台灣區絲織工業同業公會
台灣區絲織工業同業公會成立於1953年，致力於協調同業關係、促進產業發展及提升競爭力。台灣絲織產業以聚酯、尼龍、嫘縈及蠶絲等長纖維為主要原料，近年積極發展環保、機能性及產業用織品，以提升國際競爭力。公會並串聯產、政、學、研資源，推動人才培訓、經營管理、AI應用及智慧製造等數位轉型課程與活動。
本課程旨在協助紡織企業運用AI技術提升織物瑕疵檢測效率與品質管理能力，改善傳統人工目檢的限制，推動生產與品檢流程智慧化轉型。課程結合認知型AI（Perception AI）、生成式AI（Gen AI）及代理型AI（Agentic AI），帶領學員了解AI於瑕疵偵測、缺陷分類、品質報告生成及跨來源資料整合等應用。並透過紡織產業成功案例解析，學員將掌握AI輔助品質決策、瑕疵成因溯源、客戶端影響評估及主動學習建議等應用，並規劃多角色AI Agent協作流程，建立人機協作與品質管理自動化的實務能力。
紡織業生產與品檢流程痛點及人機協作解析。
認知型AI與生成式AI於瑕疵檢測及品質管理之應用。
織物瑕疵檢測數位轉型成功案例、導入效益與風險分析。
n8n工具操作：品保AI Agent、瑕疵預警與異常自動通報。
AI驅動品檢決策分析：品質報告、成因溯源及影響評估。
學員將學習辨識傳統人工目檢的限制，理解認知型AI、生成式AI及代理型AI的技術能力與應用邊界，並運用fastable.ai、ChatGPT及Gemini等工具，掌握織物瑕疵偵測、分類、品質報告生成及多來源資料整合的應用方式。透過成功案例，學員將學習分析過度檢出（Overkill）與漏檢（Underkill）的風險，運用AI進行瑕疵成因溯源、客戶端影響評估及主動學習建議，並完成AI品保顧問提案及至少三種角色的AI Agent協作流程設計，建立AI輔助品質管理與人機協同決策的實務能力。
織物瑕疵檢測導入AI應用與案例解析(單元一)
課程資訊
織物瑕疵檢測導入AI應用與案例解析(單元一)
54分鐘
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2030-12-31 截止
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活動詳情：https://smelearning.sme.gov.tw/news.php?node=840