PAO 製程優化分析

透過最佳化演算法的分析流程,快速建議可能的參數設定值,縮短新產品開發時程。

面臨市場快速變化與少量多樣的產品需求,新產品為了可以快速上市 (Time-to-Market),企業需要具備快速調整製程參數、或是快速開發新產品的能力,才能把握時機,成為該產業的領頭羊。然而在現行的作業模式中,新規格製程參數調整,仍高度仰賴工程師經驗,並採用傳統的製程分析與實驗設計方法,導致研發過程冗長。精誠資訊與工研院巨資中心合作,協助客戶導入製程優化分析技術,以加速新產品開發,快速反應市場需求。

優勢及功能

即時生產資訊蒐集:

即時蒐集生產相關資料,包含操作人員、機台參數、機台狀態、生產使用材料、製作順序、產出的品質結果等,以進行生產過程變異點可視化及生產履歷的紀錄。

缺陷肇因解析:

將品質缺陷進行定義與分析,並釐清各缺陷的肇因。基於資料探勘及機器學習進行生產缺陷根因分析,分析範圍依資料可取得來源,涵蓋單一製程、單一產線、跨產線或全廠區。

製程品質預測:

透過先進機器學習技術,結合客戶產業經驗、製程重要影響因子與歷史製程資料,建立製程品質預測模型,可以快速推估其他相近製程參數下的品質預測值。

製程最佳化演算法:

蒐集歷史研發及生產資料,再透過遷移學習技術,以新產品少量資料訓練品質預測模型,並搭配高取樣效率人工智慧最佳化技術。使用非線性對應、疊代運算的方法,以最少的實驗次數,搜尋最佳製程參數設定。

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