製程監控、異常診斷與良率改善
AI與數據分析驅動的SMT製程改善
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大綱內容
本課程以表面黏著技術（SMT）製程為核心，結合人工智慧（AI）、大數據分析與智慧最佳化技術，探討數據驅動之品質監控、異常診斷、製程預測及參數最佳化。課程涵蓋資料前處理、視覺化、機器學習與深度學習等核心方法，並透過SMT實務案例，介紹深度學習於SPC異常辨識及失效診斷之應用、AI於焊點瑕疵檢測之應用，以及人工神經網路結合最佳化演算法進行製程參數調整與節能改善。透過理論與實務整合，培養學員運用AI進行製程分析與智慧決策之能力，提升製造品質、效率與永續競爭力。
■目次大綱
- AI、機器學習與大數據分析技術概論
- 製程數據前處理、視覺化與資料探勘方法
- AI預測模型建構與績效評估
- AI驅動之SMT錫膏印刷品質監控與製程最佳化
- AI於迴焊溫度曲線預測與製程參數最佳化之應用
- 深度學習於焊點瑕疵辨識與品質檢測之應用
- 智慧異常診斷、決策支援與製程改善實務
講師介紹
現任國立大學工業工程與管理相關系所教授，具備豐富的電子製造產業與學術研究經驗，專長涵蓋SMT製程、智慧製造、品質與可靠度工程及大數據分析，並致力於AI技術於製造流程改善之應用。
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優惠規則說明
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| 實體上課 (含黑白講義) | 原價 | 4,200 | 3,885 | 3,570 |
| 線上直播 | 定價 | 10,710 元 ＋ 選購黑白講義 315 元 × 本數 | ||
| 數位回放 | 定價 | 16,800 元 ＋ 選購黑白講義 315 元 × 本數 | ||
| 升級彩色講義 525 元 | ||||
課程聯絡人
- 姓名：邱鈺雯
- 電話：02-25364647
- 信箱：sumken@sum-ken.com