• Description

時間:2024/06/14(五)   下午01:30~04:20       
地點:台中研習教室(台中市南屯區公益路二段5111)

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  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,再進行全域最佳球解。

 

  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住況。

 

 

13:30~14:00

l  報到

13:30~14:40

l  實驗設計方法介紹說明

n  田口法方法介紹

n  拉丁超立方方法介紹

l  試驗資料收集與AI建模

l  解空間探索與優化

n  敏感度分析

n  最佳化分析

n  不確定因子分析

n  放量生產之校正統計應用

14:40~15:00

l  中場休息

15:00~16:00

l  實務生產案例展示

n  案例介紹與欄位資料說明

n  生產智慧化DOE設計設定與展示

n  資料收集與資料前處理

n  試驗資料之AI模型建置

n  AI建置之優化求解、敏感度分析

n  不確定因素之探討

16:00~16:20

l  Q&A

16:20

l  賦歸

課程效益:

了解大數據分析資料前處理方法與工具使用

 

建議參加人員:

AI人工智慧與大數據分析等資料科學家與工程師