傳統管理資訊系統（MIS）課程的內容

管理資訊系統（MIS, Management Information Systems）課程通常涵蓋以下幾個主要領域：

1. 資訊系統基礎
   
   

   • MIS的基本概念、架構與發展

   • 資訊系統在企業中的角色

2. 企業資訊技術基礎
   
   

   • 資料庫管理（Database Management）

   • 網路與通訊技術（Networking & Communication）

   • 企業應用系統（如 ERP, CRM, SCM）

3. 資訊系統開發與管理
   
   

   • 系統開發生命週期（SDLC, System Development Life Cycle）

   • 軟體開發方法（如 Agile, Waterfall）

   • IT 專案管理

4. 決策支持與商業智慧（BI）
   
   

   • 決策支持系統（DSS）

   • 商業智慧與數據分析

5. 資訊安全與倫理
   
   

   • 資訊安全與風險管理

   • 隱私保護與倫理議題

6. 電子商務與數位轉型
   
   

   • 電子商務模式與平台

   • 數位創新與轉型

對學生未來工作的幫助

MIS 課程對於未來的職場發展有以下幾方面的幫助：

1. 提升資訊素養
   
   

   • 幫助學生理解企業如何運用資訊技術來提升競爭力。

2. 培養數據分析能力
   
   

   • 讓學生能夠使用資料庫、BI 工具（如 Looker Studio, Power BI）來進行決策支持。

3. 強化企業流程與系統管理能力
   
   

   • 了解 ERP、CRM 等系統如何支援企業營運。

4. 提升跨領域溝通能力
   
   

   • MIS 涉及技術與商業領域，學生能學會與 IT 部門及管理層有效溝通。

5. 加強專案管理與問題解決能力
   
   

   • 訓練學生在資訊系統導入時，如何規劃、管理與解決問題。

MIS 課程的不足與挑戰

隨著資訊科技快速進步，傳統 MIS 課程可能面臨以下挑戰：

1. 技術更新速度快，課程內容較慢適應
   
   

   • MIS 課程通常側重基礎理論，但企業使用的技術（如 AI、雲端、區塊鏈）不斷變化，課程更新較慢。

2. 缺乏實務操作與應用
   
   

   • 許多 MIS 課程仍以理論為主，學生可能缺乏實際應用數據分析工具、RPA、AI 等技術的機會。

3. 數據科學與 AI 需求提升
   
   

   • 企業現在更重視 AI、機器學習與數據分析能力，而傳統 MIS 課程對這部分的涵蓋可能較少。

4. 自動化與低程式碼（Low-Code）工具的興起
   
   

