教材库 — AI 数字营销专员

C01

工业4.0与AI智能制造基础

Industry 4.0 & AI Fundamentals for Smart Manufacturing

3 KP 2 KK

📄 Kertas Penerangan — 白纸 PUTIH

KP-01 工业4.0与智能制造概述 ✓ ADA

Industry 4.0 & Smart Manufacturing Overview

⏱ 建议培训时间：4 小时（理论）

▸工业4.0技术支柱（IoT、AI、大数据、云计算、机器人、AR、网络安全、3D打印、横向纵向整合）
▸马来西亚Industry4WRD政策与NIMP 2030战略
▸MIDA工业4.0激励措施
▸智能制造成熟度模型（IMPAK）

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KP-02 AI类型与制造应用 ✓ ADA

AI Types & Manufacturing Applications

⏱ 建议培训时间：4 小时（理论）

▸机器学习（监督/非监督/强化学习）制造应用
▸计算机视觉在制造检测中的应用
▸时序数据分析与预测维护
▸数字孪生（Digital Twin）基础概念

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KP-03 工厂AI就绪度评估 ✓ ADA

Factory AI Readiness Assessment

⏱ 建议培训时间：4 小时（理论）

▸IMPAK评估框架与方法
▸数据基础设施评估
▸AI导入ROI计算模型
▸智能制造分阶段实施策略

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🔧 Kertas Kerja — 蓝纸 BIRU

KK-01 执行工厂工业4.0就绪度评估 ✓ ADA

Conduct Factory Industry 4.0 Readiness Assessment

⏱ 建议培训时间：6 小时（实作）

使用IMPAK框架评估目标工厂的工业4.0就绪度，识别前3项优先AI化领域，产出评估报告

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KK-02 设计智能制造路线图 ✓ ADA

Design Smart Manufacturing Roadmap

⏱ 建议培训时间：6 小时（实作）

制定24个月智能制造转型路线图，包含里程碑、预算估算、MIDA激励申请策略与KPI目标

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KA Penilaian Pengetahuan — 知识评估 ✓ ADA

⏱ 建议时间：1 小时 30 分（笔试）

笔试评估卷 · 100 分 · 及格 60% · Section A/B/C + Q-Format 题库

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PA Penilaian Prestasi — 实践评估 ✓ ADA

⏱ 建议时间：2 小时 30 分（实作评估）

实操评估 · 100 分 · 及格 60% · 3 项实作任务 + 评分表

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C02

AI预测性维护与设备健康监测

AI Predictive Maintenance & Equipment Health Monitoring

3 KP 2 KK

📄 Kertas Penerangan — 白纸 PUTIH

KP-01 预测性维护基础 ✓ ADA

Predictive Maintenance Fundamentals

⏱ 建议培训时间：4 小时（理论）

▸维护策略比较（被动/预防/预测/主动）
▸OEE三要素（可用性、性能、质量）
▸AI预测维护平台概览（IBM Maximo、Azure PdM）
▸维护策略ROI计算

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KP-02 IoT传感器与数据采集 ✓ ADA

IoT Sensors & Data Collection

⏱ 建议培训时间：4 小时（理论）

▸传感器类型（振动、温度、声音、电流）及选型
▸工业IoT通信协议（MQTT、OPC-UA、Modbus）
▸边缘计算与云端数据处理
▸传感器数据质量与清洗

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KP-03 AI故障预测模型 ✓ ADA

AI Failure Prediction Models

⏱ 建议培训时间：4 小时（理论）

▸时序数据分析基础
▸异常检测算法（IsolationForest、LSTM）概述
▸AI预测维护平台配置（Azure PdM、SKF Enlight）
▸预测准确率评估与误报率管理

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🔧 Kertas Kerja — 蓝纸 BIRU

KK-01 建立IoT设备监测系统 ✓ ADA

Set Up IoT Equipment Monitoring

⏱ 建议培训时间：6 小时（实作）

配置至少2个IoT传感器进行设备健康数据采集，连接云端平台，建立实时监测仪表盘

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KK-02 实施AI预测维护预警 ✓ ADA

Implement AI Predictive Maintenance Alert

⏱ 建议培训时间：6 小时（实作）

使用Azure PdM或IBM Maximo AI配置设备故障预警规则，设定维护工单自动触发条件

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KA Penilaian Pengetahuan — 知识评估 ✓ ADA

