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線上課程：共有 23 堂課程

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車用零組件AI優化與預測維護實務

核果智能科技股份有限公司／李厚均執行長

專為車用零組件產業設計，深入探討如何透過AI技術實現排程優化、製程改善與預測性維護。內容從智慧製造的挑戰出發，介紹如何運用強化學習等演算法處理多工序排程，並結合震動、溫度及電流等感測數據，提前預警設備故障以降低停機損失。課程強調實務應用，引導學員利用 ChatGPT 與 Google Colab進行數據探索分析、機器學習建模及 Python 程式驗證。針對管理層面，詳細解析 AI 專案的六大導入流程，並提供成本效益評估量表（ROI）與成熟度診斷工具，協助企業評估投資回報期。最後，透過實務案例與 Kaggle 平台資源，助力學員將 AI 轉化為提升產能與良率的具體競爭力。

82人評鑑

66分鐘

391位同學

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金屬機電產業智慧工廠部署

全域科技有限公司／鄭德俊總經理

本課程聚焦金屬機電產業的智慧工廠部署，介紹物聯網與關鍵模組，解析設備數據蒐集與處理流程，結合實際案例與 Power BI 工具進行實作演練。

257人評鑑

61分鐘

1238位同學

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金屬機電產業缺陷檢測分類與品質控制

邱奕契中華大學機械工程系-教授

探討金屬機電產業中，透過AI工具應用如何缺陷檢測分類與品質控制，說明相關AI工具差異與安裝方式。

244人評鑑

63分鐘

1074位同學

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AI智慧判別包裝檢測實境應用

主持人：施怡如 AI教練：零次方科技林書凡執行長實證場域：金泰工業股份有限公司 Ben / Winnie

【AI應用面面觀系列—判別式AI包裝檢測】金屬加工鎖類AI辨識包裝瑕疵領航解決方案。探討AI工具如何幫助工廠在生產流水現時透過AI視訊鏡頭學習、判別包裝物的瑕疵，並且提出警告，為傳統人工一一檢視的方式找出解決方案，將人員做更有價值的運用，於金屬製造業落地示範，並介紹導入工具的準備過程、以及成功導入AI的企業改變等關鍵議題。

177人評鑑

32分鐘

1076位同學

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用AI 看見瑕疵：製造業品檢數位轉型實戰解密

背景模式股份有限公司／林書凡顧問、金泰工業有限公司／黃智政特助

「N世代學苑網實學習課程」系列沙龍，精選五個產業議題之「出題方」中小企業、「解題方」新創企業分享實務經驗與輔導內容，協助更多具有相同痛點之企業見學與連結資源。金泰工業委由背景模式協助導入AI影像辨識系統，建立即時瑕疵警示與回饋機制。系統整合影像與工單資料，強化品質追溯；並以數據分析自動彙整品檢與採購需求，使決策速度提升。展現AI 如何助中小製造業從品管數位化邁向智慧製造，兼顧效率、穩定與透明化，為企業轉型智慧工廠奠定基礎。本次課程名詞解釋： ※AI影像辨識：利用人工智慧技術，讓電腦能「看見」並「理解」影像內容。

231人評鑑

29分鐘

905位同學

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決策可視化與語意模型

朝陽科技大學／鄭淳詩助理教授

本課程聚焦於Power BI 的資料模型理論，說明如何建立穩定且高效的數據分析基礎。內容從企業常見的多來源資料整合與Excel報表效能瓶頸談起，解析僅靠視覺化無法支撐決策的原因，並強調正確資料模型在一致性、效能與可維護性上的關鍵角色。課程涵蓋Power Query 的ETL流程、星型模型設計原則、事實表與維度表的結構邏輯，以及DAX中列上下文與篩選上下文的核心概念，同時介紹時間智慧、效能最佳化與資料權限控管。透過理論結合實務情境，協助建立可擴充、可治理且真正支援決策的Power BI資料模型架構。

93人評鑑

58分鐘

412位同學

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金屬機電產業預測性維護

全域科技有限公司／鄭德俊總經理

在現代金屬機電製造業中，設備的穩定性對生產效率至關重要。然而，突發性故障不僅會導致生產停工，還可能造成巨大的經濟損失。傳統的維護方式（如事後維修）難以應對這些挑戰，於是預測性維護的需求應運而生。

155人評鑑

64分鐘

702位同學

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Power Apps基礎理論—金屬加工

朝陽科技大學／鄭淳詩助理教授

本課程聚焦於Power Apps基礎理論，並結合金屬加工與製造現場實務情境，說明如何運用Power Platform 中的Power Apps，快速建構行動化、低程式（Low-code／No-code）的資料蒐集與表單應用。課程從製造現場常見痛點出發，如紙本與Excel資料分散、人為錯誤、難以自動化與分析等問題，系統性介紹Canvas App、Model-driven App 與Power Pages 的核心概念，並深入說明離線（Offline）資料收集、Delegation委派原則與Power Fx函數邏輯，協助建立可落地於金屬加工現場的數位化應用基礎。