   • 許多企業開始使用 RPA（如 Make）、低程式碼開發工具來簡化業務流程，MIS 課程若未能及時納入，學生可能會落後市場需求。

如何改進 MIS 課程？

為了讓 MIS 課程更貼近現代企業需求，可以考慮加入：

• 整合 AI 與數據分析（如 Python, Google NLP, Looker Studio）

• 導入 RPA 自動化（如 Make、UiPath）

• 強調雲端技術與 API 整合（如 Google Cloud、AWS）

• 培養數據驅動決策能力（BI, Machine Learning）

這樣能讓學生不僅理解 MIS 理論，也具備實戰能力，提升職場競爭力。你有考慮要調整 MIS 課程的內容嗎？還是想設計一個更符合現代需求的教學方案？

這樣的方向很好，以下是幾個創新的課程專案構想，針對中小企業與學校常見問題設計，讓學生可以運用 AI、數據分析、自動化等技術來解決問題。

1. 社群口碑分析與品牌經營優化（針對中小企業）

問題情境：
一家新創咖啡廳或手搖飲品牌想要了解顧客對產品的評價，並找出改善空間。

專案目標：

• 利用 爬蟲（Apify, Octoparse） 爬取 Dcard、Google 評論、Facebook 等社群數據。

• 使用 Google NLP API 進行情緒分析，找出顧客最常提及的關鍵字與痛點。

• 用 Looker Studio 視覺化數據，呈現趨勢（如「甜度太高」的負評增加）。

• 設計自動化回饋機制，透過 Make + Chatbot 自動回應客戶或發送折扣碼。

學生學習到的技術：
✅ 爬蟲技術與 RPA
✅ NLP 自然語言分析
✅ 數據視覺化與 BI
✅ 自動化行銷與 Chatbot

2. 校內課程與學生滿意度分析（針對學校組織）

問題情境：
學校想要了解學生對於不同課程的滿意度，並找出改進的方向。

專案目標：

• 爬取 Dcard、PTT、Google 評論 內對學校課程的討論。

• 用 Google NLP API 進行語意分析，找出學生最滿意與最不滿意的課程類別。

• 設計 Make + Google 表單 自動發送問卷，收集更多意見。

• 在 Looker Studio 建立儀表板，讓校方能即時看到學生意見趨勢。

學生學習到的技術：
✅ 數據蒐集與爬蟲技術
✅ NLP 進行課程評價分析
✅ Looker Studio 建立動態報表
✅ RPA 自動化問卷發送

3. 校內場地預約與使用效率優化（針對學校組織）

問題情境：
學校內的會議室、圖書館座位、運動場地經常被預約但沒人使用，導致資源浪費。

專案目標：

• 利用 RPA（Make + Google Calendar API） 自動收集預約資料。

• 設計 Python 腳本分析 哪些場地的「爽約率」最高，找出可能原因。

• 使用 機器學習（Google AutoML） 預測哪些時段容易發生爽約，提供管理建議。

• 自動發送提醒與候補通知，提升場地使用率。

學生學習到的技術：
✅ RPA 自動化流程處理
✅ 數據分析與機器學習應用
✅ API 整合與雲端應用
✅ 數據驅動決策

4. 中小企業的 AI 自動客服（針對中小企業）

問題情境：
中小企業（如補習班、健身房）常收到重複性問題，人工客服負擔重，回應速度慢。

專案目標：

• 透過 RPA（Make）+ Chatbot（Dialogflow） 設計 AI 自動客服，解決 80% 常見問題。

• 讓 GPT API 處理較複雜的問題，提升客服品質。

• 記錄並分析客服對話，發現潛在商機（如詢問「團體優惠」的比例高）。

• Looker Studio 儀表板 監控客服效能，衡量回應速度與滿意度。

學生學習到的技術：
✅ AI 聊天機器人開發（Dialogflow + GPT API）
✅ RPA 自動化客戶互動
✅ 數據分析與行銷洞察
✅ API 整合應用

5. 學生學習表現與預警系統（針對學校組織）

問題情境：
學校想預測哪些學生可能在某些科目表現不佳，以便提供輔導與資源支持。

專案目標：

• 收集學生的成績、作業提交時間、出席率等數據，儲存在 Google Cloud BigQuery。

• 用 機器學習（Google AutoML 或 Python） 預測可能需要輔導的學生。

• 設計 Make + Google Sheets API 自動產生輔導名單，通知導師與學生。

• 在 Looker Studio 建立儀表板，讓學校即時追蹤學習趨勢。

學生學習到的技術：
✅ 雲端數據庫管理（BigQuery）
✅ 機器學習模型應用（AutoML / Python）
✅ RPA 自動化輔導名單生成
✅ Looker Studio 視覺化

6. 中小企業銷售數據分析與庫存管理最佳化（針對中小企業）

問題情境：
小型零售店或電商賣家無法即時掌握銷售趨勢，導致庫存過剩或缺貨。

專案目標：

• 從 Google Sheets / ERP API 抓取銷售數據，計算哪些產品最暢銷或滯銷。

• 用 機器學習（Python, Google AutoML） 預測未來的銷售趨勢，建議最佳庫存數量。

• 設計 Make 自動報告系統，每週發送銷售報告給管理層。

• 用 Looker Studio 建立動態儀表板，提供即時庫存與銷售洞察。

學生學習到的技術：
✅ 數據整合與清理（Google Sheets, API）
✅ AI 預測銷售趨勢（AutoML, Python）
✅ 自動報告生成（Make + Email API）
✅ Looker Studio 銷售儀表板

7. 校園活動智慧報名系統（針對學校組織）

問題情境：
學校舉辦講座、課外活動時，報名流程常出錯，例如人數超額、報名資訊不完整。

專案目標：

• 設計 RPA（Make + Google Forms） 自動收集報名資訊，確保格式正確。

• 用 Google Calendar API 自動建立活動，並發送提醒給報名者。

• 設計 Python 腳本分析 報名趨勢，找出哪些活動最受歡迎。

• 建立 Looker Studio 儀表板，讓學校即時監控活動報名狀況。

學生學習到的技術：
✅ RPA 自動化報名處理（Make）
✅ API 整合（Google Calendar, Google Sheets）
✅ 數據分析與報告（Python, Looker Studio）
✅ 自動提醒與通知系統

