Re: [徵才] 高雄仁武台塑雲端組徵AI工程師

看板Tech_Job作者 (竹科管理處網軍研發人員)時間1年前 (2022/06/10 19:26), 編輯推噓64(65推 1噓 82→)
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※ 引述《yam193431 (d83n3n3)》之銘言： : 這間公司聽到的IT/AI鬼故事 : 1.內部稽核用網頁有彩蛋（？）可以線上算命，附送廣告插件。高官子弟找不到好工作被大 : 量塞進電子組，故電子組工作量是非常不平均的。 : 2.某次老董不知去哪聽了大餅，回來宣佈要用監視器+AI抓微量洩漏。 : 3.承上，AI再怎麼屌，配普通監視顯然是看不到無色無味的洩漏，於是學習素材被換成會冒 : 煙的乾冰(WTF)，這莫名奇妙的案子據說砸了一個億。 : 4.高層看到AI會高潮，所以AI提案包括但不限於用影像辨視計算午餐熱量。 : 5.高層最近G點新增量子電腦。 : 6.承上高層看到某日商量子電腦新聞，要求底下人找該日商來介紹量子電腦，並要求底下衰 : 毛們積極學習量子電腦新知。 : 7.再承上底下的衰毛只好真的發信給某日商，某日商也很配合回信該技術無對外展示讓衰毛 : 基層能交差。 : 8.雖然滿口AI，這間公司實務之落後可以從所謂電子傳簽做法是先印出紙本再掃成PDF看出 : 來。 : 綜合以上可得，這間公司極度適合躺平者，畢竟生產現場也沒有期待這些瞎拼胡湊的AI系統 : 會工作，不要沒事嘰嘰叫，叫了能關掉就行了。 正常做法： 要改善工作效率，先改善工作流程，後做IT數位化，再來是IT系統的效率，效能提升，最後才是AI智能化。 有個老笑話： 一個工廠要判斷箱子內是否漏裝(空箱子)，還是有裝產品。一堆博士做了高科技儀器，X光透視掃描，判斷裡面物體形狀… 結果老師傅搬了一台電風扇，一吹，就知道哪些是空箱子了。 --- 小弟待過很多工廠做過AI啦，基本上所有的專案都這樣。明明簡單的方法就能解決，結果一堆專案，為了AI而AI。 常見的有： 1.各種設備故障預測：搞一堆sensor，搞深度學習。還不如直接量電壓，電流，溫度變化三指標是否超出規格就好。 2.影像辨識，安防。偵測是否有人到禁區。一堆深度學習判斷人的軌跡。結果效果還不如直接用人體紅外擺在門口就好，還更準。 3.瑕疵檢測：搞一堆深度學習做瑕疵檢測，還速度慢跟不上產線，偵測出來還要人覆判。根本是來亂產線的。不如用原廠設備的檢測。 4.各種量產預測，產能需求預測，供應鏈預測。預測老半天，還不如客戶的一句話。 5.建立專家知識庫，一堆人在哪整理Excel，在哪分類標注文件類型，關鍵字。還不如直接拿個open source 全文搜尋系統，直接搜文件還快一點。 6.離職率預測，營運滿意度預測，搞了老半天。還不如馬雲的一句廢話：錢少了，心委屈了，更準。 7.產線良率預測，深度學習搞老半天。結果效果還不如直接看歷年或每月的趨勢線與均值。 8.生產排程最佳化，動不動就直接喊強化學習。喔，規模那麼小，環境變數又不能建模。還不如一直用傳統最佳化演算法定期算。 太多例子了… 然後Ppt上的效益，動不動就幾千萬，幾億隨便亂喊。更可拍是，報完了，就沒人用這些AI了。也不能用。 AI真的是先進國家阻礙台灣邁向工業3.0的大黑手。讓台灣一群人連資訊化，數位化的基礎工作都忘了。專門浪費錢做玩具。 電子製造業做產線AI或公司AI，就這點程度啦。大家別拿什麼高標準來看待。以上如有雷同，純屬巧合，歡迎各大公司，來對號入座。 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 1.200.159.224 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Tech_Job/M.1654860392.A.9E3.html
推
06/10 19:31, 1年前 , 1F
推一個
06/10 19:31, 1F
推
06/10 19:35, 1年前 , 2F
big data 本來就是machine learning 的基本條件啊
06/10 19:35, 2F
→
06/10 19:35, 1年前 , 3F
妳這個只是不知道要餵什麼有用的資訊而已
06/10 19:35, 3F
推
06/10 19:37, 1年前 , 4F
你講完別人怎麼撈R
06/10 19:37, 4F
→
06/10 19:41, 1年前 , 5F
這些專案大家搓湯圓分錢才是重點R
06/10 19:41, 5F
推
06/10 19:43, 1年前 , 6F
這些AI的案子都是高層拿來說嘴用途,你不幫他結案就
06/10 19:43, 6F
→
06/10 19:43, 1年前 , 7F
是拿石頭在砸自己的腳
06/10 19:43, 7F
推
06/10 19:46, 1年前 , 8F
最後一句 超酸！！
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推
06/10 19:49, 1年前 , 9F
拿專案堵老闆的嘴啊！碎碎念很煩？
06/10 19:49, 9F
推
06/10 20:02, 1年前 , 10F
你是不是待過高雄某大廠?舉的例子都有中,包括但不限
06/10 20:02, 10F
→
06/10 20:02, 1年前 , 11F
於(對號入座)
06/10 20:02, 11F
推
06/10 20:07, 1年前 , 12F
台塑就是工業3.0都做不出來就只想彎道超車做工業4.0
06/10 20:07, 12F
→
06/10 20:07, 1年前 , 13F
。彎的過去是拓海，彎不過去是填海，但絕大多數就是
