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課程簡介
製造業中的人工智能簡介
- 智能製造和工業4.0的趨勢
- 運營中的人工智能應用案例概述
- 關鍵性能指標和KPI
數據收集與準備
- 製造業數據來源(傳感器、PLC、MES)
- 清洗和格式化時間序列數據
- 使用Pandas和Jupyter進行預處理
描述性和診斷性分析
- 數據探索與可視化
- 相關性分析和根本原因識別
- 使用Power BI創建自定義儀表板
Machine Learning用於流程優化
- 監督學習和無監督學習
- 聚類用於模式發現
- 迴歸和分類用於預測
人工智能用於預測性維護和質量
- 異常檢測和預測性警報
- 故障預測模型
- 通過模型洞察提升產品質量
即時分析與反饋循環
- 流數據與即時處理
- 與SCADA/MES系統集成
- 反饋用於自動流程調整
案例研究與畢業項目
- 動手分析真實世界數據集
- 設計與驗證優化模型
- 最終展示AI驅動的改進計劃
總結與下一步
最低要求
- 瞭解製造流程或運營管理
- 具備數據分析或Excel報告經驗
- 基本熟悉編程或腳本編寫
受衆
- 流程工程師
- 工廠主管
- Lean六西格瑪專業人士
21 時間: