#銷售預測與智慧報價:AI賦能與動態定價 #行銷與AI#115年『業AI應用教案推動計畫」機械設備業生管理導入AI RPA工具#良率提升設備管理實戰課程AAP亞東新聞-#AI 科技記者劉聖賓博士報導

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AAP亞東新聞- AI 科技記者劉聖賓博士報導 謝謝🙏 親愛的劉聖賓博士您好: 感謝您參加5/22開課「銷售預測與智慧報價:AI賦能與動態定價 」 以下為上課資訊,請您提前確認時間與地點,並準時出席。 📍 課程資訊如下: 課程名稱:115年5月22日、5月29日、6月12日、6月26日,09:30~17:00,共30小時 課程地點: 5月22日:商業發展研究院1201教室 (臺北市大安區仁慈里復興南路一段303號12樓) 5月29日、6月12日、6月26日:商業發展研究院301教室 (臺北市大安區仁慈里復興南路一段303號3樓) 📍【數位自學課程】 本課程搭配1門數位課程,數位自學課程開放期間為即日起至6月26日, 雲端教室操作指引請參考隨信提供附件, 請務必於課程結束前完成數位自學課程之觀看,以利作為課程完訓及證書核發之依據。 📍【學員前測】 為瞭解學員之AI基礎知識與學習狀況,請填寫「銷售預測與智慧報價:AI賦能與動態定價」課前調查問卷,作為後續學習成效評估之依據。 請務必填寫正確之本名,以利作為課程完訓及證書核發之依據。 感謝您的配合,期待與您在課程中見面! 敬祝 學習順利 如有任何問題,歡迎與我們聯繫 確定開班[免費課程/台北班]2026/05/19機械設備業生管理導入AI RPA工具-排程,良率提升設備管理實戰課程 招生人数:5已報名人數:2 115年『業AI應用教案推動計畫」 機械設備業生管理導入AI RPA工具-排程,良率提升設備管理實戰課程 現場提供電腦 安排實作演練 本課程以「AIXRPA應用於機械製造流程」核心,聚焦機械業在少量多樣,交期壓力與人力短缺下的轉型挑戰,從現場痛點出發,系充性解析排程依賴經驗,數據分散與品質判讀困難等問題。課程將説明AI與RPA的角色分工,帶領學員理解如何在不需程式背景下導入自動化流程,透過實務案例掌握生排程優化,品質常判讀與設備維護管理等應用。 透過實作單元,學員將親手打造「AI機械線助手」,完成資料蒐集,AI分析與報表輸出的整合流程,提升策效率與現場管理能力,加速企業邁向智慧製造。 I主辦單位:經濟部中小及新創企業署 I執行單位:社團法人台灣智慧自動化與機器人協會 I開課日期:2026年05月19日,早上9:30~下午16:30,共計6小時。 開課地點:臺北市大安區建國南路二段231號(中國文化大學建國校區(大夏館))課程表: 日期 時間 課程大網 講師 單元一,機械業現場痛點解析(1)機械業現與轉型壓力 -少量多樣,急單插單,交期不穩(2)現場常見問題盤點 -排程仰賴老師傅經驗 -不良原因分類困難(加工/組装/人) -設備維修紀分散於Excel,Line,紙本(3)AI與RPA在機械業的實際切入點(4)中小企業轉型痛點 -分析人力短缺,數據孤島與系統整合的常見挑戰 國立中央大學 單元二,AIxRPA在機械製造流程中的應用架構 資工系 (1)機械業數位轉型的關鍵成功因素 鄭永斌教授 05/19 09:30-12:00 (2)AI與RPA的分工明(不寫程式也能導入) (二) -工單與生排程整理 (3)機械業常見可導入流程: 伊斯酷軟體科技 -不良品與返工原因歸納 股份有限公司 -設備常與維修經驗累積 胡凱 (4)常用工具介紹與應用定位: 應用工程師 -Gemini:線常描述與判讀,不良原因,改善建議 -Robotiive:資料蒐集與流程自動化 單元三,機械業智慧製造案例解析 (1)生排程自動化案例:解析如何透過 RPA 自動讀取 ERP 訂單生成每日生排程表 (2)品質檢驗與常通報:分享 AI視覺檢查結合自動化工具,在發現瑕疵後自動發送郵件/通訊軟體通知的流程 12:00-13:00中午休息 AI 行銷(AI Marketing)是利用人工智慧技術(如機器學習、數據分析與生成式 AI)來自動化決策與優化行銷策略的現代手法。 