●課程簡介：
課程旨在協助電子製造產業相關從業人員了解生產流程的關鍵問題，如：排程、品質、設備管理等，如何透過AI、AI Agent等技術，提升作業效率、強化決策品質。本課程透過Chat GPT、Google NotebookLLM等No-Code工具操作並搭配案例，協助學員理解如何運用AI工具解決問題，並辨識鑑別式AI、生成式AI、AI代理的不同解決方向。
●培訓期間：2026年6月9日(二)，9:00~16:00，1天共6小時，課後需進行隨堂測驗，全程完訓者可取得政府核可之結訓證書。
●講師介紹：
1.成力庚 講師
現職：國立臺灣科技大學企業管理系副教授
專長領域：企業數位轉型、AI應用轉型、大數據行銷、創意思考
2.呂志濠 講師
現職：新漢股份有限公司數位轉型處處長
專長領域：智慧製造、企業數位轉型、生成式AI應用
●課程大綱：
| 單元名稱 | 大綱 | 授課師資 |
單元1、AI 製造業應用概論 | 1-1. 機器學習、生成式AI與AI Agent的基本概念。 1-2. 製造業AI典型應用情境以及案例。 1-3. AI於生產流程之導入架構(從單機到智慧戰情室) 。 | 成力庚 |
單元2、品質分析與AI工具探討 | 2-1. 製造業品質管理討論。 2-2. AI於品質改善之應用情境(良率預測、品質決策支援)。 2-3. No-Code工具練習，品質圖分析解讀、品質要因分析、品質良率預測。 | 成力庚 |
單元3、設備管理與AI工具探討 | 3-1. 製造業設備管理挑戰討論。 3-2. 設備效能指標說明(稼動率、良率、效率、OEE)。 3-3. AI於設備管理應用(預測性維修、異常分析、設備助理)。 3-4. No-Code工具練習，稼動率分析、異常警訊判讀、異常處理SOP建議、異常處理報告整理。 | 成力庚 |
單元4、從接單、排程到生產流程閉環 | 4-1. 製造業排程管理挑戰與APS概念。 4-2. 流程閉環概念與AI 代理的應用。 4-3. AI輔助跨部門溝通(報告生成、決策說明)。 4-4. No-Code工具練習，單據圖片辨識、客戶審核分析、排程情境模擬、排程結果解釋。 4-5課後測驗(上) 。 | 成力庚 |
單元5、AI產線助手與數據決策應用 | 5-1. AI工具進行排程條件整理與風險盤點。 5-2. AI產線助手系統操作(即時儀表板、日/週/月報)。 5-3.單機與多機分析(產能、停機、趨勢分析)。 5-4. AI決策五步法演練(監控→分析→建議→改善)。 | 呂志濠 |
單元6、課程成果驗收 | 6-1.課後測驗(下)。 6-2. AI應用成果展示(品質/設備/排程)。 6-3.課後應用建議與企業導入說明。 | 呂志濠 |
※主辦單位保留變更課程表的權利，請以活動當天課表為準，課程變更恕不另行通知。
●培訓地點：台灣區電機電子工業同業公會702會議室(台北市內湖區民權東路六段109號7樓)
●招生對象：限定符合經濟部中小企業定義(資本額1億以內或員工總人數200人以內)且為製造業之在職員工為培訓對象。
●報名費用：全額免費(含午餐)
●開班人數：最多招生人數30人，依報名順序錄訓，主辦單位將審核學員資格後寄發錄訓通知，請以收到上課通知為準。
●結訓資格：學員出席率需達訓練總時數至少80％(含)以上，並通過評量測驗及完成填寫課後問卷，全程完訓者可取得政府核可之結訓證書。
●報名方式：https://www.surveycake.com/s/pb40r
●課程聯絡方式：聯絡人E-mail：jilltsai@teema.org.tw，洽詢電話：(02)8792-6666#218蔡宜君小姐或#490張育誠先生
●主辦單位：台灣區電機電子工業同業公會