 如需爲本課程定製培訓，請聯繫我們進行安排。