2025 08 17 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長人才發展品質管理 （Talent Quality-management System， TTQS） 訓練機構版 Plan 計畫：指標 3：明確的 PDDRO 訓練 課程 及 明確 的 核心訓練 類別（滿分 5 分）

 

2025 08 17 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長人才發展品質管理 （Talent Quality-management System， TTQS） 訓練機構版 Plan 計畫：指標 3：明確的 PDDRO 訓練 課程 及 明確 的 核心訓練 類別（滿分 5 分）

 人才發展品質管理

（Talent Quality-management System， TTQS）

訓練機構版

 Plan 計畫：

     關注   訓練規劃  與   組織營運發展  目標   之  關聯性  及   訓練體系  之  實 踐能力。

指標 3：明確的 PDDRO 訓練 課程 及 明確  的  核心訓練  類別（滿分 5 分）

 ✓列舉適當佐證資料項目 

       展示完整 教育訓練規劃，此規劃

       適當 的 反應   訓練定位，發展重點 與  核心 能力。 

✓指標意涵說明 

     依據  機構訓練   政策 與 定位，建置   教育訓練體系  並 確保   

     人才發展品質管理 迴圈（PDDRO）之運作，同時必須能夠

     明確   充份的   展現   達成經營績效 

     所需的   訓練規劃   發展    重點  及  核心   能力。 

常見參考佐證資料： 

 (1) 訓練體系圖解   及  核心訓練類別   名稱 

 (2) 學員訓練  與   訓練機構事業   發展    相關的証明 

 (3) 學員訓練   類型 及 促進   關鍵績效指標（KPI）

 (4) 學員訓練  及  學員職務  相稱的證明。

 (5) 其他   能夠展現  明確的 PDDRO 訓練課程 及 明確的  核心訓練類別

       的   學員 訓練  與   學員職務相稱   的證明…等書面文件。

2025 08 16 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 職能分析理論 職能分析的理論基礎 職能分析的目的 職能分析的應用 職能分析的步驟 1.確定分析範圍: 2.收集資料: 3.分析資料: 4.定義職能: 5.建立職能模型:

 

2025 08 16 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 職能分析理論 職能分析的理論基礎 職能分析的目的 職能分析的應用 職能分析的步驟 1.確定分析範圍: 2.收集資料: 3.分析資料: 4.定義職能: 5.建立職能模型:

 職能分析理論

       是人力資源管理    中用於     辨識、定義  和  評估完成   

特定   工作  或   職位     所需具備的   知識、技能、態度  和行為   

等  特質的理論。

  透過職能分析，企業可以   更有效地  進行

     1.招募、

     2.培訓、

     3.績效評估、

     4.員工發展

    等工作，提升整體  組織績效。 

  職能分析的理論基礎

     職能分析理論  的   核心是「職能」的概念。

     職能 指的是一個人成功完成  工作任務  或   達到組織  績效目標

      所必需具備的 知識、技能、態度和其他特質的組合。 

   職能分析的目的

    在於找出這些關鍵職能，並將其具體 化為可衡量的指標，以便於後續

     的評估和發展。 

   職能分析的應用

     職能分析 的結果    廣泛應用  於人力資源管理的各個方面，主要包括：

• 
  
•      招募甄選:

        
• 職能分析   有助於企業   明確招募需求，篩選出符合職位要求的候選人，
• 提高招聘效率和準確性。 
•          
• 員工培訓:
• 根據職能分析的結果，企業可以設計有針對性的培訓課程，幫助員工提升
• 所需技  能和知識，縮小能力差距。 
• 
  
• 績效評估:
•        職能分析可以作為績效評估的標準，幫助企業客觀評估員工的工作表現，
•  並提供反饋和發展建議。 
• 
  
• 員工發展:
•       職能分析有助於企業了解員工的優勢  和 不足，為員工制定個人發展計畫，
• 提升員工的職業發展。
• 
  
• 接班人計畫:
•       透過職能分析，企業可以識別 和 培養  潛在的接班人，確保組織的永續發展。
• 
  
• 
  
• 職能分析的步驟

      職能分析通常包括以下步驟：

  1.確定分析範圍: 

        確定需要進行職能分析  的  工作或職位。 

   2.收集資料:

         收集與該工作或職位相關的資料，例如工作描述、績效標準、訪談記錄等。 

   3.分析資料: 

        分析收集到的資料，找出完成工作   所需的關鍵職能。 

   4.定義職能: 將職能具體化，定義出每一項職能的

                            知識、技能、態度和 行為 指標。 

   5.建立職能模型: 

      將分析結果  整合為職能模型，作為後續工作的參考。 

   總結

    職能分析理論是人力資源管理的重要工具，透過對職能的分析和應用，

    企業可以提升人力資源管理的效率和效果，

    實現人才的最大價值，增強組織的競爭力。 

2025 08 15 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 永續管理師 AI企畫師 AI 管理顧問師 AI 應用規劃師 機器學習 的 分類 與演算法 監督式學習（Supervised Learning）透過 已標記 的 資料 訓練模型。 非監督式學習（Unsupervised Learning） 使用 未標記 的 資料 進行模型訓練。

 

2025 08 15 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 永續管理師 AI企畫師 AI 管理顧問師 AI 應用規劃師 機器學習 的 分類 與演算法 監督式學習（Supervised Learning）透過 已標記 的 資料 訓練模型。 非監督式學習（Unsupervised Learning） 使用 未標記 的 資料 進行模型訓練。

機器學習  的  分類  與演算法

監督式學習（Supervised Learning）

     透過    已標記  的  資料     訓練模型。 

 常見演算法： 

     1.線性迴歸（Linear Regression）：

           解決    連續性   資料           預測。

     2.支持向量機（SVM）：

           利用   超平面   來進行       分類。  

      3.決策樹（Decision Tree）：

           透過   樹狀結構  進行        分 類  或  迴 歸。 

     4.隨機森林（Random Forest）：

           結合  多個決策樹   進行   投票。 

     5.神經網絡（Neural Network）：

           模仿   人腦神經元             結構。

非監督式學習（Unsupervised Learning）

     使用    未標記 的  資料    進行模型訓練。 

常見演算法： 

       1.   K-means 聚類（K-means Clustering）：

           將資料  分  為   K 個群組。

       2. 主成分分析（PCA）：

           降維技術，用於   資料簡化。

     3.自組織映射（SOM）：

          用於   可視化  與  資料壓縮。 

2025 08 11 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 永續管理師 AI企畫師 AI 管理顧問師 AI 應用規劃師 鑑別式 與 生成式AI 模擬檢定測驗 11. 何者是分類模型的輸出? (A)數值回歸值(B)類別標籤(C)向量内積(D)生成文本13 哪種AI技術可用於異常偵測? 19 哪種 A工具可用於 低程式碼 機器學習? (A) Jupyter Notebook (B) AutoML (C) VS Code (D) PyTorch (A) K-Means (B) GAN (C) SVM (D) CNN 20 AI在 金融風險評估 中常用哪種模型? (A) SVM (B) CNN (C) GAN (D) RNN

 

2025 08 11 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 永續管理師 AI企畫師 AI 管理顧問師 AI 應用規劃師 鑑別式 與 生成式AI 模擬檢定測驗 11. 何者是分類模型的輸出? (A)數值回歸值(B)類別標籤(C)向量内積(D)生成文本13 哪種AI技術可用於異常偵測? 19 哪種 A工具可用於 低程式碼 機器學習? (A) Jupyter Notebook (B) AutoML (C) VS Code (D) PyTorch (A) K-Means (B) GAN (C) SVM (D) CNN 20 AI在 金融風險評估 中常用哪種模型? (A) SVM (B) CNN (C) GAN (D) RNN

 鑑別式  與 生成式AI  模擬檢定測驗

11. 何者是分類模型的輸出? 

