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MES的功能介紹與應用
隨著科技的進步與相關設備取得的成本降低，目前利用相關系統及自動化設備來因應勞工意識、人工成本及原物料成本上漲的問題，己達到一個損益的臨界點，設施、設備的投資報酬率己達企業可接受的範圍，傳統勞力密集型的製造產業及服務業皆己經開始思考如何利用自動化設備來取代人工、提高良率與材料利用率，因此各國政府及企業皆開始推動諸如工業4.0、中國製造2025、智慧製造等等相關的產業轉型提昇的議題，而MES在這些議題中扮演者不可或缺的角色。
MFCA實踐「企業與環境」之永續經營
今日的經濟活動，「企業」是必須訴求與「環境」的兼容、共生，「企業與環境」必須同樣以「永續經營」的思維與做法來走向未來世紀。MFCA結合PDCA管理循環，能解決企業成本不斷提高的壓力，又能落實節能減碳、綠色經營管理的務實做法。
漫談數位學習技術發展新趨勢－工作績效輔助的興起
數位學習作為企業正規學習的一環，最後的目的是為了在工作場域中有效提升工作績效，然而投入與產出之間的關聯卻難以衡量，而多年來當大家強調學習後的績效評估方法時，跳出以學習場域為主的思維模式以結合工作場域趨勢已經來臨，我們可以將這樣的運用方式稱為工作績效輔助。
製造業該如何在「中國製造2025」的發展政策中找到自己的位置
在各種4.0與智慧化的趨勢中，中國製造2025將是影響製造業最深的台灣製造業最深的一個發展方向，台灣企業該成為其中一份子，還是競爭者，抑或第三方合作單位？本文提供一些製造業者在2025中可以走的方向。
談TPM自主保養成功關鍵
隨著未來互聯網＋蓬勃發展與工業4.0倡導，網路與自動化設備的穩定可靠將越來越重要，因此企業紛紛引進全面生產保養制度(Total Productive Maintenance，TPM）來達成。而TPM活動成功基礎在落實、做好TPM自主保養成功關鍵：『設備日常管理』。
搏感情更懂變通》北捷行控中心完勝AI
人工智慧前景發燙，但機器人冰冷與理性的程式語言，卻不見得能處理超乎預期的突發事件，台北捷運攜手AI人工智慧，營造讓人更安心的乘車環境，創造更多貼心的創新服務。
大數據時代的「商業智慧與分析」(BI&A)分類模式
「分類」是管理及研究的重要基礎，更是科學進步的重要關鍵，商業智慧(BI)已於全球發展了許多年，加上分析成為「商業智慧和分析」(BI＆A)，至少也有近20年的歷程，而國內似乎對「商業智慧和分析」並無明顯分類狀況，特別在大數據資料(Big Data Analysis)及行動裝置快速成長之時刻，未來企業資訊發展應如何跟進，或許正是許多經營者無法著墨的問題，故本文以「分類」為基礎，以期促成企業於資訊投資時的參考資料。
業務 維修 設計行業鍍金》AI時代新貴職業出爐
今年5月人工智慧(AI)下棋機器人AlphaGo對戰世界棋王柯潔，結果柯潔3連敗落淚，這場人機大戰再度引起眾人對AI的關注。隨著更多產業擴大採用AI，也引發民眾擔心自己飯碗不保的疑慮。