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依專輯名稱關鍵字搜尋或依年份搜尋，年份輸入範例202406

作者:熊治民生產力4.0方案內容與推動現況

作者:李坤穎、羅世杰、周美金、蕭錫鴻、黃郁翔從2015EMO工具機展探討智能化及熱平衡技術發展趨勢

作者:劉翊士、蔡尤鏗、蔡昌裕台灣控制器智慧製造平台（TCPlatform）

作者:熊治民人工智慧應用加速智慧製造發展

全球製造業，在政治、經濟、環境、社會、技術領域持續面對重大趨勢變化，包含美中對抗、生產基地轉移、人口老化、淨零排放等。製造企業為了維持獲利、為客戶創造價值、保障員工權益及善盡社會責任，必須透過各種可能策略來滿足前述發展需求。而發展、導入智慧製造應用方案是近年來已獲得眾多企業採用的主要策略。智慧製造應用方案發展涉及眾多致能技術，其中人工智慧的重要性正持續提升。特別是近年來在諸多產業引發應用風潮的生成式AI，許多製造企業也在加速開發應用方案與導入製造場域。因此本文將說明AI在製造領域應用模式、效益，以及生成式AI在製造領域的發展潛力。

作者:陳靜波、陳羿銘、林怡瑾、解明潔、吳順福、李偉瀚、余允誌智慧製造軟體發展及應用

為因應產業對高效、彈性及智慧型生產的需求，製造執行系統（Manufacturing Execution System, MES）在智慧製造中扮演關鍵角色，提供生產計畫管理和設備監控等功能，並即時反饋生產線狀態和數據。製造控制系統（Material Control System, MCS）則專注於提升工業自動化的效能、彈性及安全性，透過感測器技術、工業物聯網（Industrial Internet of Things, IIoT）及人工智慧（Artificial Intelligence, AI）的整合，實現即時數據收集與分析，從而做出最佳化的生產決策。進一步，製程異常偵測和切削參數優化可藉由分析製程振動訊號和應用深度學習模型來達成即時監控與品質控管。此外生產過程中還面臨能源管理和資安挑戰，隨著能源成本上升和IIoT裝置的普及，需加強能源管理並引入零信任資安模型，以保護關鍵資產。