人力搬運與能源效率低落
傳統倉儲仰賴人員與堆高機，若尋貨與揀貨路徑未經最佳化，容易增加往返時間、能源消耗與作業成本。
國立雲林科技大學｜AI 智慧物流實戰養成班
智慧倉儲物流主題
把物流現場需求，轉成 AI 可以解決的實作題。
本課程以智慧物流與宅配營運場域為核心，結合真實產業需求與 AI 應用實作，帶領學員從基礎觀念逐步進入企業解題流程。課程內容涵蓋 AI 基礎、物流資料分析、倉儲數位建模、揀貨與配送路徑最佳化、智慧排程、需求預測、庫存配置與數位孿生模擬等主題，協助學員理解物流現場中「人、車、貨、路徑、時間」之間的關聯，並學會將營運痛點轉化為可分析、可建模、可驗證的 AI 解決方案。透過第一階段課程訓練與第二階段企業專題實作，學員將累積資料處理、模型應用、流程改善、KPI 分析與成果發表能力，培養能銜接產業需求的智慧物流 AI 應用人才。
智慧倉儲及智慧配送
配送效率模擬與預測
企業 POC 專題實作
結訓銜接就業媒合
Course Positioning
課程不是只學工具，而是學習把物流問題拆成資料、模型與決策。
物流業面對訂單波動、派車配置、倉儲空間、配送時效與客服需求等多重挑戰，課程以「需求導向」呈現，讓學員從需求、課程、專題到成果逐步掌握學習重點。
大規模場域路徑排程困難
面對大量庫存與複雜貨架配置，單靠經驗不易即時計算最佳路徑，也難以因應尖峰訂單與臨時變化。
倉儲作業資訊即時掌握不足
貨物位置、揀貨進度、設備狀態與人員負荷若無法整合，管理者難以快速辨識瓶頸並調整資源。
資料驅動的智慧物流能力
課程以 AI 演算法、資料分析、路徑最佳化、排程決策與數位孿生模擬為核心，訓練學員將企業問題轉化為可驗證的解決方案。
Who Can Apply
報名對象
本計畫補助對象為滿 18 至 35 歲（含）之青年，並具備我國教育部認定之大專校院副學士（含二專、五專）以上學歷，適合欲進入服務業、智慧物流、資料分析與 AI 應用領域者。報名前請確認自身資格、文件備齊程度，以及是否能完整參與培訓與企業專題實作。
18 至 35 歲待業青年
適合希望投入服務業、物流倉儲、資料分析與 AI 應用工作的青年，須符合年齡與學歷條件。
應屆畢業生
適合即將銜接就業、希望累積企業實作與專題成果的畢業生；應屆畢業生可先提供在學證明，並於培訓完成後 6 個月內補交畢業證書影本。
可配合完整培訓與企業專題者
需能參與 240 小時培訓，包含第一階段次產業 AI 應用課程與第二階段企業專題實作。
Training Path
從報名、基礎培訓到企業解題，流程改成一條清楚的學習路線。
培訓流程以四段式呈現，協助學員掌握從甄選、第一階段、第二階段到成果媒合的完整路徑。
報名與甄選
資格審查、參訓說明、錄取通知。
第一階段 120h
完成 AI 基礎、資料分析、智慧倉儲、路徑規劃、排程與數位孿生課程。
第二階段 120h
由企業出題，分組完成 POC 專題、模型驗證、KPI 分析與成果報告。
成果展示與媒合
進行專題發表、企業回饋與就業媒合，銜接服務業 AI 應用職能。
Class Schedule
班級時程與師資
兩班皆分為第一階段次產業 AI 應用課程與第二階段企業專題實作，時程、師資與上課地點資訊如下。
第一班（1）
7/1 至 8/25
第一階段｜7/1 至 7/28｜120HR
授課師資：林家仁、賴俊吉
第二階段｜7/29 至 8/25｜120HR
企業業師：林逢傑、徐慶懿、陳晏誠、譚芃楠
第二班（2）
7/29 至 9/23
第一階段｜7/29 至 8/25｜120HR
授課師資：林家仁、賴俊吉
第二階段｜8/26 至 9/23｜120HR
企業業師：林逢傑、徐慶懿、陳晏誠、譚芃楠
Location
上課地點
國立雲林科技大學 雲林縣斗六市龍潭里大學路三段123號
Curriculum
雙階段課程規劃
課程分為第一階段次產業 AI 應用課程與第二階段企業專題實作，合計 240 小時。
Stage 01
智慧倉儲物流｜次產業 AI 應用課程規劃表
第一階段以 AI 與智慧物流基礎能力建構為主，總計 120 小時。
| No | 課程名稱 | 核心內容 | 培養能力 | 時數 |
|---|---|---|---|---|
| 1-1 | AI 技術導論與物流應用 含共通性課程 |