8. 顧客流失預測與行銷自動化（針對中小企業）

問題情境：
許多中小企業發現老客戶逐漸流失，但無法預測哪些客戶可能離開，也沒有有效的挽回策略。

專案目標：

• 分析 顧客的購買紀錄、客服互動、回購率，儲存於 Google Cloud。

• 用 機器學習（Python, AutoML） 預測哪些客戶可能流失。

• 透過 Make + Email API / Line API 自動發送個人化優惠給即將流失的客戶。

• 在 Looker Studio 視覺化流失客戶趨勢，幫助企業調整行銷策略。

學生學習到的技術：
✅ AI 預測顧客流失（AutoML, Python）
✅ API 整合（Google Cloud, Line API, Email API）
✅ 自動化行銷（Make）
✅ Looker Studio 銷售分析

9. 智慧圖書館管理系統（針對學校組織）

問題情境：
圖書館管理者難以追蹤借閱情況，學生也常找不到熱門書籍或借不到書。

專案目標：

• 爬取 圖書館借閱紀錄（Google Sheets / API），分析最熱門書籍。

• 用 機器學習（Python, AutoML） 預測哪些書籍可能在未來幾週被大量借閱。

• 建立 Make + Google Chatbot，讓學生查詢書籍狀態並預約借書。

• 在 Looker Studio 建立動態報表，讓管理員追蹤借閱趨勢。

學生學習到的技術：
✅ API 整合與數據分析（Google Sheets API, Python）
✅ AI 預測熱門書籍（AutoML, Python）
✅ RPA 自動化借書流程（Make）
✅ Looker Studio 圖書管理儀表板

10. 校內宿舍管理與報修系統（針對學校組織）

問題情境：
宿舍內的設備維修申請流程繁瑣，學生反應報修不及時，管理員也難以掌握進度。

專案目標：

• 設計 Make + Google Forms 自動收集報修申請，轉存至 Google Sheets。

• 用 RPA（Make + Email API） 自動分配維修工單給負責人，並發送通知給學生。

• 分析報修數據，找出哪些宿舍區域最常出現問題。

• 用 Looker Studio 建立儀表板，讓學校管理單位即時監控報修進度。

學生學習到的技術：
✅ RPA 自動化報修流程（Make）
✅ API 整合（Google Sheets, Email API）
✅ 數據分析（Python, Looker Studio）
✅ 自動化通知系統

11. 智慧餐廳點餐與顧客喜好分析（針對中小企業）

問題情境：
小型餐廳希望透過數據分析優化菜單，並提高顧客回購率。

專案目標：

• 收集 POS 系統數據（Google Sheets / API），分析最受歡迎與滯銷菜品。

• 用 機器學習（Python, Google AutoML） 預測哪些菜品在特定時段最受歡迎（如冬天火鍋較熱門）。

• 設計 Make + Line API 讓顧客透過 Chatbot 查詢熱門菜單並下訂單。

• 用 Looker Studio 視覺化顧客消費趨勢，幫助餐廳調整行銷策略。

學生學習到的技術：
✅ API 整合（POS 系統, Google Sheets）
✅ AI 預測菜單趨勢（AutoML, Python）
✅ Chatbot + 訂單自動化（Make + Line API）
✅ Looker Studio 餐廳經營分析

12. 智慧交通與停車管理系統（針對學校或城市）

問題情境：
學校或企業辦公大樓的停車場車位有限，經常發生無法停車或亂停車的問題。

專案目標：

• 透過 RPA（Make + Google Sheets） 自動管理停車位預約系統。

• 用 Python 爬蟲 收集即時停車資訊，預測哪些時段停車需求最高。

• 用 Google Maps API 整合即時導航，指引駕駛到可用車位。

• 設計 Looker Studio 儀表板，讓管理者監控停車使用率。

學生學習到的技術：
✅ RPA 自動化預約（Make）
✅ Python 爬蟲與數據分析
✅ API 整合（Google Maps API）
✅ Looker Studio 即時監控