    (A)數值回歸值(B)類別標籤(C)向量内積(D)生成文本

12 K-Means 分群演算法的目的是?

   (A)預測未來值(B)將數據分成組別(C)產生文本(D)影像合成

13 哪種AI技術可用於異常偵測?

    (A) K-Means (B) GAN (C) SVM (D) CNN

14 何者是決策樹演算法的特點?

    (A)需要大量數據(B)易於解釋(C)主要用於影像處理

     (D)適用於時間序列分析

15 SVM 的超平面是用來?

     (A)最大化分類間距(B)生成新數據(C)減少計算成本

     (D)增強影像解析度

16 CNN 中的卷積層主要負責?

     (A)資料分群(B)特徵提取(C)時序分析(D)文本摘要

17 VAE主要應用於? 

    (A)生成新數據(B)決策優化(C)圖像分類(D)語音辨識

18 何者為AI影像識別  的  標準資料集?

     (A) IMDB (B) CIFAR-10 (C) Yelp Reviews (D) GPT-3

19 哪種 A工具可用於  低程式碼  機器學習?

    (A) Jupyter Notebook (B) AutoML (C) VS Code (D) PyTorch

20 AI在  金融風險評估  中常用哪種模型?

   (A) SVM (B) CNN (C) GAN (D) RNN

2025 08 09 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 永續管理師 AI企畫師 AI 管理顧問師 AI 應用規劃師 鑑別式AI(Discriminative Al) 與 生成式AI(Generative Al) 製造業AI/GAI應用發展重點 製造業實務面臨的問題種類多元,包含 1.分類(瑕疵檢測、垃圾郵件過濾) 2.分群(市場區隔、客戶群體細分) 3.序列預測 (市場需求預測、物料庫存管理、設備預測性維護),以及 4.生成 (數據生成、產品設計)等

 

2025 08 09 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 永續管理師 AI企畫師 AI 管理顧問師 AI 應用規劃師 鑑別式AI(Discriminative Al) 與 生成式AI(Generative Al) 製造業AI/GAI應用發展重點 製造業實務面臨的問題種類多元,包含 1.分類(瑕疵檢測、垃圾郵件過濾) 2.分群(市場區隔、客戶群體細分) 3.序列預測 (市場需求預測、物料庫存管理、設備預測性維護),以及 4.生成 (數據生成、產品設計)等,

製造業AI/GAI應用發展重點

製造業實務面臨的問題種類多元,包含

       1.分類   (瑕疵檢測、垃圾郵件過濾)

       2.分群   (市場區隔、客戶群體細分)

       3.序列預測

          (市場需求預測、物料庫存管理、設備預測性維護),以及

       4.生成  (數據生成、產品設計)等,

這些問題  適用的AI演算法

按  主要功能 與  應用目的,

可以將其分為

鑑別式AI(Discriminative Al)   與  生成式AI(Generative Al)

鑑別式AI(Discriminative Al)

擅長  分類  和歸納數據,根據   數據特徴差異 分析數據類別,

常用於   語音辨識、圖片  與  影像辨識等應用;

生成式AI(Generative Al)

則  擅長創造數據,能生成  類似訓練數據  的文字、圖片、影像、程式碼等。

由上述可知,鑑別式AI和生成式AI各有專長,並不互相替代,

而是根據不同應用場景,選用合適的Al技術滿足需求。

由於技術特性差異,兩類型AI用於製造業時方案開發的著重點也不同。

以下將透過建構AI方案流程,說明兩類AI技術

在 數據收集、模型選擇、模型訓練、模型部署 與  優化作業流程中

的  重點差異。

(1)數據收集方面,鑑別式AI  更重視   數據品質,

    依賴  數據標記  與高度準確性、一致性的數據   掌握數據特徴,

    然而   數據  處理過程  費時。

    而生成式Al通常需要先進行   領域知識數據  的微調(Fine-tuning),

    再向客戶  收集內部數據

    進行檢索增強生成(Retrieval-AugmentedGeneration,RAG),

    以便生成更精確内容。

(2)模型選擇上,

鑑別式AI方案業者

可能採用  社群  或  研究機構   公開的  開源  且 高效  的模型,

或是自行開發模型。

且由於鑑別式AI   應用   對應   特定問題,因此業者傾向選用  

結構  較簡單  且  易於解釋的   模型,如

    1.決策樹、

    2.支援向量機器(Support Vector Machine, SVM)和

    3.類神經網絡、

    4.群集分析(K-means Clustering)