核心應用場景 內容生成:自動產出產品文案、部落格文章、社群貼文及廣告影片。 受眾分析與定位:大規模處理數據以進行市場區隔,精準鎖定目標受眾。 個人化體驗:根據消費者行為提供「超個人化」的產品推薦與互動回饋。 預測分析:檢視歷史資料以預測未來趨勢、銷售表現或客戶流失率。 廣告自動化:透過即時競價與程式化廣告,在最佳時機展示廣告給正確的用戶。
本頁的資料來源與計算方式
影片的數字
- 公開統計
- 觀看、喜歡與留言總數是取得當時的 YouTube 公開統計,不是即時數值;各項統計的觀測時間可能不同。「資料最後記錄」是影片資料的記錄時間,不代表觀看、喜歡或留言都在那時重新觀測。
- 觀看歷史
- 圖上每個點是實際儲存的觀測,連線只為方便閱讀,不代表中間時間的測量值;沒有歷史觀測時不建立時間序列。
- 喜歡占互動
- 喜歡 ÷(喜歡+不喜歡+顯示留言),任一來源缺值時不估算。
- 字幕
- 只記錄來源是否提供字幕,尚未擷取逐字稿,因此字幕不列入標籤比對。
- 觀測分析
- 直播逐時/逐日最高同時在線取自所讀直播紀錄;讀取上限、略過與解析失敗的筆數列在「資料涵蓋範圍與解析限制」。
共同標籤
標籤來源:新文易數(tag.observe.tw)。共同標籤以文字比對影片標題與說明,不是 AI 判讀;命中不代表事件歸屬或立場,與頻道分類分開。標題或說明出現標籤,不代表影片主題;可能來自固定宣傳或版權文字。字幕尚未取得,不列入比對。
- 比對範圍
- 僅列出目前詞彙版本與影片標題、說明仍相符的比對結果;待比對或來源文字已變動的影片不列入,數量見「收錄與比對範圍」。
- 期間
- 「往前 N 日」包含今天與前 N 天,共 N+1 個台北日曆日(往前 7 日為 8 個日曆日);指定起訖日期時以實際起訖日為準。日數、日期與小時條件同時套用。
- 命中片段
- 每支影片最多顯示 3 段,標示來自標題、說明或字幕;沒有片段時顯示「沒有命中片段」,來源文字缺漏時顯示「來源文字未提供」,不另行補寫。完整比對依據在影片頁的「共同標籤與比對依據」。
- 顯示排除
- 符合標籤顯示規則的詞(上游排除詞、雜訊、純數字或日期、長度不符,以及核定的來源或平台名稱、雙字通用詞、國家城市政黨詞、少數 YouTube 平台或宣傳用語)整詞不列入排行,但仍保留在原始詞彙池與比對證據中;原始詞彙池列出排除原因。雙字通用詞只依核定清單判定,包含它們的人名、事件或具體議題不會因此被排除。管理員也可以在排行上直接排除個別標籤,同樣只影響排行顯示,每次排除與恢復都留有紀錄。
- 說明欄樣板
- 同一頻道說明欄反覆出現的宣傳段落不列入比對。「24小時」這類詞只在這種重複宣傳段落中略過,出現在一般新聞內容時照常計入;這不同於整詞的顯示排除。
- 示例
- 列表與片段只是符合條件的影片例子,不能用來推算整體比例或全站失真程度;有效比對的影片比例只代表比對完成度。
- 觀看
- 累計觀看是取得當時的公開觀測值,不是期間增量;無觀看值的影片不當作 0。
本頁資料範圍
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資料來源
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