13. 社群媒體廣告投放優化（針對中小企業）

問題情境：
小型企業投放 Facebook、Instagram 廣告，但無法確定廣告成效與最佳受眾。

專案目標：

• 利用 Facebook Ads API 取得廣告投放數據，分析哪些廣告表現最佳。

• 用 機器學習（Python, AutoML） 預測最佳投放時間與受眾類型。

• 設計 Make + Google Sheets 自動產生廣告投放報告，優化廣告策略。

• 用 Looker Studio 建立廣告成效儀表板，提供數據驅動決策。

學生學習到的技術：
✅ API 整合（Facebook Ads API）
✅ AI 預測廣告最佳化策略（AutoML, Python）
✅ RPA 自動化報告生成（Make）
✅ Looker Studio 廣告數據視覺化

14. 智慧人事考勤與工時管理系統（針對中小企業）

問題情境：
小企業的工時管理依賴人工輸入，導致錯誤與計算不準確。

專案目標：

• 設計 Make + Google Sheets 自動記錄員工打卡與請假狀況。

• 用 Python 腳本 自動計算加班工時，並提醒人事部門異常狀況。

• 整合 Slack API 或 Line Bot，讓員工能即時查詢個人工時與請假狀態。

• 在 Looker Studio 建立儀表板，讓管理層即時監控考勤狀況。

學生學習到的技術：
✅ RPA 自動化考勤管理（Make）
✅ API 整合（Slack API, Google Sheets）
✅ Python 自動計算工時
✅ Looker Studio 監控考勤

15. 智慧校園 AI 學習助理（針對學校組織）

問題情境：
學生在學習過程中經常遇到問題，但無法立即獲得解答。

專案目標：

• 設計 Chatbot（Dialogflow + GPT API），讓學生能詢問 AI 助理解答問題。

• 用 RPA（Make） 自動整理常見問題，生成 FAQ。

• 透過 Google NLP API 分析學生提問趨勢，讓學校優化教材。

• 在 Looker Studio 建立報表，讓學校追蹤學生最常遇到的學習難點。

學生學習到的技術：
✅ AI 聊天機器人開發（Dialogflow, GPT API）
✅ RPA 自動化 FAQ 生成（Make）
✅ NLP 分析學生問題趨勢（Google NLP API）
✅ Looker Studio 學習行為分析

16. 電商客服 AI 自動化（針對中小企業）

問題情境：
電商客服工作量大，許多顧客重複詢問運送進度、退款流程等問題。

專案目標：

• 設計 Chatbot（Dialogflow + GPT API） 自動回覆常見問題，減少人工客服負擔。

• 用 RPA（Make）+ 電商 API 自動查詢訂單狀態，提供即時更新。

• 分析 客服對話記錄，找出最常見的客訴問題並提供解決方案。

• 設計 Looker Studio 儀表板 監控客服效率與客戶滿意度。

學生學習到的技術：
✅ AI 聊天機器人開發（Dialogflow, GPT API）
✅ RPA 自動查詢訂單（Make）
✅ API 整合（電商平台 API）
✅ Looker Studio 客服數據分析

17. 智慧企業內部文件搜尋與分類（針對中小企業）

問題情境：
企業內部文件管理混亂，員工難以快速找到需要的文件。

專案目標：

• 建立 Google Drive API + Python NLP，自動對內部文件進行分類與標籤化。

• 用 RPA（Make） 自動監控新上傳的文件，根據內容分類存入適當資料夾。

• 透過 GPT API 讓員工輸入關鍵字，即時搜尋相關文件。

• 在 Looker Studio 建立文件使用分析儀表板，追蹤最常被查閱的文件類型。

學生學習到的技術：
✅ Google Drive API 操作
✅ NLP 文件分類與標籤（Python, Google NLP）
✅ RPA 自動化文件管理（Make）
✅ Looker Studio 文件使用分析

18. 智慧餐飲食材需求預測與進貨自動化（針對中小企業）

問題情境：
餐廳難以準確預測每日食材需求，導致浪費或供應不足。

專案目標：

• 用 機器學習（Python, AutoML） 預測每日食材需求量。

• 設計 Make 自動通知系統，在食材存量不足時，自動通知採購人員補貨。

• 整合 供應商 API，自動提交訂單至供應商系統。

• 用 Looker Studio 監控進貨數據，分析不同食材的消耗趨勢。

學生學習到的技術：
✅ AI 預測食材需求（AutoML, Python）
✅ API 整合（供應商系統）
✅ RPA 自動補貨通知（Make）
✅ Looker Studio 進貨分析