AI 趨勢、機器學習、深度學習、強化學習、AI 基礎素養及資安等 | AI 基礎觀念 | 30h |
| 1-2 | 智慧倉儲建模 | SKU 建模、儲位規劃、訂單流程模擬、數位地圖 | 倉儲建模能力 | 15h |
| 1-3 | 揀貨最佳化與路徑規劃 | 單筆/批次揀貨、KMeans、Nearest Neighbor、TSP | 路徑最佳化 | 20h |
| 1-4 | 智慧排程與物流決策 | 車隊排程、多目標最佳化、強化學習派車 | 智慧調度能力 | 20h |
| 1-5 | 預測分析與庫存配置 | 熱門 SKU 預測、安全庫存、ABC 分析、動態補貨 | 需求預測能力 | 15h |
| 1-6 | 數位孿生與智慧物流 | Digital Twin、AMR/AGV、Sim-to-Real | 系統整合能力 | 20h |
| 合計 | 120h | |||
Stage 02
智慧倉儲物流｜企業專題實作規劃表
第二階段包含六項企業專題，每項 20 小時，總計 120 小時。
| No | 課程名稱 | 核心內容 | 培養能力 | 時數 |
|---|---|---|---|---|
| 2-1 | 倉儲揀貨效率提升專案 | 揀貨流程分析、動線優化、批次策略設計 | 流程改善能力 | 20h |
| 2-2 | 訂單波峰時段智慧排程專案 | 高峰訂單預測、人力與車隊排程 | 排程決策能力 | 20h |
| 2-3 | 商品熱區預測與儲位優化專案 | 熱銷商品分析、ABC 分類、儲位重配 | 庫存分析能力 | 20h |
| 2-4 | 配送路線最佳化專案 | 配送路徑規劃、TSP、即時調度 | 路線優化能力 | 20h |
| 2-5 | 智慧物流模擬平台建置專案 | Digital Twin、流程模擬、情境測試 | 系統建置能力 | 20h |
| 2-6 | AI 客訴與客服預測分析專案 | 客訴文字分析、需求預測、客服改善 | AI 分析能力 | 20h |
| 合計 | 120h | |||
Project Output
企業專題不只列名稱，也呈現最後需要交付的成果。
第二階段學員需完成問題定義、資料蒐集、AI 模型建置、路徑與排程設計、KPI 分析、系統整合與成果展示。
倉儲揀貨效率提升
以流程分析與動線優化改善倉內揀貨效率。
波峰時段智慧排程
依高峰訂單預測安排人力與車隊資源。
商品熱區與儲位優化
透過熱銷商品分析、ABC 分類與儲位重配提升出貨效率。
配送路線最佳化
結合 TSP 與即時調度，降低配送距離與時間成本。
智慧物流模擬平台
以 Digital Twin 進行情境測試、流程模擬與決策驗證。
AI 客訴與客服預測
分析客訴文字與需求趨勢，提出客服改善方案。
Reward & Assessment
最高 NT$50,000 學習獎勵金，並以階段評量與企業專題成果檢核學習成效。
獎勵條件與評量方式已合併呈現，讓學員能清楚知道出席、測驗、實作與成果報告的重要性。
NT$20,000
第一階段出席率達 90% 以上，且後測成績達 80 分以上。
NT$30,000
第二階段實作出席率達 90% 以上，且成果發表通過。
第一階段評量
訓練課程出席時數需達該階段總課程時數 90% 以上，並完成後測筆試且成績達 80 分以上。
第二階段評量
實作出席時數需達該階段實作總時數 90% 以上，並完成每組 1 份結訓專題報告及公開發表，經學研界講師聯合評核通過。
實作工具環境
Python、Google Colab、Scikit-learn、XGBoost、OR-Tools、ROS2、AMR 模擬、數位孿生模擬平台、Matplotlib、Plotly。
Application Guide
報名方式、應備文件與錄取後保障
報名採線上申請，學員需依公告完成網頁報名、填寫申請資料並回傳指定文件。通過甄選後將以 Email 通知，錄取後由培訓單位依法辦理受訓期間相關保險，以保障學員權益。
線上申請
採線上申請制，請於本網頁公告之報名系統完成線上報名，並依培訓單位規定填寫培訓學員申請表與個資同意書。
文件回傳
報名後需回傳身分、學歷、成績與工作經驗相關證明文件。
甄選與通知
培訓單位將依規定進行資格審查與甄選，通過後以 Email 發送錄取通知及後續參訓說明。
錄取後保險
錄取通知後，培訓單位將依法為學員投保「訓字保」勞工保險或職業災害保險；學員於完成訓練後需配合辦理退保作業。