等用於準確  分類 或 預測    的模型;

生成式AI方案商

則多是選擇現有的大型語言模型,如

GPT、Llama、BLOOM、Falcon、BERT等,

並在此基礎上  進行    應用開發。

2025 08 09 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長台灣六十五歲以上人口數為四五八萬人，占總人口十九．六四％，正式邁向世界衛生組織定義的「超高齡社會」。國發會推估最快在二○三○年， 台灣總人口將會開始低於二三○○萬人。

 

2025 08 09 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長台灣六十五歲以上人口數為四五八萬人，占總人口十九．六四％，正式邁向世界衛生組織定義的「超高齡社會」。國發會推估最快在二○三○年， 台灣總人口將會開始低於二三○○萬人。

 

2025/08/09 05:30〔記者李文馨／台北報導 自由時報〕

     內政部2025 08 08 公布最新戶口統計資料，截至2025年七月底，

人口總數為二三三三萬七九三六人，計算自然增加與社會增加後，

總人口較六月減少八八○五人，人口連續十九個月負成長。

     此外，台灣六十五歲以上人口數為四五八萬人，

占總人口十九．六四％，

正式邁向世界衛生組織定義的「超高齡社會」。

人口連19個月負成長 出生率又降

      另據國發會人口推估查詢系統最新資料顯示，

台灣總人口數在二○一九年達到最高峰、二三六○萬人，

隔年起逐年下降，直到二○二三年因新冠疫情趨緩、移動人口回流，

使總人口數小幅回升，不過，國發會推估最快在二○三○年，

台灣總人口將會開始低於二三○○萬人。

     在新生兒部分，2025年七月出生數為八九三九人，約每五分鐘出生一個嬰兒，年粗出生率為千分之四．五一，較去年同期少了一四八五人，也比六月減少廿九人。

     死亡數部分，七月人口死亡數為一萬六八四六人，平均約每二．六分鐘死亡一人，折合年粗死亡率為千分之八．五○，較去年同期減少一八五六人，比六月增加二九二人。

    整體而言，2025年前七月新生兒六萬四三一四人，相比去年七萬四二九八人，減少九九八四人。統計顯示，2025年一到五月出生數逐月下探，分別為九四九五人、一萬四○七人、九三八八人、八六八四人、八四三三人，六月以八九六八人止住跌勢，七月再小幅下滑到八九三九人。

     在社會增加部分，七月遷入為七萬四一○人，較六月減少一萬八九八三人；遷出為七萬一三○八人，較六月減少一萬三三八三人，淨遷入人口數為負八九八人；

    自然增加部分，七月為負七九○七人。以遷入人數減遷出人數得出的「人口社會增加」計算，七月為負八九八人。

65歲以上銀髮族 已達485萬餘人

    根據世界衛生組織定義，六十五歲以上人口占總人口比率達到廿％稱為「超高齡社會」。

截至七月底，台灣六十五歲以上人口數為四五八萬三六七八人，占十九．六四％，已經正式邁向 。

高雄市從2025年2月正式邁入超高齡社會，全市65歲以上人口占比達20.29%。（高雄市衛生局提供）

2025 08 08 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 迎向 AI 製造時代 挑戰與機遇並存 積極擁抱變革 麥肯錫強調，如同網際網路剛興起時一樣， 現在企業的風險 不是 想得 太大，而是 想得太小， 若不積極擁抱AI轉型，明日可能失去競爭力。

 

2025 08 08 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 迎向 AI 製造時代 挑戰與機遇並存 積極擁抱變革 麥肯錫強調，如同網際網路剛興起時一樣， 現在企業的風險 不是 想得 太大，而是 想得太小， 若不積極擁抱AI轉型，明日可能失去競爭力。

