作者:
gothmog (胖過頭)
2018-04-02 11:54:10眾所皆知 GG已經開始在導入機器手臂了
連德國漢堡港碼頭，都在地下裝了1.5萬個sensor 搞無人運輸
不要告訴我 機台只有四大精英穿無塵衣才能調 我不相信大數據分析調的會比人工還爛
一早就進GG的人就算了 現在進GG調機台 應該不可能再調個10年吧
5-10年後失業 履歷上寫的GG調機台無塵衣帥哥
能找到相關工作嗎？
以上觀點 假日同學會論戰 認同請推
作者: DYT603 ( DD) 2018-04-02 11:57:00
就變成有人要去調機械手臂?
自動化設備還是要有人去修啊！現在還沒到機器修機器的地步....
作者:
squard (sun)
2018-04-02 11:59:00你有聽過斜槓青年嗎 現在是要有二項以上的專業
作者: B9207036 (pu) 2018-04-02 12:00:00
可以吧，pm，修機等等的應該不是機器手臂10年內做得來的吧~至少再怎麼樣也還要有人修機器手臂
作者:
squard (sun)
2018-04-02 12:00:00下班時間要練習coding 培養第二專長才行 未來是AI時代
作者:
tareki (tareki)
2018-04-02 12:01:00到時候就是設備準時下班不輪班，爽翻
作者:
squard (sun)
2018-04-02 12:01:00問題是工作又不是只有十年時間，要25年的時間
作者: kamikaze0415 2018-04-02 12:09:00
可以告訴我哪種機台目前沒在用機械手臂嗎？
作者:
raizse (raiz)
2018-04-02 12:14:00好奇未來導入大數據解issue, PE會不會被淘汰?
我對產線數據的正確性存疑更別說產線的大數據了pe解issue有多少是先射箭再畫靶的XD
作者:
motan (警察先生就是這個人)
2018-04-02 12:37:00發那科好像目標就是機器修機器
作者:
chiahaug (PTT實業坊)
2018-04-02 12:41:00大數據只會參數最佳化…不會CSOT DOWN跟SECOND SOURCE評估
作者:
sai82320 (名字很難取)
2018-04-02 12:42:00人家10年早就賺飽等退休 抵其他公司做20至30年
作者:
ptta (ptta)
2018-04-02 12:52:00大數據調是調免費的嗎？
作者:
ysy2003 (非黑即白＊灰色地帶)
2018-04-02 12:57:00看就知道你低估了半導體製程與機台，他與你所認知的工廠，天與地的差別
作者:
squard (sun)
2018-04-02 12:58:00最好十年就賺飽飽 現在沒有科技新貴
作者:
ysy2003 (非黑即白＊灰色地帶)
2018-04-02 12:59:00那誰來引導大數據來對應issue，大數據不是電影上萬能的AI啊！
作者:
squard (sun)
2018-04-02 12:59:00車子、物流都可以導入自動化 設備沒有不行的道理現在的AI都可以跟人類交流了AI也可以教機器人
作者:
ysy2003 (非黑即白＊灰色地帶)
2018-04-02 13:02:00設備沒有不行的道理看起來很有道理，但你沒估到機台的精密程度/結構複雜，還有半導體不是機台調好擺在那就OK了！你太高估目前AI的應用，與低估各製造領域的門檻以後不敢說，但現在也才剛所謂的起步
作者:
squard (sun)
2018-04-02 13:05:00不管是複雜度跟精密性，很多都是SOP 目前AI是辦的到工廠自動化哪是剛起步
作者:
ysy2003 (非黑即白＊灰色地帶)
2018-04-02 13:06:00證明?
作者:
squard (sun)
2018-04-02 13:06:00AI目前可以做到辨別+思考+行動 沒有剛起步
作者:
ysy2003 (非黑即白＊灰色地帶)
2018-04-02 13:07:00誰在跟你說自動化? 你的內容都在AI+機器人調機
作者:
squard (sun)
2018-04-02 13:08:00自動化不用AI和大數據嗎 不是剛起步
作者:
ysy2003 (非黑即白＊灰色地帶)
2018-04-02 13:08:00所以誰家的機器人不需要指令，就可以獨步全球取代人工做精密的動作?
