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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:2019-06-26~2019-06-26

聯絡資訊:顏嘉瑩/02-2370-1111#319

報名截止日:2019-06-25

課程類別:人才培訓(課程)

研討會編號: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。

 

課程特色/目標

l  結構資料與非結構化資料之如何應用與分析

l  品質技術分析常用的分析演算法

l  如何應用在製程與品質關係分析

l  了解資料處理與建模及模型比較

l  如何進行品質異常分析,歸類、分群,異常關聯

l  資料前處理的技巧

l  結構與非結構分析與品質提升之應用

 

課程對象

l  產能分析工程師

l  品質工程師

l  製程/研發工程師

l  對提升良率改善需求人士

l  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

l  結構化資料分析與應用

l  非結構化文本分析與應用

製程與品質分析案例實作一

l  機台資料整理與品質資料串聯

l  機台資料格式轉換

l  機台與品質關聯分析與解讀

l  生產參數分析模型建立

l  生產參數分析比較

l  規則與模型驗證

機台維護案例文本分析實作

l  3D印表機維護紀錄說明

l  文本資料前處理

l  維護事件詞雲分布呈現與探討

l  維護事件間之詞關聯分析

l  事件分類與歸類

l  事件分類表統計

l  事件與子事件比例分析