面對大數據、物聯網與全球競爭的新世代，企業唯有持續提升產品與服務品質，才能創造競爭優勢。Six Sigma（六標準差）自1990年代起即為全球領導企業推動品質改善的重要方法，結合文化變革、策略管理、統計工具與改善手法，全面提升企業經營績效。
課程完整介紹DMAIC／DMADV改善流程，涵蓋關鍵品質、績效衡量、變異分析、量測系統、要因萃取、改善對策及控制維持，並透過專案演練、分組討論與案例解析，使學員能有效解決企業問題，提升專案效益。
適合研發、設計、工程、製造、品保及行政等部門參加。本會自2003年推動六標準差課程，培育眾多綠帶人才，廣受製造業、服務業及公營機構肯定，歡迎踴躍報名。

品質儀錶板技術士認證課程
從互動式QC圖表到AI驅動品質分析，打造品質工程師數位力
在數位轉型與AI快速發展下，品質管理已由傳統統計圖表邁向即時監控、智慧分析與動態決策。企業若要提升競爭力，必須建立整合資料、監視製程與即時反應的品質儀錶板系統。
課程以Excel × GAS × AI為核心，循序學習資料整合、自動化流程、互動式QC圖表、九宮格儀錶板及AI製程監控，透過實作建立可即時更新的品質監控平台。
完成課程後，學員將具備數據分析、視覺化設計、自動化整合及AI品質應用能力，協助企業推動智慧品質管理。結訓核發《品質儀錶板技術士》認證證書，成為企業數位品管的重要人才。

隨著智慧製造快速發展，品質管理系統已累積大量機台警報、維修紀錄與技術工單等非結構化資料。傳統人工分析不僅效率低，更易產生確認偏差(Confirmation Bias)。導入自然語言處理(NLP)進行根因分析(RCA)，已成為企業邁向預測性品質(PdQ)的重要關鍵。
課程以Problem-Solving Innovation Solution架構為核心，結合理論與實務，解析Transformer、BERT、RoBERTa等AI模型，並應用於金屬加工、PCBA與晶圓製程等產業情境。
透過Human-AI Collaboration，協助學員建立AI文本分析能力，快速找出異常根因，提升品質改善效率、製程穩定性，朝向Zero-Defect目標邁進。

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。