• Description
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!)
上課時數:7
起迄日期:2018/12/20~2018/12/20
聯絡資訊:顏嘉瑩/02-2370-1111#319
報名截止日:2018/12/17  
課程類別:人才培訓(課程)
研討會編號:2318100029

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。

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

 1.產能分析工程師 
 2.品質工程師 
 3.製程/研發工程師 
 4.對提升良率改善需求人士 
 5.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

n  大數據資料分析初步認識

n  製程與品質資料收集與整理

n  資料前處理技術淺談

n  大數據建模與驗證

u 結構化資料分析與應用

u 非結構化文本分析與應用

n  製程與品質分析案例實作一

u 機台資料整理與品質資料串聯

u 機台資料格式轉換

u 機台與品質關聯分析與解讀

u 生產參數分析模型建立

u 生產參數分析比較

u 規則與模型驗證

n  機台維護案例文本分析實作

u 3D印表機維護紀錄說明

u 文本資料前處理

u 維護事件詞雲分布呈現與探討

u 維護事件間之詞關聯分析

u 事件分類與歸類

u 事件分類表統計

u 事件與子事件比例分析

 

¢ 電腦規格:(此為上機課程,請學員務必自備正常sizeNoteBook)

配備需求:RAM至少4G4G以上最佳,硬碟至少40G

作業系統:Windows 7  64位元 以上