金屬及機械業預測性數據分析技術之應用
傳統金屬及機械業於獲取生產和過程數據方面能力相對有限。由於企業缺乏數據透明度，而遇到非必要停機、產品品質控制不佳、經常性緊急訂單等。企業須花費額外資源來解決影響寄售提前期及其利潤等問題。
通過金屬及機械業預測性數據分析技術，許多世界一流車間已經使用機械結合智能製造和數據分析生產具複雜結構之金屬部件。傳感器技術、信息工程、機器動力分析和品質監控是關鍵要素，從而減少故障相關停機時間約50％。即使短時間內改變生產計劃，員工也能夠更快、更靈活地應對市場需求與客戶偏好。因此有必要將此類知識轉移到本地金屬及機械行業以適應市場需求。
課程特色
本課程將教授金屬及機械業預測性數據分析技術之應用，以提高生產效率、質量與及靈活性，透過數據分析理念，減少停機時間及精確維護，為企業降低總體營運成本。
該課程包含一系列重要知識與實用案例分析，有助製造商掌握預測性數據分析技術。
日期及時間
2021年3月23日 14:30 – 18:30 及 2021年3月25日 14:30 – 16:30
地點
網上直播
課程費用
港幣 2,000元
課程大綱
- 於生產線集成材料質量檢查單元
- 恆常記錄原始物料之特徵參數，並將數據反饋予程序控制
- 「鏈接工廠（Linked Factory）」概念：根據情況及上下文集中管理、處理與提供數據
- 使用集成傳感器數據進行永久狀態監視及程序分析
- 集成在活動工具組件表面上之傳感器實現程序控制