本課程共 4 天、30 小時，全程實體授課。前兩天由林祺股份有限公司朱嘉正總經理，以產線實務與顧問輔導經驗，帶領學員從 AI 跨域整合、導入路徑到轉型策略與預算規劃；後兩天由曾慶忠博士，從技術面解析 AI 決策引擎、品質與設備、排程與能源，以及 LLM×RAG×MCP 智慧助理的應用架構，最後以報價與排程流程改善專題收斂成果。

1.    建立學員對製造業 AI 應用的整體認知，從單點應用、跨域整合到 AI 決策引擎，掌握設備、資料、模型、決策四層架構。
2.    協助企業透過成熟度自評與機會快篩盤點流程痛點，聚焦報價與排程等高價值題目，規劃十二個月導入路徑與可驗收的 POC 條件。
3.    引導學員依成本、品質、交期、綠色四種路線選定轉型方向，完成智造藍圖畫布、三年轉型節奏與預算規劃。
4.    透過實務案例解析品質預測、設備預測性維護、智慧排程與能源最佳化四大 AI 應用的資料來源、核心演算法與導入效益。
5.    透過生成式 AI 工具實作、LLM×RAG×MCP 智慧助理架構與流程改善專題，產出可帶回企業落地的輕量化 AI 行動方案。

本課程報名資格需為國內依法登記成立之製造業者，且受經濟部產業發展署產業競爭力輔導團輔導之企業在職員工優先錄取。
1. 製造業及加工業（如扣件、金屬零組件、模具、熱處理、表面處理等）之在職人員，包含經營管理、業務報價、生產管理、製程技術、品質保證、設備維護及資訊／數位轉型等職務。
2. 面臨報價週期長、排程調度困難、急單插入或換模換線頻繁等痛點，希望以輕量化 AI 改善流程之企業代表。
3. 具備基本電腦與手機操作能力，並熟悉所屬部門工作流程與資料來源者。
4. 願意參與課堂自評、工具操作、分組討論及專題發表者。
 

（11/04）Day 1｜AI 跨域整合與企業導入路徑（9:00~17:30，7.5 小時）

從 MES／ERP／IoT 資料出發，建立預測、最佳化與決策支援的技術觀念，並深入品質預測與預測性維護兩大應用。

1. 製造業 AI 決策引擎：預測與最佳化（3.5 小時）

課程目標：介紹整合 MES／ERP 數據的 AI 決策引擎架構，說明預測、最佳化、決策支援三大核心應用，並解析排程、批量與維修時機等最佳化問題的建模方式與解法選擇。

2. AI 品質預測與設備預測性維護（4 小時）

課程目標：解析品質異常偵測與品質預測的模型選型、不平衡數據處理，以及設備預測性維護的感測資料採集、異常偵測與剩餘壽命預測，搭配實務案例說明導入效益。

（11/11）Day 2｜智慧排程、能源最佳化與 AI 智慧助理（9:00~17:30，7.5 小時）

3. AI 智慧排程與能源最佳化實務（3.5 小時）

課程目標：說明排程問題的複雜性與傳統 APS 的侷限，介紹遺傳演算法、禁忌搜尋、GNN 與強化學習等排程最佳化方法及其與 MES／ERP 的整合；並延伸至能耗預測、需量管理與碳排管理。

4. AI 智慧助理：LLM×RAG×MCP 應用（4 小時）

課程目標：針對廠內知識分散、資料孤島與查詢延遲等痛點，說明 LLM 幻覺風險、Cloud 與 Local LLM 的選擇，以及 RAG 與 MCP 如何分工處理文件知識與即時生產資料；課程最後進行流程改善專題發表。

（11/18）Day 3｜AI 跨域整合與企業導入路徑（9:00~17:30，7.5 小時）

5. AI 跨域整合：單點應用到產線串接（3.5 小時）

課程目標：以加工產線從詢價、報價、生產到出貨的價值流為主軸，拆解設備、資料、模型、決策四層架構，並以閉環調機、能碳分攤、規格書快速報價、委外協同與批號追溯等串接案例，說明「窄而深」垂直切片的導入做法。

6. 企業 AI 導入路徑圖與顧問輔導（4 小時）

課程目標：透過 AI 智造成熟度五級與六構面自評找出企業短板，說明十二個月導入路徑圖的四個階段、交付物與過關判準，並分享顧問進廠訪談、機會快篩與 POC 驗收條件的實務寫法。

（11/25）Day 4｜數位轉型策略規劃與智造藍圖（9:00~17:30，7.5 小時）

7. 轉型路線選擇與智造藍圖畫布（3.5 小時）

課程目標：說明成本型、品質型、交期型、綠色型四種轉型路線的 AI 重點與投資配置差異，並以六格智造藍圖畫布，協助學員用一頁講清楚自家企業的轉型主張。

8. 製造業三年轉型節奏與預算規劃（4 小時）

課程目標：建立分年投資節奏與可說服經營層的預算規劃能力，並運用生成式 AI 工具完成 90 天行動計畫。

• 三年轉型節奏：第一年打底（資料進得來）、第二年串接（一條線全通）、第三年擴散與差異化（能力變成訂單），各路線情境案例解析。
• 預算與投資回收：省下來的、拿得到的、避開的三個數字；回收期算法、累計投資效益曲線與第一年預算配置（含內部人力）。
• 數據與綠色金融：從資料收集、碳盤查、ESG 報告到永續連結融資的資料基礎；策略層三大常見錯誤：照抄大廠、一次買齊、沒有留人。
• 實作：以生成式 AI（如 ChatGPT）完成客訴回覆、委外檢驗回報、SOP／報表整理等練習，並運用填空式提示詞產出 90 天題目，分組完成一頁藍圖與 90 天行動計畫。

• 本堂課程因含實作，需全程攜帶筆電。
• 本課程報名資格需為國內依法登記成立之製造業在職員工，且有意成為產發署產業競爭力輔導團受輔導廠商之在職員工者。
• 受訓學員需填寫個人基本資料、蒐集個人資料告知事項暨個人資料同意書及學員意見追蹤調查表，並於每堂課程上課須簽到、下課須簽退，且結訓學員需配合經濟部產發署培訓後電訪調查。
• 本課程學員出席率需達訓練總時數至少80％（含）以上，通過評量測驗達70分（含）以上，並完成填寫課後問卷，符合資格者，結訓後將發放結訓證書。
• 考量環保因素，本課程將不印製紙本講義，以提供課程電子檔取代。
• 因應性別主流化國際趨勢，打造友善職場之發展，歡迎女性學員踴躍報名。