AI大數據分析應用於製程品質改善
本課程將會使用製程與品質資料來進行練習，透過使用市面上的大數據工具.......
提供機構：
適合對象：
AI大數據分析應用於
製程品質改善
製程品質改善
上課地址：工研院產業學院 台北學習中心 (實際地點以上課通知為準!)
時數：7
起迄日期：2019-12-18~2019-12-18
聯絡資訊：顏嘉瑩/02-2370-1111#319
報名截止日：2019-12-16
課程類別：人才培訓(課程)
活動代碼：2318100028
課程介紹
製程資料結合IOT進行生產紀錄，其最重要的貢獻在於提供品質分析。然而從大量資料中找出製程與品質的相關性有其複雜度，且在已經高度良率中要再將品質再提升更是難上加難。一般品質分析主要是透過SPC來進行管制界線設定，透過SPC來提升產品品質。然而有時品質問題牽涉層面較廣，可以透過分類、關聯法來找出品質與製程機台的關聯性以及製程的差異性，是否牽涉到補償問題。因此大數據之後，主要在於建模，而建模的良窳又牽涉到資料前處理。
而資料整理有人使用SQL進行資料處理，有的使用Excel來進行分析，整理時間耗費數天或數周。而進行資料建模分析透過撰寫程式，得經過撰寫、編譯、除蟲等問題，執行分析後得在驗證模型，在驗證後再出報告。如此可能耗費數天或數月，若資料有問題或模型不準確得再重新整理資料，再重新建模，如此一在反覆。
本課程將會使用製程與品質資料來進行練習，透過使用市面上的大數據工具PolyAnalyst來進行課程練習，將講解大數據資料整理，品質關聯分析、製程品質參數分析，機台維護資料的文本分析處理。透過案例練習，讓學員了解在大數據資料整理、建模分析等應用在結構資料及非結構化資料。
而資料整理有人使用SQL進行資料處理，有的使用Excel來進行分析，整理時間耗費數天或數周。而進行資料建模分析透過撰寫程式，得經過撰寫、編譯、除蟲等問題，執行分析後得在驗證模型，在驗證後再出報告。如此可能耗費數天或數月，若資料有問題或模型不準確得再重新整理資料，再重新建模，如此一在反覆。
本課程將會使用製程與品質資料來進行練習，透過使用市面上的大數據工具PolyAnalyst來進行課程練習，將講解大數據資料整理，品質關聯分析、製程品質參數分析，機台維護資料的文本分析處理。透過案例練習，讓學員了解在大數據資料整理、建模分析等應用在結構資料及非結構化資料。
課程特色/目標
- 結構資料與非結構化資料之如何應用與分析
- 品質技術分析常用的分析演算法
- 如何應用在製程與品質關係分析
- 了解資料處理與建模及模型比較
- 如何進行品質異常分析，歸類、分群，異常關聯
- 資料前處理的技巧
- 結構與非結構分析與品質提升之應用
課程對象
- 產能分析工程師
- 品質工程師
- 製程/研發工程師
- 對提升良率改善需求人士
- 對大數據分析有興趣人
講師簡介
-黃老師-【經歷】科技業-軟體系統處技術部經理
【專長】機器人模擬、布置規劃、系統模擬建模、系統分析、決策分析、資料採礦、系統模擬專案導入、類神經網路、人因工程、認知心理學、人機介面研究應用
課程大綱
- 大數據資料分析初步認識
- 製程與品質資料收集與整理
- 資料前處理技術淺談
- 大數據建模與驗證
- 結構化資料分析與應用
- 非結構化文本分析與應用
- 製程與品質分析案例實作一
- 機台資料整理與品質資料串聯
- 機台資料格式轉換
- 機台與品質關聯分析與解讀
- 生產參數分析模型建立
- 生產參數分析比較
- 規則與模型驗證
- 機台維護案例文本分析實作
- 3D印表機維護紀錄說明
- 文本資料前處理
- 維護事件詞雲分布呈現與探討
- 維護事件間之詞關聯分析
- 事件分類與歸類
- 事件分類表統計
- 事件與子事件比例分析
價格
|
原價
|
早鳥價
(開課 10 天前)
|
團報價
同一公司二人(含)以上報名
|
|
每人5,000元
|
每人4,800元
|
每人4,600元
|
常見問題
信用卡（線上報名）： 繳費方式選「信用卡」，直到顯示「您已完成報名手續」為止，才確實完成繳費。
ATM轉帳（線上報名）：繳費方式選擇「ATM轉帳」者，系統將給您一組轉帳帳號「銀行代號、轉帳帳號」，但此帳號只提供本課程轉帳使用, 各別學員轉帳請使用不同轉帳帳號！！
轉帳後，寫上您的「公司全銜、課程名稱、姓名、聯絡電話」與「收據」回傳。
計畫代號扣款(工研院同仁)：
ATM轉帳（線上報名）：繳費方式選擇「ATM轉帳」者，系統將給您一組轉帳帳號「銀行代號、轉帳帳號」，但此帳號只提供本課程轉帳使用, 各別學員轉帳請使用不同轉帳帳號！！
轉帳後，寫上您的「公司全銜、課程名稱、姓名、聯絡電話」與「收據」回傳。
計畫代號扣款(工研院同仁)：
請從產業學院學習網直接登入工研人報名；俾利計畫代號扣款。
貼心提醒
Ø 舉辦日期：108/12/18(三) 09:30 -17:30 （共7hrs）Ø 舉辦地點：工研院產業學院 台北學習中心 (實際地點以上課通知為準!)
Ø 課程洽詢：(02)2370-1111 分機319 顏小姐
--------------------------------------------------------------------------
※ 以下注意事項 ─ 敬請您的協助，謝謝!
1. 發票型式如是開三聯式的，請註明服務機關之完整抬頭，以利開立收據。
2. 為確保您的上課權益，報名後若未收到任何回覆，敬請來電洽詢方完成報名。
3. 因課前教材、講義及餐點之準備及需為您進行退款相關事宜，若您不克前來，請於開課三日前告知，以利行政 作業進行並共同愛護資源。
4. 為尊重講師之智慧財產權益，恕無法提供課程講義電子檔。
5. 為配合講師時間或臨時突發事件，主辦單位有調整日期或更換講師之權利。
6. 繳費方式為信用卡、ATM轉帳，恕不受理現場報名和繳費。
附件