19. 智慧學生成績分析與個人化學習建議（針對學校組織）

問題情境：
學校缺乏個人化學習分析，無法針對學生弱點提供專屬建議。

專案目標：

• 收集學生成績、測驗結果，存入 BigQuery 進行數據分析。

• 用 Python + 機器學習 預測學生可能的學習弱點。

• 透過 Make + Chatbot（Line API） 自動提供個人化學習建議。

• 在 Looker Studio 建立學生成績趨勢分析儀表板。

學生學習到的技術：
✅ AI 學習弱點分析（Python, AutoML）
✅ API 整合（Line Bot, Google Sheets）
✅ RPA 自動發送學習建議（Make）
✅ Looker Studio 學生成績分析

20. 智慧人員排班與出勤分析系統（針對中小企業）

問題情境：
企業或餐廳的員工排班不合理，導致人力資源浪費或過勞。

專案目標：

• 分析 歷史排班數據（Google Sheets, HR 系統 API），找出最合理的班表。

• 用 機器學習（Python, AutoML） 生成最佳排班建議。

• 透過 Make + Line API 自動通知員工最新排班表。

• 用 Looker Studio 監控排班效率，優化人力配置。

學生學習到的技術：
✅ AI 排班建議（Python, AutoML）
✅ API 整合（HR 系統 API, Line API）
✅ RPA 自動發送排班表（Make）
✅ Looker Studio 出勤分析

21. 智慧校園活動與學生興趣匹配（針對學校組織）

問題情境：
學生經常錯過適合自己的活動，導致活動參與率低。

專案目標：

• 用 學生的課程選擇、社團參與數據 來分析個人興趣。

• 用 機器學習（Python, AutoML） 自動推薦適合的活動給學生。

• 透過 Make + Line API 發送個人化活動推薦通知。

• 在 Looker Studio 監控活動參與率，幫助學校調整活動內容。

學生學習到的技術：
✅ AI 個人化推薦（Python, AutoML）
✅ API 整合（Google Sheets, Line API）
✅ RPA 自動活動推薦通知（Make）
✅ Looker Studio 活動分析

22. 智慧零售顧客行為分析與促銷自動化（針對中小企業）

問題情境：
零售店想透過數據分析找出最佳促銷策略，提升銷售額。

專案目標：

• 分析顧客購買記錄（Google Sheets, POS 系統 API），找出消費模式。

• 用 機器學習（Python, AutoML） 預測哪些顧客可能對特定促銷活動有興趣。

• 設計 Make + Line API 自動發送個人化優惠券。

• 用 Looker Studio 建立顧客行為與促銷效果分析儀表板。

學生學習到的技術：
✅ AI 預測顧客行為（Python, AutoML）
✅ API 整合（POS 系統 API, Line API）
✅ RPA 促銷活動自動化（Make）
✅ Looker Studio 促銷分析

知識管理（Knowledge Management, KM）在企業組織中的關鍵挑戰包括知識蒐集、共享、存取與應用。以下是一些常見問題及創新解決方案，結合 AI、RPA、自動化與數據分析，幫助企業提升知識管理效能。

1. AI 自動化知識蒐集與分類

問題情境：
企業內部文件與知識分散於不同平台（Google Drive、Email、Slack 等），難以快速整理與搜尋。

專案目標：

• 建立 RPA（Make），自動收集文件並存入知識庫（Google Drive, Notion, Confluence）。

• 使用 Google NLP API 或 GPT API 自動標籤與分類文件內容。

• 建立 Looker Studio 儀表板，可視化各類知識的使用頻率與關聯性。

• 透過 Chatbot（Dialogflow + GPT API），讓員工能用自然語言查詢文件。

學生學習到的技術：
✅ RPA 自動收集與整理知識（Make）
✅ NLP 文件標籤與分類（Google NLP, GPT API）
✅ Chatbot 知識查詢（Dialogflow, GPT API）
✅ Looker Studio 知識使用分析

