賴奇易 組長 -

現任

資策會數位轉型研究院 綠色製程科技中心組長,長期投入智慧製造、設備診斷、AI生產決策與數據分析技術研發,參與自適應人工智慧生產決策、韌性生產系統及AI加值智慧製造等研發計畫。

專注於將設備運轉經驗轉化為可蒐集、可分析的數據,從振動、聲音、溫度與製程條件中找出設備異常特徵,結合感測器、設備聯網與AI分析,協助製造現場從被動維修走向預測診斷與智慧維護

專長領域

  • 品質管理體系建置:IATFISOTQMAPQP品質體系規劃
  • 設備預測診斷與智慧維護:設備健康監測、異常預警與預測維護應用
  • 振動與設備狀態分析:時域、頻域分析與設備異常特徵萃取
  • 設備數據蒐集與聯網:感測器、通訊模組、設備數據與老舊機台數位化
  • AI異常偵測與智慧製造:正常基準建立、異常辨識與AI生產決策應用
  • 設備數據與營運決策:串聯維修、備品、品質、生產排程與設備知識管理

|企業為什麼要上這堂課

許多企業都有設備保養制度,但仍然持續面臨:

  • 設備突然故障,總是在停機後才緊急搶修
  • 定期保養容易造成零件提前更換與過度維護
  • 設備異常高度依賴老師傅經驗判斷
  • 收集了大量設備數據,卻不知道哪些數據真正重要
  • 缺乏故障樣本,不知道如何開始建立異常預警
  • 設備資訊無法進一步支援維修、備品、品質與生產排程決策

真正的智慧維護,不是設備壞了才維修,而是在故障之前,就有時間準備。

課程將帶領企業從現場設備經驗出發,找出真正值得蒐集的關鍵數據,進一步透過時域、頻域與異常偵測建立設備健康判斷機制,讓設備管理從「壞了再修」走向「提前預警、計畫維修與智慧決策」。

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