9.活動概述及成效
110學年度邀請到國立成功大學智慧製造研究中心擔任副研究員的丁顥先生，曾擔任經濟部工業局智慧電子人才應用發展推動計畫、南部科學園區智慧製造系統研發製造人員培訓專班、國立高雄大學講師，發表多項專利及著作。講座分為五個部分說明：智慧工廠的前世今生、智慧工廠之目的與效益、決策模型的智慧化、工業感測器與工業物聯網、智慧化與智動化的反思。
第一部分「智慧工廠的前世今生」，講師說明早期是如何將「智慧」帶入生活中，最早的智慧工廠起源於1960年代飛機使用的飛行記錄器(黑盒子)、飛機自動巡航模式(無人載具的先驅)，建置智慧工廠的先決條件包含
各式各樣的感測器 (sensor-fusion)
無線電雷達、光學雷達→感知神經 (測距離)
攝影機、影像記錄器→視神經 (辨識物體)
專家經驗門檻、機器知識模型→大腦 (行為決策)
以人體是世界上最精巧的智慧工廠舉例說明，人體是複雜、精巧、24小時運作的工廠，人體所需的感測器如智慧型手錶，透過陀螺儀、加速度儀、電子羅盤、氣壓計可以偵測血氧飽和度、呼吸次數、心律、睡眠品質檢測、步數、輸氧量等。智慧工廠可透過自動化資料的收集，再智動化進行推估決策，例如Smart Parking。
第二部分「智慧工廠之目的與效益」，講師說明製造業面臨的問題，全球市場快速變遷且產品少量多樣，透過智慧工廠的建置：收集資料、最佳化、資料透明、即時決策、提升產能，可以獲得單元效率、品質提升、成本降低、現場安全、節能永續、彈性生產等效益。智慧工廠是如何做決策呢？早期AI是透過經驗推導門檻以專家經驗進行決策，達到自動化，準度低但快；新興AI是透過資料驅動模型以英才施教的方式進行，達到「智動化」，準度高但慢。
第三部分「決策模型的智慧化」，講師說明了巨量資料(Big Data)與深度學習(Deep Learning)的崛起，例如AlphaGo打敗職業棋手、AI作曲家。
第四部份「工業感測器與工業物聯網」，講師說明IIoT關鍵元件「工業感測器」，建立各式感測器與零組件的連線為建構智慧工廠的第一步，並介紹常見的工業感測器，再說明收集的資料類型及資料收集的重要性、智慧工廠的願景。
最後，進行智慧化與智動化的反思，AI持續攻佔生活版面、深度學習所掀起的熱潮大於本身實體貢獻、深度學習所掀起的熱潮大於本身實體貢獻、AI未來取代人力等。本場講座，對於智慧工廠有興趣的學員們，可以透過講師詳細地介紹關於智慧工廠的內容、生活中常見的AI，也介紹智慧化與智動化的演進與願景，來提供學員更多的了解參考，有助於學員增加知識及對未來職涯的規劃，學員們獲益良多。
活動產生實質效益
本場演講活動有設計【延伸活動～「智慧工廠創意發想」徵稿活動】讓參加者繳交一份計畫書參加，專題演講後評選出優秀作品。本場次共徵選出三份「智慧工廠創意發想」企劃書。