[討論] AI進展之台積調機台未來

看板Tech_Job作者 (上海極司非爾路76號)時間6年前 (2019/02/12 10:28), 6年前編輯推噓23(30推 7噓 60→)
留言97則, 43人參與, 6年前最新討論串1/3 (看更多)
之前板上許多版友 一直認為 調機台實在高科技 機台的精密跟複雜結構 AI沒辦法取代 ，以下跟 各位分享一些 目前AI的簡單應用 ，希望可以鼓舞 在台積調機台的專業人員 繼續調到退休 努力加班 PS: 以上並非引戰 而是希望大家要多學幾樣專長 幾百年前 汽車剛發明的時候 ，馬車相關行業（打 馬蹄鐵 ，養馬客棧，馬車車輪等 都做了幾百年） 也覺得汽車是笑話 ，結果福特突然大量低價生產 瞬間幾百萬人失業 1. IBM Watson for Oncology（簡稱WFO）被視為全球首套AI癌症輔助治療系統，三年多 來已被全球230家醫院採用，服務超過八萬名癌症病患 「你會發現『華生』很愛問問題，而且有點雞婆。」臺北市立萬芳醫院資訊長暨WFO專案 總負責人陳俊佑笑說，這樣的「雞婆」個性，對病患反而是好事，能提醒醫師更謹慎一些 ，降低風險。 陳俊佑表示，WFO可以處理的癌症數量，已經從三年前推出的七種，增加到十三種，其中 病患人數最多的是乳癌，大腸直腸癌次之，接下來則是攝護腺癌和肺癌。在所有個案裡， WFO要求其中46%應該做「基因檢測」（透過基因比對，增進治療準確度），但北醫旗下醫 師僅要求其中的22%需要做基因檢測，相差近一倍。 對此，陳俊佑認為，這跟AI訓練的方式與設計有關。 他解釋，因為WFO是由IBM和美國史隆凱特林紀念癌症中心合作開發，而這間醫院屬於較高 階的研究級醫院，因此，訓練出來的AI，自然會對「精準醫療」有高要求，傾向病患需要 接受基因檢測，但他相信，隨著時間增加，醫師和WFO的互動時間變久，對於癌症患者的 診斷意見就會漸趨一致。 —————————————————————— 思考點一： 調機台人員 跟公司導入的輔助調機台AI 前期會並存 後期會留下多少人員 頗堪玩味 —————————————————————— 覺得上面的華生系統 跟半導體八竿子打不著嗎 那看看下面這個 2. 根據 IBM 的研究報告顯示，83％ 的資訊長認為，設備維護以及總體資產分析最佳化 為提升企業競爭力之最主要途徑，導入機台故障預診斷技術效益可以增加 20% – 25% 生 產力 於是台灣半導體產業找上了工研院的巨量資料分析團隊，希望透過巨量資料分析，預先診 斷並排除有可能產生故障的機台。 「半導體機台故障預診斷軟體」這項研究早在四年前就開始啟動，透過蒐集、分析機台資 料來監控與評估設備及其零件的健康狀態，及早預測機台需要維修的時間點，減少產線因 機台突然故障而必須停頓的風險，原理看似簡單易懂，關鍵就在於 AI 的應用。 工研院巨量資訊科技中心經理林群惟一語道破關鍵核心：「半導體機台故障預診斷軟體」 是一套人工智慧（AI）與機器學習的系統平台，分析機台所產生的製程資料，進行即時監 看、預測並以視覺化資料呈現，讓產線管理者可以掌握設備的健康狀態。」。 ——————————————————————- 目前除了工研院 已經很多家軟體廠商 還有半導體 業主已經跑大數據 餵數據一陣子了 思考點二： 我覺得業主買這種軟體 主要的目標是希望 本來很多人力在顧機台 後來變成只有幾個人 看著電腦螢幕 曲線變化調整 ， 四大都跑去台積又怎樣。我不怕請不到人 ——————————————————————— To be continued -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 42.72.209.124 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Tech_Job/M.1549938531.A.A3D.html ※ 編輯: gothmog (42.72.209.124), 02/12/2019 10:30:08
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02/12 10:, , 1F
本人目前工作超過20年做過PLC ,inverter, Scada, Robots
02/12 10:, 1F
33 ※ 編輯: gothmog (42.72.209.124), 02/12/2019 10:33:37
推
02/12 10:34, 6年前 , 2F
是老板主推一個。 現在的版主都好廢
02/12 10:34, 2F
推
02/12 10:35, 6年前 , 3F
推 要有隨時自己被取代的警覺
02/12 10:35, 3F
推
02/12 10:38, 6年前 , 4F
台積電不是也有在招聘AI和機器學習相關的工程師嗎?
