AI在品質管理上的應用：專業實務專家培訓
從傳統預防到自動化預測，品質4.0是實現零缺陷的核心引擎
當前產業正處於第四次工業革命階段，品質管理（QM）逐漸結合AI、IoT與大數據分析，由傳統檢驗轉為策略管理。品質4.0強調以技術整合提升品質決策與營運效率。
課程協助品質管理經理、工程師及數位轉型人員理解AI導入品質管理的核心概念與應用流程，建立實務規劃與決策能力。
課程特色※七大模組涵蓋AI視覺檢測、預測品質、NLP分析與ISO42001 AI管理系統。
學習效益※理解YOLOv4、BERT等AI技術於品質控制的應用※建立ROI與KPI評估思維※規劃18-24週AI品質導入藍圖。
配合事項※請攜帶手提式電腦以利軟體實務演練。

機率統計與數據決策實務
當前製造業、醫療與公共衛生正進入數據驅動決策時代，從機器學習、品質管理到醫學檢測與政策制定，皆奠基於機率理論與統計推論。唯有正確理解數據分布與機率推理，才能在不確定環境中做出具科學依據之決策。
課程以核心原理為基礎，系統介紹資料分布、條件機率、貝氏定理與統計推論等概念，並結合機器學習、品質管理、醫學檢測與公共衛生案例，使學員理解統計方法背後邏輯與應用情境。
透過知識架構與案例說明，建立從資料理解、機率推理到統計決策之整體思維，提升分析判斷與決策品質。
適合品質工程師、資料分析人員、醫療與公共衛生研究者及欲深化統計應用之專業人士參與。

在全球環保法規與客戶要求日益嚴格下，有害物質管理(HSF)已成為電子與製造產業關鍵機制。企業若無法掌握RoHS、REACH、WEEE等法規，將面臨產品禁用、稽核不符與供應鏈風險。
課程以IECQ QC080000:2017為核心，說明條文架構與要求，並解析其與ISO9001:2015之關聯。內容涵蓋國際法規、HSF管理要求、供應鏈管控及系統導入重點，協助建立完整觀念。
課程著重內部稽核實務，包含稽核重點、技巧應用與案例演練，使學員能有效執行稽核，確保系統符合要求並提升品質效能與風險控管能力。

ISO風險導向PDCA與過程方法實務
ISO於2000與2004年推出ISO9001與ISO14001鼓勵採用過程導向(Process approach)，以PDCA循環建立管理系統。2015年版更強調風險導向思維並取代預防措施，搭配HLS調和結構整合多項管理系統。
過去多數組織仍以流程圖分別展開條文要求，偏重Do執行，而Plan、Check、Act較弱，導致PDCA運作不完整。ISO/TC176亦發布多項解釋文件，但實務上仍普遍缺乏風險與過程導向思維。
ISO/TS16949導入烏龜圖以強化PDCA過程展開，近年更結合腦力激盪進行議題與風險分析，取代傳統ISO31000、SWOT、PESTLE等較複雜工具。
本課程依據ISO/TC176解釋文件、ISO10009、AIAG與VDA之風險導向PDCA與烏龜圖方法，協助學員建立過程方法與風險分析能力，可實際應用於各類管理系統。

IATF16949六大核心工具實務
在汽車產業與製造業品質要求提升下，IATF16949已成為全球供應鏈關鍵標準，六大工具為落實品質管理與持續改善之基礎。企業常面臨導入不完整、應用流於形式等問題，影響改善成效。
課程以APQP、PPAP、FMEA、MSA、SPC、CP為主軸，系統整合應用架構，並強調SPC以AIAG-VDA草案手冊為基礎，掌握Cpk/Ppk/Pmk、變異分析與管制圖實務。
透過理論與案例，使學員將工具應用於產品開發、製程管理與品質改善，提升製程穩定性與品質績效，符合客戶與國際要求。
課程亦說明供應鏈管理、顧客導向過程與PDCA，透過講解與演練，確保學員能正確有效運用六大工具，使產品與系統符合顧客需求。

AIAG-VDA SPC新標準實務
在汽車與製造業品質要求持續升級下，統計過程管制(SPC)正邁向標準整合新階段。您是否已準備迎接國際SPC新規範？
AIAG與VDA於2026年發布SPC調和草案手冊，整合AIAG SPC-2、VDA4與ISO標準，建立Cₚ/Cₚₖ、Pₚ/Pₚₖ、Pₘₖ應用架構，並以風險思維為核心，由被動偵測轉為主動預防。
課程系統解析最新內容，涵蓋能力指標分析、單邊規格界限、多維能力評估、管制圖判讀與SPC軟體操作。
透過案例與實務演練，使學員掌握新標準精神與應用方法，協助企業於正式實施前完成導入準備，提升製程管制能力與品質競爭力。