Required Documents
報名應備資料
以下文件為報名資料檢核重點，請於報名前先備妥掃描檔或清晰照片。
- 身分證明身分證正反面影本。
- 學歷證明最高學歷畢業證書影本；應屆畢業生請提供在學證明，並於培訓完成後 6 個月內交付畢業證書影本。
- 成績資料最高學歷學校成績單影本。
- 工作經驗證明如有工作經驗，請提供勞工保險異動紀錄；如加保於職業工會、農會或漁會，請於申請表中切結相關事項。
Completion & Rules
結訓、認證、請假與退訓規範
學員須完成兩階段培訓並達成出席、測驗、專題與評核標準，始認定為完訓。培訓期間亦需配合簽到簽退、請假與課程安排；若未達出席門檻或違反相關規定，將影響完訓資格與學習獎勵金請領。
次產業 AI 應用課程結業標準
- 訓練課程出席時數達該階段總課程時數 90% 以上。
- 完成後測筆試，成績達 80 分以上。
- 符合條件者可請領第一階段學習獎勵金 NT$20,000。
企業專題實作結業標準
- 實作出席時數達該階段實作總時數 90% 以上。
- 完成每組 1 份結訓專題報告及公開發表。
- 經學研界講師聯合評核通過後，可請領第二階段學習獎勵金 NT$30,000。
出席與請假
- 每日上課須完成簽到及簽退，上午、下午各一次。
- 上課時間依課程表排定，原則為週一至週五。
- 晚到或早退均須提前請假，請假假別含事假、病假。
- 未達出席時數門檻者，不符合學習獎勵金請領資格。
可能退訓情形
- 未到課時數超過課程總時數 10%。
- 個人報名及履歷資料填寫不實且情節重大。
- 未經核准擅自退出，或因適應不佳、無法配合課程規劃。
- 除不可歸責因素退訓外，其他因素退訓者後續不得再申請本計畫。
參訓限制與課程調整
- 每名學員限參與本計畫 1 次；因不可歸責因素退訓者不在此限。
- 培訓補助期間不得同時接受其他政府相關人才培訓補助。
- 培訓單位保留調整課程日期、更換講師與修訂課程內容之權利。
- 如遇不可抗力因素，辦訓單位保留修訂課程日期及取消課程之權利。
補助與資通訊產品規範
- 執行本計畫期間，不得採購、使用或導入中國大陸廠牌之資通訊產品或服務。
- 學員領取之學習獎勵金依中華民國稅法規定辦理。
完訓提醒
學員須完成兩階段培訓並達成所列標準與評核，始為完訓。應屆畢業生須於取得畢業證書並達成上述條件後，方能領取本計畫學習獎勵金。
FAQ
報名前可以先確認的幾件事
非資訊背景可以參加嗎？
可以。課程從 AI 基礎工具與物流應用情境開始，但需要能配合密集課程、資料練習與分組專題。
第二階段是否一定要做企業專題？
是。第二階段為企業專題實作 120 小時，需完成企業命題、分組實作、成果報告與發表。
課程主軸是哪一個產業？
本頁以智慧物流倉儲為主題，聚焦智慧倉儲及智慧配送、配送效率模擬與預測。
報名後是否直接錄取？
仍須依公告進行資格審查、甄選、參訓說明。
報名需要準備哪些文件？
需準備身分證正反面影本、最高學歷畢業證書或在學證明、最高學歷成績單；如有工作經驗，需另備勞工保險異動紀錄或相關切結資料。
學習獎勵金如何請領？
第一階段須出席率達 90% 以上且後測成績達 80 分以上；第二階段須出席率達 90% 以上且成果發表通過。兩階段合計最高可領 NT$50,000。
未達出席門檻會有什麼影響？
未達出席時數門檻者，不符合學習獎勵金請領資格；未到課時數超過課程總時數 10% 時，辦訓單位得依規定辦理退訓。
可以同時申請其他政府人才培訓補助嗎？
不可以。培訓補助期間不得同時接受其他政府相關人才培訓補助，且每名學員原則上限參與本計畫 1 次。
Forms
報名與表單下載
請先下載並填寫以下表單，再搭配申請資料完成報名準備。
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報名與聯絡資訊
請依報名公告填寫資料，並於完成線上報名後備妥申請表、個資同意書與應備文件。
- 承辦單位
- 國立雲林科技大學
- 合作企業
- 台灣宅配通
- 上課地點
- 國立雲林科技大學 雲林縣斗六市龍潭里大學路三段123號
- 聯絡人
- 專案計畫助理 呂奇(05)5342601-4281
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