02/12 10:38, 4F
→
02/12 10:39, 6年前 , 5F
他們錢多 只要把世界上最懂AI 大數據的人挖進去就好了啊
02/12 10:39, 5F
推
02/12 10:42, 6年前 , 6F
其實我不太懂樓主po這篇 是想表達什麼?
02/12 10:42, 6F
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02/12 10:46, 6年前 , 7F
之前PO一篇機台還能調10年嗎
02/12 10:46, 7F
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02/12 10:47, 6年前 , 8F
被板友罵到翻 都說AI不可能取代調機台還說是學生文
02/12 10:47, 8F
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02/12 10:47, 6年前 , 9F
最近比較有空 所以再打一篇
02/12 10:47, 9F
推
02/12 10:48, 6年前 , 10F
有了AI只會讓原本條機台的人 更輕鬆有效率啊
02/12 10:48, 10F
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02/12 10:54, 6年前 , 11F
但是AI可以讓調機台的判斷變簡單 就不需要這麼高度技術了?
02/12 10:54, 11F
推
02/12 11:01, 6年前 , 12F
有 AI 調機就需要少一點的人，相對的人力會在 AI 增加
02/12 11:01, 12F
推
02/12 11:06, 6年前 , 13F
假如是常常調整，或多數調整的參數一定會被取代
02/12 11:06, 13F
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02/12 11:07, 6年前 , 14F
不會被取代就是少數突發狀況，例如斷電
02/12 11:07, 14F
推
02/12 11:08, 6年前 , 15F
有的時候為了節省成本，不想花錢更換零件。會把機台可以
02/12 11:08, 15F
→
02/12 11:08, 6年前 , 16F
往不好的方向調整，以符合某些最低使用的需求。
02/12 11:08, 16F
推
02/12 11:10, 6年前 , 17F
不知道ai會不會耍這種小聰明。
02/12 11:10, 17F
推
02/12 11:11, 6年前 , 18F
就會有AI部門專門訓練跟開發調參數工具
02/12 11:11, 18F
推
02/12 11:11, 6年前 , 19F
人類從親自調機台進化 到 訓練AI+自己調機台
02/12 11:11, 19F
推
02/12 11:11, 6年前 , 20F
本來就已經自動在調了 人類只是輔助阿 有時候會機差 / 產
02/12 11:11, 20F
→
02/12 11:11, 6年前 , 21F
品間差異產生過度調整 人類只是阻止這種情況而已
02/12 11:11, 21F
推
02/12 11:14, 6年前 , 22F
其實搞來搞去就是自動化...人類這一百年來一直再做的
02/12 11:14, 22F
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02/12 11:14, 6年前 , 23F
事XD
02/12 11:14, 23F
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02/12 11:14, 6年前 , 24F
一直都在做 有需要恐慌成這樣嗎XD
02/12 11:14, 24F
推
02/12 11:41, 6年前 , 25F
知道你想表達甚麼，但是感覺不出來你有多懂
02/12 11:41, 25F
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02/12 11:43, 6年前 , 26F
(我其實想噓，不過你提出了未來遠景)人工智慧預警系統只
02/12 11:43, 26F
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02/12 11:43, 6年前 , 27F
要是"製造業"大廠，大致上都在朝這方向改，畢竟設備壞掉
02/12 11:43, 27F
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02/12 11:43, 6年前 , 28F
影響產能不是一個普通主管抗得住，不過為什麼還是看不到
02/12 11:43, 28F
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02/12 11:43, 6年前 , 29F
大規模的預警成效？但一個簡單的IO訊號能有什麼預警效果
02/12 11:43, 29F
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02/12 11:43, 6年前 , 30F
？舉例 設備氣壓到達某值才會觸發IO信號進行下一個動作，
02/12 11:43, 30F
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02/12 11:43, 6年前 , 31F
但偏偏很多設備的壓力值都是封閉的沒開放數據出來，設備
02/12 11:43, 31F
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02/12 11:43, 6年前 , 32F