 迎向 AI 製造時代

挑戰與機遇並存 

儘管導入AI的旅程充滿挑戰—從 資料、技術 到 組織 層面—

但其潛在收 益同樣巨大。

1.從 生產    效率   的     飛躍 提升、

2.     產品     品質   的    穩步 提高，

3.到  營運模式   的  革新  轉 型，

AI為製造業帶來的價值不可小覷。

我們正處於關鍵轉折點，如何 克服風險、抓住機遇將決定未來競爭格局。

 積極擁抱變革– 

對傳統製造業者而言，不思變革   將在競爭中落後。

 麥肯錫強調，如同網際網路剛興起時一樣，

現在企業的風險   不是   想得 太大，而是   想得太小，

若  不積極擁抱  AI  轉型，明日可能失去  競爭力。

2025 08 07 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 ISO 9001 是一項國際認可的品質管理系統(QMS)標準，旨在幫助組織提升產品和服務品質，並確保一致性。提供了一套框架，使企業能夠建立和實施有效的流程， 以滿足客戶需求，並持續改進其業務運營。

 

2025 08 07 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 ISO 9001 是一項國際認可的品質管理系統(QMS)標準，旨在幫助組織提升產品和服務品質，並確保一致性。提供了一套框架，使企業能夠建立和實施有效的流程， 以滿足客戶需求，並持續改進其業務運營。

 

         ISO 9001 是一項國際認可的品質管理系統標準，

旨在幫助組織提升產品和服務品質，並確保   一致性。 

它提供了一套框架，使企業能夠  建立 和 實施   有效的流程，

以  滿足  客戶需求，並  持續改進  其   業   務  運  營。

什麼是ISO 9001？

ISO 9001 是由國際標準化組織(ISO) 發佈的品質管理系統標準。 

它提供了一套原則和要求，

幫助   組織      建立、實施 和 維護   一  個  有效的  品質管理系統(QMS)。

為什麼要實施ISO 9001？

提升產品和服務品質：: 

ISO 9001 幫助組織確保其產品和服務符合客戶的要求，並提供一致的品質。

提高客戶滿意度：: 

通過滿足客戶的需求，組織可以提高客戶滿意度，並建立更強的客戶關係。

提高效率和生產力：: 

ISO 9001 鼓勵組織優化其流程，減少錯誤，提高效率和生產力。

降低成本：: 

通過減少浪費、錯誤和返工，ISO 9001 有助於降低成本。

增強競爭力：:

獲得ISO 9001 認證可以增強 組織的 競爭力，並有助於獲得 新的 業務機會。

符合法律法規要求：:

 ISO 9001 幫助組織符合相關的法律法規要求。 

ISO 9001 的核心原則：

客戶導向：: 了解  和  滿足   客戶的需求和期望。

領導作用：: 領導者   應  制定  和  傳達  品質政策，並確保其員工參與品質管理。

過程方法：: 將組織的活動 視為 相互關聯的過程，並進行有效的管理。

持續改進：: 建立一個 持續改進 的文化，不斷尋求  提高品質的方法。

基於事實的決策：: 使用  數據 和 信息   來做出決策，並 監控 和 評估  績效。

關係管理：: 與供應商 和其他相關方    建立互利  的關係。 

ISO 9001 的實施流程：

理解ISO 9001 標準：: 熟悉ISO 9001 的要求和原則。

建立品質管理系統：: 制定   品質    政策、目標、流程 和 程序。

實施品質管理系統：: 培訓員工，執行流程，並收集數據。

內部審核：: 檢查品質管理系統   是否符合   ISO 9001 標準   的要求。

管理審查：: 評估品質管理系統的有效性，並決定是否需要改進。

結論

ISO 9001 是一項強大的工具，可以幫助組織  提高   產品 和  服務品質，

提高  效率  和  生產力，並   增強競爭力。

任何希望改善其  業務運營，

並   提供高質量    產品  和  服務  的  組織都可以考慮實施ISO 9001。