第一天：
AI 在故障預測與預防性維護的戰略價值與基礎
1.課程導論與AI 應用概覽
2.AI在製造與設備維護中的角色
3.故障預測（Predictive Maintenance） vs. 預防性維護（Preventive Maintenance）
4.AI 在維護策略中的戰略價值
5.案例分享(馬達異常狀態監控,飛機故障預測)
6.AI 故障預測技術概論
7.傳統維護方法的局限性
8.機器學習與深度學習在故障預測的應用
9.IoT、感測器數據與AI的結合
10.關鍵技術：時間序列分析、異常偵測、剩餘壽命預測（RUL）
11.AI 預測模型的建構與數據管理
12.建立AI預測模型的基本流程
13.訓練數據的收集、處理與標註
14.機器學習模型選擇（回歸分析、決策樹、神經網路）
15.AI 在不同產業的應用（半導體、製造業、 傳統產業等）
16.企業如何導入AI 故障預測系統
17.AI專案導入的關鍵步驟
18.組織內部的數位轉型與人才培育
19.投資報酬率（ROI）與成本效益分析
20.企業應用討論

第二天：
AI 故障預測的管理實務與未來發展
1.AI 故障預測的實務操作與案例分析
2.AI 預測維護的實際應用案例解析
3.不同產業的導入模式與挑戰
4.成功與失敗案例的比較分析
5.小組討論：學員分享自身企業的潛在應用場景
6.風險管理與AI模型監管
7.AI模型的可解釋性與可信度
8.AI預測誤差的影響與風險控制
9.如何確保AI預測的準確性與穩定性
10.監督學習 vs. 無監督學習的比較
11.企業應如何規劃AI 維護策略？
12.AI維護策略的制定
13.設備維護與生產計畫的整合
14.如何評估AI導入成效
15.預測維護與供應鏈管理的關聯性
16.未來發展趨勢與結業討論
17.AI在維護管理的最新發展
18.未來五年AI技術對產業的影響
19.課程總結與Q&A
20.學員分享與回饋

需自帶筆電

1、幫助主管理解AI在故障預測與預防性維護中的價值、基礎技術與應用案例。
2、AI 預測維護的實際應用案例解析。
3、不同產業的導入模式與挑戰。
4、成功與失敗案例的比較分析。