上課日期:11/5(四)、11/12(四) ，共12小時 本課程以生成式AI(Generative AI, GAI)在職場的提示語(Prompt)應用為核心，透過系統化學習與案例演練，協助學員掌握如何設計有效的提示語以提升工作效率。內容涵蓋文件撰寫、資料整理、報表分析、簡報製作與決策輔助等場景，並強調「效率優化」與「實務應用」。學員將學習如何將模糊需求轉化為清晰的Prompt，並靈活應用於不同的工作情境，進而提升溝通、產出與決策效能 *****自備筆電，軟體建議使用M365 *****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，實體課程:學員自備筆電*****

傳授社群經營技巧與心法，並結合AI工具，有效增粉並產出爆款貼文 *****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。*****

小數據的重要 為什麼要AI, Big data 擇AI, Big data之優，避其缺

在數位化與人工智慧迅速發展的今天，傳統的工作流程正面臨前所未有的挑戰與機遇。過去需要三小時完成的工作，現在僅需十分鐘，智慧化的浪潮正在悄然改變營業、生產與銷售的模式。台灣產業面臨國際化競爭與長期缺工的問題，未來的工作流程必然需要導入智慧化技術。 本課程專為應對當前產業智慧化需求而設計，重點聚焦於兩個關鍵工具：「機器人流程自動化(RPA)」與「生成式人工智慧(GAI)」。我們將以深入淺出的方式，幫助學員理解這些工具的基本原理及其實際應用。並傳授最新AI agent實務案例：(1) AI Agent在智慧製造中的應用實務 — 以自動化品質異常與機台故障處理為例 (2) 工廠AI助理 (No-Code，不需撰寫程式代碼) — 設備維修AI助理 + 產線營運AI助理，帶領學員從RPA進化到人工智慧代理人的領域。(3) AI agent 應用於自動化擬定行銷計畫。 課程特色包括： 實務案例教學：透過真實案例分析，讓學員了解如何在日常工作中有效運用RPA與GAI工具。 提升效率：學習如何利用這些工具來優化庶務性工作，顯著提升工作效率與產品良率。 互動式學習：課程設計注重互動，鼓勵學員分享經驗與問題，促進知識的深入理解。 學習兩項技能：機器人流程自動化(RPA)與生成式人工智慧(GAI)、AI Agent。 學習三項應用：自動化品質異常處理流程、工廠AI助理 、自動化擬定行銷計畫。 學習四個工具：UiPath、Power Automate、n8n、Copilot Studio。 業界專家授課：正隆集團與鴻海集團兩位資深經理共同授課。 無論您是企業管理者、業務專員，還是對數位轉型感興趣的專業人士，本課程都將為您提供實用的技能與知識，助您在智慧化浪潮中立於不敗之地。 *****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，實體課程:學員自備筆電*****

失效模式與效應分析(FMEA)及故障樹分析(FTA)均屬於產品設計驗証之預防性失效分析法，兩者都是國際標準化組織(ISO)強力推薦，藉以降低研製風險之重要品質工程技術，主要目標是希望能防範失效或不良於未然；此技術不僅適用於產品設計改善，亦適用於產品製程﹝或業務流程﹞的精進。 本課程以最新AIAG-VDA FMEA Handbook (2020V2)為主、SAE J 1739(JAN2021)為輔，以製造業產品品質保證為目標，藉流程導向(Process Approach)的管理概念，先介紹降低研製風險、增進產品品質保証之設計驗証(Verification)與確認(Validation)觀念；其次，再循七步驟分析法(7-step approach)，以實例逐步介紹FMEA的執行原則、目的與細節。在既有基礎上，最後再以實務案例介紹FTA技術的執行程序與做法，藉此說明FMEA與FTA相互佐證設計符合性及防範產品失效的實務作法與效益。此課程可協助參與學員掌握有效的執行技巧，以利於理解及靈活運用。