⏱ 建议时间：1 小时 30 分（笔试）

笔试评估卷 · 100 分 · 及格 60% · Section A/B/C + Q-Format 题库

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PA Penilaian Prestasi — 实践评估 ✓ ADA

⏱ 建议时间：2 小时 30 分（实作评估）

实操评估 · 100 分 · 及格 60% · 3 项实作任务 + 评分表

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C03

AI视觉品质控制与缺陷检测

AI Vision Quality Control & Defect Detection

3 KP 2 KK

📄 Kertas Penerangan — 白纸 PUTIH

KP-01 品质控制计算机视觉基础 ✓ ADA

Computer Vision Fundamentals for QC

⏱ 建议培训时间：4 小时（理论）

▸计算机视觉基础（分类、检测、分割）
▸AI视觉平台概览（Landing AI、Cognex、Roboflow）
▸工业相机与照明系统选型
▸AI视觉 vs 传统机器视觉比较

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KP-02 缺陷检测AI模型训练 ✓ ADA

AI Model Training for Defect Detection

⏱ 建议培训时间：4 小时（理论）

▸训练数据需求（数量、多样性、标注质量）
▸数据标注工具使用（Roboflow、LabelImg）
▸迁移学习加速模型训练
▸模型准确率评估（精确率、召回率、F1）

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KP-03 产线视觉系统整合 ✓ ADA

Production Line Vision System Integration

⏱ 建议培训时间：4 小时（理论）

▸视觉系统硬件配置（相机位置、触发时机）
▸检测速度与准确率平衡策略
▸与生产数据系统（MES、ERP）整合
▸视觉系统维护与模型更新

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🔧 Kertas Kerja — 蓝纸 BIRU

KK-01 采集与标注缺陷训练数据 ✓ ADA

Collect & Label Defect Training Data

⏱ 建议培训时间：6 小时（实作）

采集至少200张产品图片（含缺陷与合格品），使用Roboflow进行缺陷标注，建立训练数据集

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KK-02 训练与部署缺陷检测模型 ✓ ADA

Train & Deploy Defect Detection Model

⏱ 建议培训时间：6 小时（实作）

使用Landing AI或Roboflow训练产品缺陷检测模型，达到≥90%准确率，部署至模拟生产线检测场景

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KA Penilaian Pengetahuan — 知识评估 ✓ ADA

⏱ 建议时间：1 小时 30 分（笔试）

笔试评估卷 · 100 分 · 及格 60% · Section A/B/C + Q-Format 题库

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PA Penilaian Prestasi — 实践评估 ✓ ADA

⏱ 建议时间：2 小时 30 分（实作评估）

实操评估 · 100 分 · 及格 60% · 3 项实作任务 + 评分表

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C04

AI生产计划与排程优化

AI Production Planning & Scheduling Optimization

3 KP 2 KK

📄 Kertas Penerangan — 白纸 PUTIH

KP-01 生产计划基础 ✓ ADA

Production Planning Fundamentals

⏱ 建议培训时间：4 小时（理论）

▸生产计划层级（战略/战术/运营）
▸MRP与MRP II系统原理
▸约束理论（TOC）瓶颈管理
▸AI排程 vs 传统排程比较

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KP-02 AI需求预测 ✓ ADA

AI Demand Forecasting

⏱ 建议培训时间：4 小时（理论）

▸需求预测算法（时序分析、机器学习）
▸季节性与趋势分解
▸AI预测平台（SAP IBP、Blue Yonder）
▸预测准确率KPI（MAPE、WMAPE）

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KP-03 AI生产排程与优化 ✓ ADA

AI Production Scheduling & Optimization

⏱ 建议培训时间：4 小时（理论）

▸高级排程系统（APS）工作原理
▸Asprova与o9 Solutions功能概述
▸排程约束设置（机器能力、人员、物料）
▸排程KPI（准时交货率、设备利用率、在制品WIP）

