在導入新產品時，需要針對產品生產進行參數設定，一般都是採用試誤法或者田口法來進行機台參數試生產設定，然而採用田口法或試誤法在面對精密產品生產製造上，還是太過簡略，因此結合智慧化之實驗設計方法來進行參數區間選擇，並透過試驗後的資料來進行AI建模，再透過AI來進行解空間的探索。透過AI進行優化調整或是生產配方調整以求產品生產品質達到需求設定，再從方案最佳解拿來做為生產的參數參考。然而實驗的解空間範圍很大，很可能實驗落入區域最佳解，若要較全面取得的更優解，可藉由AI來協助建模，再進行全域最佳求解。
本次研討會將介紹AI人工智慧結合實驗設計，可以降低生產試驗次數，並且經由AI建模後，可以快速進行全域最佳解的搜尋，並快速導入到放量生產的應用。此方法可以應用在各行各業，從生產控制、生產參數控制、工程配方實驗、生產預測等應用。並且可以透過敏感度分析，分析控制參數的貢獻度，亦可以加入不確定性因素，來了解結果可能分布狀況。