2. 智慧 FAQ 知識庫與自動回應系統

問題情境：
企業客服與內部 IT 支援部門每天處理大量重複性問題，耗費人力與時間。

專案目標：

• 透過 RPA（Make） 自動整理歷史客服記錄，建立 FAQ 知識庫。

• 使用 Google NLP API 分析客服對話，提取常見問題與關鍵字。

• 設計 Chatbot（Dialogflow + GPT API），自動回應 FAQ，減少人力負擔。

• 在 Looker Studio 可視化 FAQ 查詢趨勢，協助企業優化知識庫。

學生學習到的技術：
✅ RPA 自動化 FAQ 建立（Make）
✅ AI 分析客服對話（Google NLP API）
✅ Chatbot 自動回應（Dialogflow, GPT API）
✅ Looker Studio 知識查詢分析

3. 智慧知識共享與專家推薦系統

問題情境：
企業內部員工無法快速找到合適的專家或最佳實務案例來解決問題。

專案目標：

• 建立 知識庫（Google Sheets, Notion, Confluence），記錄員工專長與經驗。

• 使用 機器學習（Python, AutoML） 分析過往問題，推薦最適合的內部專家。

• 設計 Make 自動通知系統，當員工提交問題時，自動匹配合適的專家並發送通知。

• 用 Looker Studio 可視化知識共享趨勢與專家貢獻度。

學生學習到的技術：
✅ AI 專家匹配系統（Python, AutoML）
✅ API 整合（Notion, Google Sheets）
✅ RPA 自動化問題匹配與通知（Make）
✅ Looker Studio 知識共享分析

4. 企業學習推薦與個人化知識推播

問題情境：
企業培訓資源豐富，但員工無法快速找到與自身需求相關的學習內容。

專案目標：

• 整合 企業內部培訓資源（Google Drive, LMS, Udemy API），建立學習知識庫。

• 用 機器學習（Python, AutoML） 根據員工職位與過往學習記錄，推薦適合的學習內容。

• 透過 Make + Slack API 自動推播學習建議給員工。

• 在 Looker Studio 分析學習參與率與成效，幫助 HR 優化培訓計畫。

學生學習到的技術：
✅ AI 個人化學習推薦（Python, AutoML）
✅ API 整合（LMS, Udemy, Google Drive）
✅ RPA 自動學習推播（Make）
✅ Looker Studio 企業學習分析

5. 企業內部決策知識庫與智慧搜尋引擎

問題情境：
企業過往的決策文件與案例難以查找，新進員工難以獲取歷史決策知識。

專案目標：

• 用 Google Drive API + RPA（Make） 自動收集與分類決策文件。

• 使用 Google NLP API 解析決策文件，提取關鍵資訊（決策背景、影響、結果）。

• 建立 GPT API 知識搜尋 Chatbot，讓員工用自然語言查詢決策案例。

• 在 Looker Studio 分析決策知識的應用趨勢，幫助企業提升決策效率。

學生學習到的技術：
✅ RPA 自動化文件分類（Make）
✅ NLP 解析決策文件（Google NLP API）
✅ Chatbot 知識搜尋（GPT API）
✅ Looker Studio 決策數據分析

6. 智慧專案知識管理與風險預測

問題情境：
企業內部專案知識難以累積，導致新專案經常重蹈覆轍或風險評估不足。

專案目標：

• 設計 專案知識庫（Notion, Google Sheets），記錄過往專案經驗。

• 使用 Python 機器學習 預測專案成功率與可能風險。

• 透過 Make + Slack API，在新專案開始時，自動推薦類似專案的最佳實踐方案。

• 用 Looker Studio 監控專案風險與成功率趨勢。

學生學習到的技術：
✅ AI 專案風險預測（Python, AutoML）
✅ API 整合（Notion, Google Sheets）
✅ RPA 自動知識推薦（Make）
✅ Looker Studio 專案風險分析

決策支援系統（Decision Support System, DSS）在不同產業中，能夠幫助管理者透過數據分析、AI 預測與自動化技術，做出更準確的決策。以下是針對不同產業的決策支援方案，結合 AI、RPA、自動化與數據分析來解決常見問題。