快接近壞掉之前壓力值一定有異常，結果都沒法知道，因為
02/12 11:43, 32F
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02/12 11:43, 6年前 , 33F
你只能讀到IO訊號，你說找廠商來改？結果常常遇到的是主
02/12 11:43, 33F
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02/12 11:43, 6年前 , 34F
管不想影響產能，不方便改或不給改，然後請工程師自己看
02/12 11:43, 34F
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02/12 11:43, 6年前 , 35F
著辦想辦法用其他方式預警，不然你就等設備壞掉自己去修
02/12 11:43, 35F
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02/12 11:43, 6年前 , 36F
，我上面說的是某一小部份場景，這段路不是5到10年就能完
02/12 11:43, 36F
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02/12 11:43, 6年前 , 37F
成的.........思考點三：高層想不想改？或是這只是他們為
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02/12 11:43, 6年前 , 38F
了想完成年度KPI騙更上層所開出來的短期騙局，然後累死底
02/12 11:43, 38F
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02/12 11:43, 6年前 , 39F
下一堆工程師
02/12 11:43, 39F
推
02/12 11:47, 6年前 , 40F
樓上說的就是一般公司現況
02/12 11:47, 40F
噓
02/12 11:48, 6年前 , 41F
AI詐騙師
02/12 11:48, 41F
→
02/12 11:48, 6年前 , 42F
危言聳聽
02/12 11:48, 42F
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02/12 12:16, 6年前 , 43F
我也覺得機師 醫師 護理師都可以被取代 是嗎？？
02/12 12:16, 43F
推
02/12 12:30, 6年前 , 44F
以台積現況來看 這篇很落後XD
02/12 12:30, 44F
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02/12 12:31, 6年前 , 45F
不知道幹嘛硬跟台積扯在一起 外行湊熱鬧？
02/12 12:31, 45F
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02/12 12:42, 6年前 , 46F
台積內部早就有的東西還在已知用火==
02/12 12:42, 46F
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02/12 12:46, 6年前 , 47F
鴿子封包?GG早就做多久了還跟外面買軟體?
02/12 12:46, 47F
推
02/12 13:28, 6年前 , 48F
業界很多機台的狀況根本做不到
02/12 13:28, 48F
→
02/12 14:04, 6年前 , 49F
長期來看，機師比較可能被自動駕駛取代，而醫生與護
02/12 14:04, 49F
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02/12 14:04, 6年前 , 50F
士因為有醫療行為，光是輔助都很難了，真的要完全取
02/12 14:04, 50F
→
02/12 14:04, 6年前 , 51F
代真的還有很長一段路要走
02/12 14:04, 51F
推
02/12 14:06, 6年前 , 52F
AI程式碼中也有超參數可以調教的 輪班星人可以改玩那個
02/12 14:06, 52F
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02/12 14:07, 6年前 , 53F
你以為調參數只限在機台?
02/12 14:07, 53F
推
02/12 14:15, 6年前 , 54F
當初工業革命也一堆人失業，結論就是越麻煩越沒人想
02/12 14:15, 54F
→
02/12 14:15, 6年前 , 55F
做的事，反而替代性更低
02/12 14:15, 55F
推
02/12 14:18, 6年前 , 56F
精準算出pm時間是嗎 還是要人去pm啊
02/12 14:18, 56F
推
02/12 14:23, 6年前 , 57F
機器沒有喜好沒有情緒,讓ai去做這種工作,然後把那些
02/12 14:23, 57F
→
02/12 14:23, 6年前 , 58F
菁英釋放出來做更有趣的工作也是好事啊
02/12 14:23, 58F
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02/12 14:45, 6年前 , 59F
機器壞了還是要有人去修的概念？
02/12 14:45, 59F
推
02/12 16:13, 6年前 , 60F
除非八吋真的都淘汰才有可能吧 但短期看起來很難...
