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本課程完全搞定SHIPPING，詳細解說FORWARDER(承攬商)與報關行的角色，從出口通關到進口通關，提單及報單的認識，教您計算海空運費及算材積，教您怎樣處理通關過程中的突發狀況，學會如何報關，教您把球接好，不再忙、茫、盲，輕鬆搞定船務工作！

重溫國際與臺灣淨零排放與重要倡議、標準等之內容，並對兩個考科進行重點整理，增強考試內容之記憶，同時佐以考古演練及試後檢討，剖析學員的不足，讓學員們能找出問題，並解決疑惑，以利更好的考得證照！本課程講師深耕ESG領域，除了已考得iPAS淨零碳規劃管理師證照外，也取得標檢局14064-1查證師、環保署溫室氣體盤查作業查證人員、14064-1自願性方案碳盤查查證員等之認證，能夠以更專業的角度為學員排憂解惑，協助學員考取證照。 建議欲考取該證照並已初步了解考試內容，本課程以複習為主，若需更詳細的解說可參考本中心「iPAS淨零碳規劃管理師-初級能力鑑定研習班」之課程。 115年考試日期：第一梯次05/16、第二梯次08/15、第三梯次 11/07 *****本課程採用實體+遠距同步進行，開課時會與您確認上課方式，視訊採用Microsoft Teams，課前提供視訊網址。*****

以實務案例演練QC七大手法（查檢表、柏拉圖、魚骨圖、散佈圖、層別、直方圖、管制圖），結合 Excel（樞紐、Power Query）與生成式AI（提示工程、分析輔助、圖表敘事）完成一條龍改善報告。 ??提醒您 1.需具備Excel基礎操作 2.Office版本建議 Office 2019以上 或 Microsoft 365 3.請自備筆電(作業系統版本建議：Windows 10/11)

歡迎加入官方LINE諮詢課程問題。ID:@274aywrg 參加學員需自行攜帶筆記型電腦、平板電腦或可連網手機，課前註冊ChatGPT帳號。 本課程針對需要撰寫提案企劃書、製作簡報以及呈現視覺內容的職場人士所設計，透過 ChatGPT、Napkin 與 Gamma 等 AI 工具，協助學員在企劃構思、內容產出、視覺呈現與簡報製作上大幅提升效率。課程採取「講解 × 演示 × 實作」模式，從提示語撰寫、語音交談、聽寫功能操作，到企劃書與簡報的實作練習，讓學員在課程結束後即可掌握 AI 輔助企劃的完整流程並立即應用於工作。

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對一般台灣製造業來看，不管規模大小，多批小量與訂單交期短已是常態，很多工廠批量小到同一條產線一天內多達近十批生產製令要通過，而訂單交期從以往數十日縮減到一週內已是常態。如果無法因應，則很難存續經營。 面對此嚴酷環境，生產管理者面臨極大挑戰，傳統的生產管理做法已難以對付，一般的ERP系統的生產管理流程也僅能表面處理。尤其傳統的生產排程並不精確，無法及早確知哪些訂單可能「無法準時交貨」，而及早採取協調措施。生產用料展算(含安全存量管控)也無法預估是否對訂單交期會有異狀，製程現場的進度管理也無法達成「及早發現異狀/及時快速處理」。在在都影響到「準時交貨」的需求。同時，因應緊急插單也有其必要性，快速重新再排程必須考慮。 此外，縮短「製程Lead Time」也是絕對必要的對策，否則，生產排程也只能從現成的生產技術與生產布局條件去設定而被嚴重限制。這都是急需「體質改善」的對象。

本課程以財會及營運管理的實務案例經驗做分享，以內部控制制度的規劃為出發點，學習如何運用5W1H來診斷、分析並找出內部弱點，將營運活動中有關各項財與物的關鍵處理流程、舞弊的可能風險等，做內控的案例探討，並提出關鍵內控與稽核應注意事項，透過作業績效考核的訂定，激勵、改善執行力，提升營運績效 (原10/24改10/27)

資訊圖表（Information graphics 或Infographics）是將複雜、龐大的資料轉化為清晰易懂的視覺表現形式，提升溝通效率與說服力。本課程以 Excel 為核心工具，帶領學員深入理解資訊圖表的設計邏輯與視覺語言，掌握各類圖表的製作技巧與應用情境。熟悉實務案例與創意演練，學員將學會如何依據資料特性選擇合適圖表、打造互動式視覺報告，並結合生成式 AI 工具提升設計效率與敘事力，讓資訊圖表成為職場溝通的利器。

AI的發展目前國際的重點均在發展雲端運算，開發伺服器成立資料中心，但這是國際少數的大公司的專屬，對於我國的中小企業而言所需要的是將生產機具加入人工智慧以成為智慧機械，進而導入人工智慧至生產流程以建立自有的智慧製造系統，要達到此，目前邊緣運算數位轉型目前最符合業界所需。 本課程介紹數位化(Digitization)、數位轉型(Digital Transformation, DT)與數位孿生(Digital Twin)的差異，尤其是數位孿生的重要，我國在數位化的推動使用機上盒的裝置，連結生產機器擷取製程資訊，讓生產資訊可視化已有很好的成果，今進一步要推動數位轉型(Digital Transformation)，工業數位轉型主要是要將數位化資料經人工智慧機器學習產生數位孿生(Digital Twin)資訊。