1. 買賣業（零售 & 電商）—— 智慧庫存與訂貨決策系統

問題情境：
零售與電商業者常遇到庫存過剩或缺貨問題，影響營運成本與顧客滿意度。

專案目標：

• 整合 POS 系統 API，收集銷售數據與庫存狀況。

• 用 機器學習（Python, AutoML） 預測未來銷售趨勢，計算最佳庫存量。

• 透過 Make + 供應商 API，當庫存低於安全範圍時，自動發送補貨通知。

• 在 Looker Studio 監控庫存變化，提供可視化決策支援。

學生學習到的技術：
✅ AI 銷售預測（Python, AutoML）
✅ API 整合（POS 系統, 供應商 API）
✅ RPA 自動補貨決策（Make）
✅ Looker Studio 庫存分析

買賣業更多專案主題：

1. 智慧價格調整系統

   • 依競爭對手價格、銷售數據與庫存狀況，透過 AI 自動計算最佳價格策略。

2. 顧客流失預測與行銷自動化

   • 分析歷史購買行為，預測高風險流失客戶，並自動發送個人化行銷優惠。

3. 產品推薦與客戶分群

   • 透過 AI 將顧客分群，並自動推薦適合的產品組合，提高轉換率。

4. 智慧促銷活動效益分析

   • 分析不同促銷活動的影響，找出 ROI 最佳的行銷策略。

5. 供應鏈風險監測與替代供應商推薦

   • 監測供應鏈風險（如缺貨、交期延誤），並自動建議可行的替代供應商。

2. 製造業 —— 智慧生產規劃與設備維護決策系統

問題情境：
製造業者需要最佳化生產計劃，並降低機器故障對生產的影響。

專案目標：

• 整合 IoT 感測器數據，監控設備運行狀態與歷史故障紀錄。

• 用 機器學習（Python, AutoML） 預測設備可能故障的時間點，進行預防性維護。

• 用 Google Sheets API + Make 自動調整生產排程，避免產能受影響。

• 在 Looker Studio 監控設備健康狀態與生產效能。

學生學習到的技術：
✅ IoT 數據分析與機器維護預測（Python, AutoML）
✅ API 整合（IoT 感測器, Google Sheets）
✅ RPA 自動生產計劃調整（Make）
✅ Looker Studio 生產數據分析

製造業更多專案主題：

1. 生產排程優化與瓶頸分析

   • AI 預測生產線可能的瓶頸並自動調整排程，提高生產效率。

2. 供應鏈異常偵測與採購預警

   • 自動偵測供應商交期延誤、品質下降，並發出採購預警。

3. 智慧能源管理與節能決策

   • 監測工廠能源使用情況，提供 AI 最佳節能策略，降低成本。

4. 產品瑕疵偵測與品質分析

   • 透過 AI 影像辨識分析產品品質，降低生產不良率。

5. 設備維修與零件庫存最佳化

   • AI 預測機器維修時間，提前補充關鍵零件庫存，避免停機風險。

3. 農業 —— 智慧農業氣候與作物管理決策系統

問題情境：
農民需要根據氣候變化與土壤狀況，做出最佳種植與灌溉決策。

專案目標：

• 整合 氣象 API + IoT 土壤感測器數據，監測溫度、濕度與降雨量。

• 用 機器學習（Python, AutoML） 預測最佳種植時機與潛在病害風險。

• 透過 Make + Line API，自動通知農民即時天氣變化與種植建議。

• 在 Looker Studio 分析歷年氣候與作物產量，優化農業決策。

學生學習到的技術：
✅ AI 農業氣候預測（Python, AutoML）
✅ API 整合（氣象 API, IoT 感測器）
✅ RPA 自動天氣與種植通知（Make）
✅ Looker Studio 農業數據分析

