「數據通」免費訓練課程—別讓「救火」成為產線常態:從數據分析到 AI 預測,良率優化的最後一哩路
每天早上的生產會議,情境是否似曾相識? 「昨天的良率掉下來,原因找到了嗎?」、「可能是參數跑掉了,也可能是材料批次的問題,目前還在交叉比對…」
工程師忙著撈數據、產報表,好不容易解決了問題,過兩週同樣的情況卻又換個樣貌出現。
大多數企業不缺數據,缺的是「把數據變決策」的效率,那產線就永遠在「救火」, 如果我們永遠在事後檢討,那有沒有可能做到「預防」?
為什麼累積了這麼多數據,改善良率還是這麼累?
在協助眾多產業客戶數位轉型的過程中,我們發現製造現場的共同痛點:
- 憑直覺調參數: 製程參數上百個,資深工程師靠經驗,新手靠運氣,經驗難以傳承。
- 分析趕不上變化: 當人工分析出結果時,不良品可能已經裝箱出貨了。
- AI 門檻太高: 知道 AI 預測很強,但想到要寫程式、找資料科學家,就覺得遙不可及。
先知科技認為:真正的智慧製造,不該是增加員工負擔,應該是要讓工具去適應人的經驗。
從「事後分析」轉向「事前預測」:數據通 AIUPS 的解方
數據通 AIUPS ,先知科技 AIoT 智慧製造平台-Foresight NexusAI 旗下的數據分析預測 AI 產品模組。
4 月 15 日,我們將透過這個產品模組的訓練課程,讓你了解它的功能與操作,還會帶你進行「良率管理邏輯轉型」的實戰。
課程將分享如何透過 No-Code 方式,讓第一線的製程與品保人員,直接將多年累積的「產業經驗」轉化為「預測模型」:
- 自動找出關鍵: 不再大海撈針,讓系統自動識別影響良率的核心參數。
- 建立預測機制: 在問題發生前,系統就先告訴你「這批產品可能有風險」。
- 標準化決策: 將資深專家的判斷邏輯數位化,讓團隊的分析水準保持一致。
我們會帶著你走過一遍從資料匯入、清理到建模的完整路徑。你會發現,導入 AI 預測良率,其實不需要懂甚麼深奧的技術,只需要懂你的製程。
數據分析預測 AI 「數據通 AIUPS」課程資訊
日期:2026年4月15日 13:30-16:30,Google Meet 線上參與 (成功報名後提供連結)
誰適合參加: 每天被良率追著跑的製程/品保工程師、希望提升決策效率的製造主管、負責推動企業 AI 轉型的數位化專案人員等
「最好的改善,是讓問題根本沒有機會發生。」 名額有限,立即預約你的 AI 轉型實戰席位。
立即報名參加 4/15 訓練課程