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🔧 Kertas Kerja — 蓝纸 BIRU

KK-01 以AI分析生产瓶颈 ✓ ADA

Analyze Production Bottlenecks with AI

⏱ 建议培训时间：6 小时（实作）

收集生产数据，使用AI工具（Power BI + ChatGPT分析）识别前3项生产瓶颈，提出优化建议

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KK-02 创建AI优化生产排程 ✓ ADA

Create AI-Optimized Production Schedule

⏱ 建议培训时间：6 小时（实作）

使用APS系统创建模拟生产排程，比较优化前后的资源利用率、准时交货率与WIP水平

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KA Penilaian Pengetahuan — 知识评估 ✓ ADA

⏱ 建议时间：1 小时 30 分（笔试）

笔试评估卷 · 100 分 · 及格 60% · Section A/B/C + Q-Format 题库

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PA Penilaian Prestasi — 实践评估 ✓ ADA

⏱ 建议时间：2 小时 30 分（实作评估）

实操评估 · 100 分 · 及格 60% · 3 项实作任务 + 评分表

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C05

AI智能库存与供应链管理

Intelligent Inventory & Supply Chain Management with AI

3 KP 2 KK

📄 Kertas Penerangan — 白纸 PUTIH

KP-01 AI库存优化 ✓ ADA

AI Inventory Optimization

⏱ 建议培训时间：4 小时（理论）

▸库存优化算法（EOQ、安全库存计算）
▸ABC-XYZ分析方法
▸AI库存优化平台（Blue Yonder、Oracle AI）
▸库存KPI（存货周转率、库存准确率、呆滞料比率）

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KP-02 AI供应链可视化 ✓ ADA

Supply Chain Visibility with AI

⏱ 建议培训时间：4 小时（理论）

▸供应链可视化平台概述
▸RFID与条码追踪技术
▸Power BI供应链仪表盘设计
▸马来西亚物流与供应链生态系统

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KP-03 AI供应链风险管理 ✓ ADA

Supply Chain Risk Management with AI

⏱ 建议培训时间：4 小时（理论）

▸供应链风险类型（单一来源、地缘政治、自然灾害）
▸供应商多元化策略
▸AI供应链风险预警模型
▸业务连续性计划（BCP）要点

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🔧 Kertas Kerja — 蓝纸 BIRU

KK-01 执行ABC-XYZ库存分析 ✓ ADA

Conduct ABC-XYZ Inventory Analysis

⏱ 建议培训时间：6 小时（实作）

使用Excel AI或Power BI对物料进行ABC-XYZ分类分析，识别呆滞料与高风险断货物料，提出库存优化策略

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KK-02 建立供应链可视化仪表盘 ✓ ADA

Build Supply Chain Visibility Dashboard

⏱ 建议培训时间：6 小时（实作）

使用Power BI创建供应链实时仪表盘，整合库存水平、供应商交期与在途物料数据

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KA Penilaian Pengetahuan — 知识评估 ✓ ADA

⏱ 建议时间：1 小时 30 分（笔试）

笔试评估卷 · 100 分 · 及格 60% · Section A/B/C + Q-Format 题库

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PA Penilaian Prestasi — 实践评估 ✓ ADA