02/12 16:13, 60F
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02/12 16:39, 6年前 , 61F
你是不是用撥接啊，資訊落後太多了。
02/12 16:39, 61F
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02/12 16:40, 6年前 , 62F
你提的ITRI，還不如原廠機台的AI，不提也罷
02/12 16:40, 62F
→
02/12 17:07, 6年前 , 63F
AI最大的問題其實是肇事的責任, Watson 還有給出錯誤
02/12 17:07, 63F
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02/12 17:08, 6年前 , 64F
診斷的紀錄, 更在 2017 & 2018 失去了美國大部分的客戶
02/12 17:08, 64F
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02/12 17:09, 6年前 , 65F
只有能夠自主運行才有可能大幅影響人力使用
02/12 17:09, 65F
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02/12 17:09, 6年前 , 66F
否則就只是個 warring dashboard
02/12 17:09, 66F
推
02/12 17:19, 6年前 , 67F
飛機開那麼久了.根本無法無人駕駛..因為突發狀況AI能幹嘛
02/12 17:19, 67F
噓
02/12 17:45, 6年前 , 68F
我不覺得AI 會起來 不過看到IBM waston 的例子就想笑
02/12 17:45, 68F
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02/12 17:46, 6年前 , 69F
自己gogole: "Layoffs at Watson Health"
02/12 17:46, 69F
→
02/12 17:49, 6年前 , 70F
IBM 去年才lay掉50~70% health disivion 的人
02/12 17:49, 70F
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02/12 17:53, 6年前 , 71F
ibm 那個更是好笑, 以前病人只要告醫生和醫院就好了
02/12 17:53, 71F
→
02/12 17:53, 6年前 , 72F
現在多了IBM可以告 真爽
02/12 17:53, 72F
推
02/12 18:28, 6年前 , 73F
現在的確很多為了生產by pas
02/12 18:28, 73F
推
02/12 19:36, 6年前 , 74F
短期來看其實是調機台->調AI，
02/12 19:36, 74F
→
02/12 19:36, 6年前 , 75F
當AI滿足不了時就依然用老方法。
02/12 19:36, 75F
→
02/12 19:37, 6年前 , 76F
長期來看，公司肯投入AI領域的程度越多，
02/12 19:37, 76F
→
02/12 19:37, 6年前 , 77F
就越有可能在製程上節省成本與時間。
02/12 19:37, 77F
→
02/12 19:51, 6年前 , 78F
一直炒 唉(AI)...
02/12 19:51, 78F
推
02/12 19:57, 6年前 , 79F
外行湊熱鬧, 標題打關鍵字騙人進來(我被騙惹
02/12 19:57, 79F
推
02/12 20:27, 6年前 , 80F
投資失敗：早就說那個沒有用。投資成功：外國就是懂得堅持
02/12 20:27, 80F
→
02/12 20:27, 6年前 , 81F
。這裡成敗論輸贏的後見之明太多了，不用太認真。
02/12 20:27, 81F
噓
02/12 22:20, 6年前 , 82F
想的太美好
02/12 22:20, 82F
推
02/12 22:31, 6年前 , 83F
其實真的可以... 2004年就弄出一組可以預測傳送類設備當
02/12 22:31, 83F
→
02/12 22:31, 6年前 , 84F
機的系統。
02/12 22:31, 84F
→
02/12 22:31, 6年前 , 85F
不過在當年這個專利對大家而言，是個莫名其妙的系統。
02/12 22:31, 85F
→
02/12 22:32, 6年前 , 86F
當了再修就好啦... 唉....夭折
02/12 22:32, 86F
→
02/12 22:51, 6年前 , 87F
推dworld的"累死底下一堆工程師"
02/12 22:51, 87F
推
02/12 23:12, 6年前 , 88F
20年前工工系論文就滿流行機台資料做data mining
02/12 23:12, 88F
→
02/12 23:44, 6年前 , 89F
整篇不知所云
02/12 23:44, 89F
噓
02/13 00:01, 6年前 , 90F
這篇應該是學生發的，出事誰扛，這就是人性
02/13 00:01, 90F
→
02/13 00:02, 6年前 , 91F
你說多精準，只要沒配套出了大事，保證沒人敢做保證
02/13 00:02, 91F
→
02/13 00:03, 6年前 , 92F
當你涉及的金錢越多，就越牽涉人性，就越不科學
02/13 00:03, 92F
噓
02/13 06:02, 6年前 , 93F
最好AI可以取代一切 笑死
02/13 06:02, 93F
噓
02/13 08:39, 6年前 , 94F
可以幫忙PM調參數這還好，可以幫忙寫異常報告，還要
02/13 08:39, 94F
→
02/13 08:39, 6年前 , 95F
分出給客戶和內部版本等等篩選，理想都是很美好的
02/13 08:39, 95F
推
02/14 23:24, 6年前 , 96F
怎麼沒有自動寫Report AI??Y
02/14 23:24, 96F
噓
02/15 02:44, 6年前 , 97F
分析大數據就叫ai? 也太廢
02/15 02:44, 97F
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