製造營運中的AI流程優化培訓

製造業中的AI簡介

• 智慧製造與工業4.0趨勢
• AI在營運中的應用案例概述
• 關鍵績效指標與KPI

數據收集與準備

• 製造數據來源（感測器、PLC、MES）
• 清理與格式化時間序列數據
• 使用Pandas與Jupyter進行預處理

描述性與診斷性分析

• 數據探索與視覺化
• 相關性分析與根本原因識別
• 使用Power BI建立客製化儀表板

機器學習於流程優化

• 監督式與非監督式學習
• 聚類分析以發現模式
• 迴歸與分類進行預測

AI於預測性維護與品質

• 異常偵測與預測警報
• 故障預測模型
• 透過模型洞察提升產品品質

即時分析與回饋迴路

• 串流數據與即時處理
• 與SCADA/MES系統整合
• 自動製程調整的回饋機制

案例研究與專題實作

• 實際數據集的實作分析
• 設計並驗證優化模型
• 最終發表AI驅動的改善計畫

總結與後續步驟