46人評鑑

59分鐘

242位同學

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車用零組件製造在AI之應用介紹

核果智能科技股份有限公司／李厚均執行長

介紹AI如何應用於車用零組件製造業。課程內容涵蓋AI基礎知識、產業案例分析及實用的AI工具操作。課程核心內容應用案例解析，探討後視鏡、車身鈑金、車燈、塑件及電子零件等製程，分析如何透過智慧排程、AOI 瑕疵檢測及預知保養解決人工管理錯誤與缺工問題。風險與失敗管理，深入剖析AI專案失敗的常見原因，如數據品質不佳、模型選擇錯誤或缺乏系統整合，並提供資料治理與人機協作的建議。實務工具 Demo，示範 ChatGPT 在製造業的應用（如 BOM 表與機台 Log 分析）及 n8n 自動化工具，幫助學員將 AI 導入日常工作流程。

68人評鑑

64分鐘

318位同學

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智慧製造－透過AI實踐工業4.0

鄭哲燊老師/大學老師

在2.5小時的課程中，除了認識工業2.0一直到4.0的概念與發展現況外，更能透過四大產業案例(友嘉工具機事業/台達電/三菱電機/鼎新電腦)來實際了解AI相關技術如何驅動製造產線，全面性的了解智慧製造產業生態！

592人評鑑

63分鐘

4671位同學

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製造業次產業智慧財務實務

逢甲大學會計學系／林書賢副教授

製造業並非鐵板一塊，不同次產業的成本結構、製程特性與財務痛點各不相同；本課程即針對各次產業的實際情境，說明生成式AI如何協助財會人員解決日常工作中的難題。課程以貼近實務的財務場景貫穿，涵蓋原物料成本、批次成本核算、多階BOM展開、良率成本、外幣避險、存貨跌價、ESG碳費與研發資本化等主題，並提供可直接套用的AI提示語範例。核心理念在於：AI時代的財會人員不是被取代，而是扮演各部門AI輸出的彙整者與翻譯官，將營運資料轉化為可靠的財務決策。

71人評鑑

114分鐘

456位同學

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工具機轉型實戰：用 Power Automate 打造 AI 數位勞動力

朝陽科技大學／鄭淳詩助理教授

本課程聚焦於工具機產業在智慧製造與AI應用上的實務導入，從產業現況與數位轉型趨勢切入，說明工具機產業面臨的效率瓶頸、資訊斷點與管理痛點。課程將介紹如何結合AI、IoT 與低程式碼／無程式碼工具，協助產線人員與管理者快速蒐集資料、優化流程，並以數據驅動決策。透過實際案例，說明設備稼動率（OEE）、預測性維護、異常通報與流程自動化的應用方式，並示範如何將資料轉化為可視化儀表板與智慧助理，提升現場反應速度與整體營運效率。

117人評鑑

58分鐘

518位同學

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智慧線上品質預測原理與應用效益

金屬工業研究發展中心／蘇詠翔工程師

此課程可透過扣件示範場域，學習如何導入數位AI化，教學從感測器安裝至機台整合，以及品質監測等參數需求說明。

65人評鑑

15分鐘

273位同學

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工業安全AI 導入企業應用

遠傳電信股份有限公司／王睿紘技術顧問

深入探討工業安全 AI 如何引領製造業（特別是金屬加工業）實現數位轉型。課程涵蓋從 AI 影像辨識、智慧穿戴裝置到電子圍籬的應用，展示如何落實 24 小時不間斷的風險監控，有效降低 20% 以上的工安事故。除安全管理外，課程亦強調AI在提升生產效率、品質全檢及 ESG 永續經營上的全方位價值。透過五金鍛造與精密加工的實際案例，說明如何利用No-code無代碼AI平台降低技術門檻，讓企業無需配置專門工程師，即可快速部署AI應用，邁向智慧化綠色工廠。

172人評鑑

84分鐘

979位同學

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鋁合金產品AI輔助設計

中原大學商業設計系／施昌甫助理教授

課程涵蓋從ChatGPT 與 Gemini 的文案生成、Vizcom 的圖像協作渲染，到 MakerLab 的2D轉3D建模應用。透過自行車骨架與眼鏡等實例，展示如何快速生成造型、變換視角、模擬真實材質與情境影片。這套流程能顯著提升設計效率，縮短提案周期，讓非設計背景者也能精準溝通創意，實現高效的產品開發定案。

78人評鑑

76分鐘

433位同學

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金屬機電產業智慧庫存管理

全域科技有限公司／鄭德俊總經理

本課程聚焦金屬機電產業的智慧庫存管理，結合實務案例與 Azure Machine Learning 實作，協助新進人員掌握AI技術應用。

290人評鑑

67分鐘

1323位同學

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