搜尋結果
2024年4月18日 · 除了藉由企業內循環的 AI 大數據、生產管理系統（MES），以及產品生命週期管理（PLM）等報表讓資料流動自動化，饒達仁也提及政府近年致力推廣智慧製造的「晶創計畫」，他認為機台上未來會裝置晶片，在地、雲兩端分別進行數據計算，並達成生產作業自動化 ...
2024年8月5日 · TechOrange 科技報橘在「2024 AI 智慧大工廠」系列論壇台中場，特別邀請台灣帆軟業務協理監舜儀以「AI For BI 從數據到見解：智能化數據分析」為題，分享如何透過 AI 技術強化 BI 報表，將數據轉化為具體的商業決策支持，進而提升企業營運綜效。
2024年8月14日 · 缺 16 萬名工程師砸錢擴廠也沒用，發展 AI 最大阻礙是「沒有人」. 就在人類擔心 AI 可能會取代自己的工作時，事實上目前人工智慧發展最為缺乏的東西，正好就是人類的勞動力；勞動力短缺可能會成為 AI 產業的最大阻礙，無論是美國、韓國甚至於台灣，只要是 ...
2023年1月18日 · AI 在製造業中的 9 個應用. 1. 預測性維護：工廠在生產過程中的停機對成本影響十分巨大，透過機台數據即時搜集，將數據傳至雲端後可以進行 AI 分析。. 可幫助製造商預先排程機台何時需要更換零件、檢修，或是會出現故障的機率，對於製造商提升產線效率 ...
2024年7月8日 · AI 需求越多、資料中心量能越高，科技巨頭也賺更多. 無論是網路連結、資訊安全、數據處理、雲端平台，現代企業一旦需要動用運算服務，選擇租用亞馬遜 AWS、Google Cloud，或微軟 Azure 的服務，絕對是更簡單且更便宜的選擇；而 當這三家科技巨頭擁有更 ...
2024年4月9日 · 步驟一 定義問題. 步驟二 分解問題. 換句話說，「課題設定」能讓我們在最後精確的辨識出問題的本質。 如果這個步驟能順利進行，就解決了五〇％的問題。 當然，對於那些抱著應試心態的人而言，這兩個步驟也許出乎意料的困難。 因為他們習慣解決既有的問題，而不習慣自己設定問題。 但是 倘若一開始的課題設定沒有做好，之後無論多麼努力也抓不到重點，更無法貼近問題的本質。 由於最初的五〇％進行的不順利，想當然耳便無法完成剩下的五〇％。 由此可知課題設定的重要性。 解決問題時，人們常用「硬幣的反面」交差了事. 解決問題時，人們經常陷入顧問用語所說的「擲硬幣」陷阱中，純粹用「硬幣的反面」來交差了事。
3 天前 · 資策會預估：2025 年台灣半導體產值達 5.52 兆新台幣、成長 15.9%，AI PC 與 AI 手機滲透率達 16.8%、25% 帶動相關零組件升級. 產業動態 2024-09-11. 到中國設廠被抓！. 三星前高層涉嫌竊取逾 32 億美元機密，已非韓國首例. 廖紹伶 2024-09-11. 看更多文章.