農業更多專案主題：

1. 農作物產量預測與收成最佳化

   • AI 分析天氣、土壤與歷史數據，提供最佳收成時間與產量預測。

2. 智慧病蟲害監測與防治建議

   • 透過影像辨識與 AI，分析作物病害並建議防治措施。

3. 自動化水資源管理與灌溉決策

   • 監測土壤濕度與氣象數據，自動調整灌溉計畫，節省用水。

4. 智慧農業機械調度與維護管理

   • AI 根據農事需求，自動排程農機運作，並預測維修時間。

5. 農產品市場需求預測與價格決策

   • 透過 AI 預測市場需求與價格趨勢，幫助農民制定銷售策略。

4. 公務機關 —— 智慧公共資源分配與政策決策系統

問題情境：
公務機關在預算編列、公共服務分配上，缺乏數據支持，導致資源配置不均。

專案目標：

• 整合 市政數據（政府開放資料, 民意調查結果），建立決策模型。

• 用 機器學習（Python, AutoML） 預測哪個地區最需要特定公共資源（如醫療、交通設施）。

• 透過 Make + Email API，自動通知相關部門優化資源分配。

• 在 Looker Studio 可視化資源分配與民意趨勢，提供數據支持政策制定。

學生學習到的技術：
✅ AI 公共資源需求預測（Python, AutoML）
✅ API 整合（政府開放資料, 民意調查系統）
✅ RPA 自動政策建議通知（Make）
✅ Looker Studio 公共決策分析

公務機關更多專案主題：

1. 市政問題熱點分析與資源分配

   • 分析市民反映的問題（如道路維修、垃圾管理），優化公共資源分配。

2. 犯罪預測與警力部署最佳化

   • AI 預測犯罪高風險地區，協助警方調整巡邏與執法策略。

3. 智慧交通流量分析與號誌優化

   • 分析即時交通數據，調整號誌時序，減少塞車問題。

4. 政府預算編列與支出效益分析

   • 分析過去預算使用情況，提供最佳資源配置建議。

5. 公共衛生風險預警與疫情監測

   • 分析醫療數據與疫情趨勢，提供政府即時決策支持。

5. 物流業 —— 智慧運輸與配送決策系統

問題情境：
物流公司需優化運輸路線與配送時效，以降低成本並提高準時率。

專案目標：

• 整合 Google Maps API + 物流追蹤數據，分析即時交通狀況。

• 用 機器學習（Python, AutoML） 預測最佳配送路線與時間。

• 透過 Make + 司機通知系統，自動發送即時配送調整建議。

• 在 Looker Studio 分析配送時效與路線效能，優化物流決策。

學生學習到的技術：
✅ AI 物流路線最佳化（Python, AutoML）
✅ API 整合（Google Maps API, 物流追蹤系統）
✅ RPA 自動配送通知（Make）
✅ Looker Studio 物流決策分析

物流業更多專案主題：

1. 智慧倉儲管理與存貨最佳化

   • AI 分析進出貨數據，預測最佳存貨水準，避免過量或缺貨。

2. 即時運輸路線最佳化與成本控制

   • 根據天氣、交通與油價變化，提供最具成本效益的配送路線。

3. 貨物延誤預測與客戶通知系統

   • AI 預測貨物可能的延誤，並自動發送通知給客戶。

4. 智慧貨櫃管理與裝載最佳化

   • AI 計算貨櫃最佳排列方式，提高運輸效率。

5. 運輸碳排放監測與減排決策

   • 監測物流車隊的碳排放量，提供最佳減排策略與路線規劃。

6. 醫療業 —— 智慧病患診療與醫療資源分配決策系統

問題情境：
醫院需最佳化醫療資源分配，並提前預測病患需求，以提升醫療效率。

專案目標：

• 整合 電子病歷（EMR API），分析歷史病患流量與診療數據。

• 用 機器學習（Python, AutoML） 預測急診病患數量與病床需求。

• 透過 Make + SMS API，當病患需求激增時，自動通知醫療人員加派資源。

• 在 Looker Studio 分析醫療資源使用趨勢，優化醫院決策。

學生學習到的技術：
✅ AI 醫療需求預測（Python, AutoML）
✅ API 整合（電子病歷系統, EMR API）
✅ RPA 自動醫療資源調度（Make）
✅ Looker Studio 醫療決策分析

醫療業更多專案主題：

1. 智慧病患流量預測與醫療資源調度

   • 預測門診與急診病患流量，調整醫生與病床資源配置。

2. 慢性病風險預測與個人化健康建議

   • AI 分析病歷與生活習慣，提供個人化健康預防建議。

3. 智慧醫療影像診斷輔助系統

   • 透過 AI 影像辨識技術，輔助醫生診斷 X 光、MRI 影像。

4. 醫療設備維護與使用率最佳化

   • 預測醫療設備故障時間，提前安排維修與替代方案。

5. 醫院營運與財務數據分析決策系統

   • 分析醫療成本、收入與保險理賠數據，提供財務最佳決策建議。