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06/10 20:07, 1年前 , 14F
填海那一群
06/10 20:07, 14F
推
06/10 20:20, 1年前 , 15F
最白癡的是震動預測機台換掉，完全不知道是在幹嘛
06/10 20:20, 15F
→
06/10 20:22, 1年前 , 16F
你講的狀況是幾年前的事情了
06/10 20:22, 16F
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06/10 20:22, 1年前 , 17F
現在技術進步很多了
06/10 20:22, 17F
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06/10 20:23, 1年前 , 18F
沒待過高雄，但是待過三家公司的產線做AI。各家公司
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06/10 20:23, 1年前 , 19F
也是一樣啊，看到別的公司做什麼了，然後沒做？老闆
06/10 20:23, 19F
→
06/10 20:23, 1年前 , 20F
就會叫你抄別家公司的題目。論文題目也是到處抄，永
06/10 20:23, 20F
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06/10 20:23, 1年前 , 21F
遠那幾套。然後工研院也是，巨資中心的智慧製造題目
06/10 20:23, 21F
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06/10 20:23, 1年前 , 22F
，也都是那些沒實際價值的題目，大家互相抄。雷同很
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06/10 20:23, 1年前 , 23F
正常。
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→
06/10 20:23, 1年前 , 24F
產線檢測上很多是為了節省部分人力 這是有用的
06/10 20:23, 24F
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06/10 20:24, 1年前 , 25F
但的確也不乏有些廠商是做樣子的
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06/10 20:24, 1年前 , 26F
做樣子可以申請政府補助
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06/10 20:26, 1年前 , 27F
良率預測 有用的作法是找出怎樣的設定不會FAIL
06/10 20:26, 27F
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06/10 20:26, 1年前 , 28F
故障檢測通常是為了在真的壞之前就先預警處理
06/10 20:26, 28F
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06/10 20:26, 1年前 , 29F
真的壞的時候當然看表就知道
06/10 20:26, 29F
→
06/10 20:27, 1年前 , 30F
不先預警處理 無預警的停線損失可能會更大
06/10 20:27, 30F
推
06/10 20:27, 1年前 , 31F
超重即視感，你是我同事吧XD
06/10 20:27, 31F
→
06/10 20:28, 1年前 , 32F
方法上不一定都要深度學習
06/10 20:28, 32F
推
06/10 20:32, 1年前 , 33F
怎們看到產線IT的無奈身影XD
06/10 20:32, 33F
推
06/10 20:43, 1年前 , 34F
工廠AI化=砍人。
06/10 20:43, 34F
推
06/10 20:44, 1年前 , 35F
有一些現場很好玩 你跟他說直接用甚麼sensor就好
06/10 20:44, 35F
推
06/10 20:44, 1年前 , 36F
你不說是台塑我以為你在講我們公司
06/10 20:44, 36F
→
06/10 20:44, 1年前 , 37F
更快更準更便宜他們會說阿上面說要做AI 算了隨便
06/10 20:44, 37F
→
06/10 20:47, 1年前 , 38F
簡單的事情AI化花幾百萬講得天花亂墜秀的天花亂墜
06/10 20:47, 38F
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06/10 20:47, 1年前 , 39F
會升官
06/10 20:47, 39F
還有 69 則推文
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06/11 07:53, 1年前 , 109F
XD
06/11 07:53, 109F
推
06/11 08:35, 1年前 , 110F
事實總是艱難。AI只是要拿來申請補助的
06/11 08:35, 110F
推
06/11 08:59, 1年前 , 111F
優文
06/11 08:59, 111F
噓