⏱ 建议时间：2 小时 30 分（实作评估）

实操评估 · 100 分 · 及格 60% · 3 项实作任务 + 评分表

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C06

AI能源管理与可持续性

Energy Management & Sustainability with AI

3 KP 2 KK

📄 Kertas Penerangan — 白纸 PUTIH

KP-01 工业能源管理系统 ✓ ADA

Industrial Energy Management Systems

⏱ 建议培训时间：4 小时（理论）

▸ISO 50001:2018能源管理体系架构
▸工厂能源审计方法论
▸马来西亚TNB工业电价结构（MD需量费）
▸能源管理KPI（SEU、EnPI、基线能耗）

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KP-02 AI能源监测与分析 ✓ ADA

AI Energy Monitoring & Analytics

⏱ 建议培训时间：4 小时（理论）

▸AI能源管理平台（Siemens SiGREEN、ABB Ability）
▸智能电表与能源传感器部署
▸能源消耗异常检测AI
▸机器学习能源预测模型

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KP-03 碳排放与ESG报告 ✓ ADA

Carbon Footprint & ESG Reporting

⏱ 建议培训时间：4 小时（理论）

▸碳排放计算方法论（GHG Protocol）
▸马来西亚碳交易市场（Bursa Carbon Exchange）
▸绿色制造激励措施（MIDA、GreenTech Malaysia）
▸ESG报告框架（GRI、TCFD）

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🔧 Kertas Kerja — 蓝纸 BIRU

KK-01 执行工厂能源审计 ✓ ADA

Conduct Factory Energy Audit

⏱ 建议培训时间：6 小时（实作）

使用能源审计工具分析工厂能源消耗数据，识别前3项主要能耗来源，估算节能潜力与ROI

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KK-02 建立AI能源监测仪表盘 ✓ ADA

Build AI Energy Monitoring Dashboard

⏱ 建议培训时间：6 小时（实作）

使用Power BI建立工厂能源实时仪表盘，整合电力、天然气、水资源消耗数据，设置异常预警

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KA Penilaian Pengetahuan — 知识评估 ✓ ADA

⏱ 建议时间：1 小时 30 分（笔试）

笔试评估卷 · 100 分 · 及格 60% · Section A/B/C + Q-Format 题库

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PA Penilaian Prestasi — 实践评估 ✓ ADA

⏱ 建议时间：2 小时 30 分（实作评估）

实操评估 · 100 分 · 及格 60% · 3 项实作任务 + 评分表

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C07

智能工厂整合与OT/IT融合

Smart Factory Integration & OT/IT Convergence

3 KP 2 KK

📄 Kertas Penerangan — 白纸 PUTIH

KP-01 OT/IT融合架构 ✓ ADA

OT/IT Convergence Architecture

⏱ 建议培训时间：4 小时（理论）

▸工厂自动化层级模型（Purdue Model）
▸工业通信协议（MQTT、OPC-UA、Modbus、Profinet）
▸边缘计算架构与部署
▸IEC 62443工业网络安全标准

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KP-02 制造数据整合 ✓ ADA

Manufacturing Data Integration

⏱ 建议培训时间：4 小时（理论）

▸制造执行系统（MES）功能概述
▸SCADA系统与HMI基础
▸ERP-MES-设备层数据整合（SAP、Oracle）
▸制造数据湖（Data Lake）架构基础

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KP-03 数字孪生基础 ✓ ADA

Digital Twin Fundamentals

⏱ 建议培训时间：4 小时（理论）

▸数字孪生定义与分类（产品/过程/工厂）
▸数字孪生平台（Siemens NX、PTC Creo、Ansys Twin Builder）
▸数字孪生数据需求与实施步骤
▸马来西亚数字孪生应用案例

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🔧 Kertas Kerja — 蓝纸 BIRU

KK-01 绘制工厂数据流架构 ✓ ADA

Map Factory Data Flow Architecture

⏱ 建议培训时间：6 小时（实作）

绘制目标工厂的OT/IT数据流架构图，识别数据孤岛与整合机会，提出分阶段整合方案

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KK-02 设计智能工厂整合计划 ✓ ADA

Design Smart Factory Integration Plan

⏱ 建议培训时间：6 小时（实作）

制定工厂数据整合实施计划，包含OPC-UA数据采集配置、MES整合架构与数字孪生概念验证（PoC）方案

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KA Penilaian Pengetahuan — 知识评估 ✓ ADA

⏱ 建议时间：1 小时 30 分（笔试）

笔试评估卷 · 100 分 · 及格 60% · Section A/B/C + Q-Format 题库

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PA Penilaian Prestasi — 实践评估 ✓ ADA

⏱ 建议时间：2 小时 30 分（实作评估）

实操评估 · 100 分 · 及格 60% · 3 项实作任务 + 评分表

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