新AIAG-VDA FMEA手冊2019年6月3日終於發布了。FMEA是汽車產業工具箱中最常用的風險分析方法，可幫助供應商預測和防止產品開發和零件生產過程中的故障。新的AIAG和VDA FMEA手冊為所有汽車零組件供應商提供了一致的調整和指導，包括AIAG和VDA之前的手冊和實際經驗中的最佳實踐和示例。AIAG和VDA FMEA手冊中最引人注目的變化是針對FMEA開發的新的7步驟方法，該方法提供了以精確，相關的方式記錄技術風險的框架。7步驟方法包括規劃和準備、結構分析、功能分析、失效分析、風險分析、最適化和結論文件化。借助這一新框架，產品設計和流程風險變得更加透明，可以更全面地進行預測，校準和管理。其他變化包括關於監測和系統響應的補充FMEA（FMEA-MSR）的新章節，完全修訂的嚴重性，發生和檢測表，行動優先級（AP）方法和替換RPN的表格，新的表格表格（電子表格用戶）和AIAG第4版FMEA手冊和VDA第4卷FMEA手冊中的軟件報告視圖（軟件用戶）和更改要點。新流程指導從業者在步驟之間調整信息，以確保FMEA的準確性和完整性。它有助於確定並優先考慮旨在降低風險的行動，同時單獨考慮嚴重程度，發生和檢測，並結合降低風險的因素。該方法促進了FMEA團隊，管理層，客戶和供應商之間的協作，可以使用電子表格或FMEA軟件執行。 FMEA是一種系統化的可靠度定性分析方法。通過對產品/過程各部分進行事前分析，發現&評價產品/過程中潛在失效模式及起因/機理，查明發生的可能性及對系統之影響程度，以便採取預防措施。FMEA也是一種分析方法,它確保了在APQP產品與過程開發過程中，考慮並且處理了潛在的問題。FMEA的最顯著的成果，就是將跨職能小組的集體知識文件化。FMEA強調“事前”行為，而不是“事後”操作。為了實現最大價值，FMEA必須在實施存在潛在失效模式的產品和過程之前進行。 如果預先完成了FMEA，產品/過程的變更就變得更容易實施，並且實施成本也較為便宜，從而將後期更改的危機減少到最小。FMEA措施可以減少，甚至消除實施變更而帶來更大問題的可能性。

生產製造業，實務上對於生產製程進行調整的決定通常是借助量測設備，以所得到量測數據為基礎計算出的統計值，與生產製程的管制規格範圍進行比較。若在製程中所取得的統計值已超出統計管制範圍，則製程需進行某種程度調整。若因量測設備的因素造成所得到量測資料品質較低，則取得數據所得效益可能會較，反之亦然。 MSA的目的是強調在量測每一個零件時其數據讀值均能夠重複與再現。量測系統分析(Measurement System Analysis, 簡稱MSA)，主要目的在於分析量測設備之重複性與再現性之差異、及偏移、穩定性、線性等。 重複性：一個量測人員，採用相同量測儀器，多次量測同一零件的同一特性時 獲得的量測值差異。 再現性：不同的量測人員，採用相同的量測儀器，量測同一零件特性時與其它 量測人員所得量測值的差異 偏移：是測量結果的觀測平均值與基準值的偏差程度。 穩定性：是測量系統在某持續時間內測量同一基準或零件的單一特性時，獲 得的量測值總變異。 線性：是在量具預期的工作量測範圍內，與標準件的差異。 (註：學員需具Excel 操作能力及自備筆記型電腦一部)

數位化、人工智慧來勢洶洶，過去3小時的工作，如今10分鐘完成，智慧化正在悄悄地改變營業、生產與銷售的模式，台灣產業面臨國際化與長期缺工的問題，未來的流程必定導入智慧化。 本課程有別於一般的智慧化課程，特別因應目前產業智慧化一定需要的兩個工具：「人工智慧(AI)及機器人流程自動化(RPA)」，以深入淺出的方式，讓學員了解人工智慧(AI)及機器人流程自動化(RPA)工具的原理與應用，透過實例分析包括提升庶務性工作的效率、提升產品良率、產品與原料樣式辨識模型、解決物料表與配方問題、異常關鍵因素分析及產品瑕疵的檢測等等。 ????掌握工具！ 你就比別人強???? 我們團隊教你善用業界兩大工具：自動機器學習工具與機器人流程自動化工具，解決產業問題。 *****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，實體課程:學員自備筆電*****