06/11 09:29, 1年前 , 112F
主管都不懂AI了….是說真的懂AI的會來領這種薪水？
06/11 09:29, 112F
推
06/11 09:42, 1年前 , 113F
工業0.4
06/11 09:42, 113F
推
06/11 10:54, 1年前 , 114F
3是真的很難喔 對於某些型態（例如手機殼光滑面的
06/11 10:54, 114F
→
06/11 10:54, 1年前 , 115F
微細刮痕）人類檢驗員表現的比機器還好
06/11 10:54, 115F
推
06/11 10:55, 1年前 , 116F
只要能建立自動化，那些data怎麼進去不是問題。但也
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→
06/11 10:55, 1年前 , 117F
不能garbege in
06/11 10:55, 117F
推
06/11 10:56, 1年前 , 118F
深度學習來說萬物皆可建模，但問題合理性才是重點
06/11 10:56, 118F
推
06/11 11:34, 1年前 , 119F
garbage in ,garbage out 鐵則
06/11 11:34, 119F
推
06/11 11:52, 1年前 , 120F
推，為AI而AI根本沒意義
06/11 11:52, 120F
推
06/11 11:58, 1年前 , 121F
哈 這才是真實
06/11 11:58, 121F
推
06/11 12:05, 1年前 , 122F
不要為了AI而AI 但是一定要有AI的案件
06/11 12:05, 122F
推
06/11 12:10, 1年前 , 123F
帶頭的都是明志出來的 會這樣也不意外
06/11 12:10, 123F
推
06/11 12:26, 1年前 , 124F
這篇看完了，推一下。
06/11 12:26, 124F
→
06/11 12:49, 1年前 , 125F
領導階層真的太老了 不懂又愛跟風 笑死人
06/11 12:49, 125F
→
06/11 12:51, 1年前 , 126F
獲利方式還是不出榨 榨人榨成本 costdown
06/11 12:51, 126F
推
06/11 14:30, 1年前 , 127F
真的是過來人..太寫實了
06/11 14:30, 127F
推
06/11 18:40, 1年前 , 128F
嘖嘖~同意…
06/11 18:40, 128F
推
06/11 19:23, 1年前 , 129F
推 中肯
06/11 19:23, 129F
推
06/11 21:14, 1年前 , 130F
前輩好!優文
06/11 21:14, 130F
→
06/11 23:37, 1年前 , 131F
寫得真好，以前去過南部一間世界級的傳產公司也是
06/11 23:37, 131F
→
06/11 23:37, 1年前 , 132F
這樣，資訊化落後、勉強擠個兩百筆資料就叫大數據
06/11 23:37, 132F
→
06/11 23:38, 1年前 , 133F
現在 AI 技術是真的很強，只是大多人不懂得如何用
06/11 23:38, 133F
→
06/12 09:58, 1年前 , 134F
預測需求這種東西真的跟擲茭一樣
06/12 09:58, 134F
推
06/12 16:03, 1年前 , 135F
氣象預測擺了多少觀測站 偵測多少變因都還不一定準
06/12 16:03, 135F
→
06/12 16:03, 1年前 , 136F
了 科技業要預測那些東西 先弄個天網蒐集所有人的言
06/12 16:03, 136F
→
06/12 16:03, 1年前 , 137F
行舉止 這樣AI應該就能預測成功了
06/12 16:03, 137F
→
06/12 21:20, 1年前 , 138F
笑，AI水很深的，很多台廠請兩個菜鳥畢業生買一張顯
06/12 21:20, 138F
→
06/12 21:20, 1年前 , 139F
卡就說我們要做AI, 當然什麼屁都做不出來啊
06/12 21:20, 139F
→
06/12 21:20, 1年前 , 140F
產線的也不會有AI sense啦，給兩張圖就問能不能用AI
06/12 21:20, 140F
→
06/12 21:20, 1年前 , 141F
做，最後當然鬧劇居多啊，真AI還是要交給專業的啦
06/12 21:20, 141F
推
06/12 22:24, 1年前 , 142F
這是現場經驗並考慮ROI的正常反應
06/12 22:24, 142F
推
06/13 01:00, 1年前 , 143F
完全命中
06/13 01:00, 143F
推
06/13 09:15, 1年前 , 144F
確實 為了AI而AI 實際上效益有夠差 但我為了錢還是
06/13 09:15, 144F
→
06/13 09:17, 1年前 , 145F
還有現在畢業生十個有九個都說要做AI 這東西就爛阿
06/13 09:17, 145F
→
06/13 09:21, 1年前 , 146F
現在還有人以為人工智慧 實際上就工人智慧
06/13 09:21, 146F
推
06/13 14:24, 1年前 , 147F
4,5,6點超實際！本人都有遇過... XDD
06/13 14:24, 147F
推
06/13 22:38, 1年前 , 148F
哈哈台塑ai哈哈 嗚嗚嗚
06/13 22:38, 148F
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