應用大數據分析於製程品質改善

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:2019-02-20~2019-02-20

聯絡資訊:顏嘉瑩/02-2370-1111#319

報名截止日:2019-02-15

課程類別:人才培訓(課程)

研討會編號:2318120054

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

 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士 

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

價格

全系列 (7hr)

原價

開課 10 天前或同一公司二人()以上報名

非會員

每人5,000

每人4,800

會員

每人4,700

勤學點數(300)折抵

每人4,400

勤學點數(300)折抵



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」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!!

 提醒您:請於繳費後,將「收據」寫上您的「公司全銜、課程名稱、姓名、聯絡電話」傳真至02-2381-100002-2381-1000E-mail至:Email住址會使用灌水程式保護機制。你需要啟動Javascript才能觀看它 顏小姐 收;即可完成報名手續。

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:108/2/20 (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

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 ※ 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,不受理現場報名和繳費

附件

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