課程介紹

資料科學 (Data Science) 與工業 4.0(Industry 4.0) 是近幾年來廣為討論的主題,本課程以製造現場為實證對象,從資料的視角來尋求改善的契機。在複雜的製造現場環境裡,存在著各式各樣的議題,諸如品質、成本、交期、創新、彈性等,需持續改善以提升公司核心競爭力。事實上,製造業在台灣經濟發展上也扮演著舉足輕重的角色,在製造業的轉型過程中,如何以資料科學的角度,整合自動化實務和管理經驗,導入方法論以達到智慧製造 (Intelligence Manufacturing) 的理想,相信是這個世代關注的焦點之一。

課程目標

學員能夠瞭解製造資料特性與處理技巧。

課程對象

從事於製造業相關工作者。

課程大綱

單元 主題 時數
製造資料特性與預處理技巧 從瞭解製造現場的特性開始著手,解說智慧型製造系統的概念與運作原理。由於製造現場的特性,資料所呈現出的議題也就有其特殊性質,例如:平行機台、抽樣檢測、工程或實驗性產品、維修保養、類別不平衡等。根據這些資料特性,介紹其對應資料預處理的步驟與技巧。 1.5
重要參數篩選與精度預測 Ÿ資料科學的模型相當多種,此課程藉由實際製造業個案瞭解製造現場解決問題的流程與方法,以實證角度來驗證模型的績效。透過錯誤診斷 (fault diagnosis)、製程工程參數篩選 (feature selection)、良率與精度預測 (yield prediction),協助製造現場改善品質並提昇生產力。 1.5
自動化生產排程與演算法 在產品少量多樣的製造現場,如何快速反應市場需求變化,生產排程在製造現場扮演舉足輕重的角色。排程的績效除了顯著影響產品生產周期時間 (cycle time) 的長短,也直接影響現場在製品 (work-in-process, WIP) 多寡、機台使用率高低、以及顧客達交率狀況等。課程以實務的角度從派工法則 (dispatching rule) 切入對製造現場的影響,延伸到以啟發式演算法 (metaheuristics) 來進行多樣複雜訂單的排程求解。 1.5
從預測性思維到處方性決策 Ÿ資料科學除了用以預測外,更可協助誘因的探索以及輔助決策的制定。瞭解決策的本質與類型,並進一步地透過風險的衡量來提升決策品質,以期在未來不確定性的環境下或多個預測情境下,規劃出穩健決策 (Robust Decision)。 1.5
★主辦單位保留調整課程內容、行程與講師之權利

講師簡介

李家岩 老師
現職:國立成功大學資訊工程系暨製造資訊與系統研究所 副教授兼所長
學歷:美國德州農工大學工業與系統工程博士
專長:智慧型製造系統、資料科學、作業研究、生產力與效率分析。

開課資訊

舉辦地點:工研院 光明新村 140訓練教室 (新竹市東區光明新村140號)
舉辦日期:107/11/6(二),09:30 – 16:30 共計6小時
報名方式:
1.傳真報名:請將報名表,傳真至:(03)5745074 黃小姐
或電洽:電03-5732901 黃小姐 ; E-mail:TristaHuang@itri.org.tw
2.線上報名:請上工研院產業學習網
https://college.itri.org.tw/SeminarView2.aspx?posno=2DA3A450-9A46-4845-B7CA-EA1CC980B532
※實際上課地點請以【上課通知單】公告為準※

課程費用

☉107/10/23(含) 報名享早鳥優惠價,每人 3,600元。
☉每人,原價4,500
☉同一公司2人(含)以上同時報名享團報優惠價,每人3,900元。
☉產業學習網會員,每人4,100元。
☉工研人享優惠價,每人3,900元。