作者:
squard (sun)
2018-04-02 13:09:00十年後會被AI所取代的工作，絕對有設備
作者:
ysy2003 (非黑即白＊灰色地帶)
2018-04-02 13:09:00可是你的說法讓我覺得，是已經成功.行得通...
作者:
gj942l41l4 (米食主義者)
2018-04-02 13:10:00只會調機台的大概會被淘汰
作者:
ysy2003 (非黑即白＊灰色地帶)
2018-04-02 13:10:00以後OP的工作會轉型吧！譬如派工.指令之類的，現在台積最先進廠有點類似這樣
作者:
squard (sun)
2018-04-02 13:10:00以後設備就不會做routine的工作，屬做決策，所以也不需
作者:
ysy2003 (非黑即白＊灰色地帶)
2018-04-02 13:11:00遠端+自動化
作者:
squard (sun)
2018-04-02 13:11:00很多設備，只要少數幾個設備supervisor就好， 減少cost沒錯，OP跟設備不需要這麼人力 未來就是這樣
作者:
gj942l41l4 (米食主義者)
2018-04-02 13:12:00但是能夠根據AI的表現去調整AI 就一定還有工作
作者:
gothmog (胖過頭)
2018-04-02 13:12:00簡單說就是調機台的人還是有 但會少非常多
作者:
gj942l41l4 (米食主義者)
2018-04-02 13:13:00譬如增加效率、減少失誤、甚至增加performance
作者:
squard (sun)
2018-04-02 13:13:00所以就要培養第二專長現在只會做routine的工作 將來肯定被AI replace一定要去進修關於大數據 ML 演算法等
作者:
gj942l41l4 (米食主義者)
2018-04-02 13:17:00倒不覺得一定要學那些但要了解機台原理 有能力找出問題並解決比起靠經驗猜問題或照表操課的 應該就夠留下來了
作者:
squard (sun)
2018-04-02 13:20:00反正，多學是好事，也不要去排斥 不然會跟新鮮人沒競爭力以後會留來下的就是跨領域的人才
作者: jaywantw (黑松) 2018-04-02 13:33:00
多學是好事 但對已在社會打滾十多年的人來說CP值不高你還得考慮年齡的問題
作者: jaywantw (黑松) 2018-04-02 13:36:00
而且吸收的程度也有差 年齡高的人再怎樣厲害公司不如投資剛畢業的人 你還要考慮台灣的科技環境
作者:
duser ( )
2018-04-02 13:38:00本版鄉民會告訴你設備只有四大碩才有機會辦法做好
作者: jaywantw (黑松) 2018-04-02 13:41:00
一般到35歲以後 找工作會比較著重在你是否有管理經驗管理深入到什麼地方 有什麼樣的實績
作者: deltarobot (翻出來比大隻小隻啊) 2018-04-02 13:43:00
大數據個屁 學生嗎？
作者: jaywantw (黑松) 2018-04-02 13:43:00
新技術 公司永遠只會考量剛畢業的新鮮人因為他是最接近現代科學的年齡層不要高估台灣科技 到時候AI不會修 我們還得自己去修再加上也多了要修AI 修不好還不是得call vendor=="傳統汽車產業 都已經實施機械手臂維修與組裝了我認為科技業日新月異 設備要持續買新的搞AI還有萬里長城的路要走...
作者:
boy80421 (醜嫩!!!)
2018-04-02 14:02:00就是100個調機台的人去搶3個調手臂的工作缺阿
作者:
DKnex (DK)
2018-04-02 14:58:00可是IOT就是連機器人修復機器人不是？
作者:
jengmei (鄭小妹)
2018-04-02 15:00:00無塵布會自己飛行嗎？
作者:
jyhtai (Chester)
2018-04-02 15:29:00先確定所謂的大數據資料正確性有幾趴
作者: edit852 (朽楓) 2018-04-02 15:31:00
sensor不會光衰？ 不會螺絲鬆歪掉？ 不會直接暴斃？的確不要值班 離產線越遠越好 上面都認為導入一項自動化 人力就可以50% 70% 90%的刪減 然後robot整天該該叫不然就無言停止 交握異常 最靠北的還有小菲路過去撞Emo跟開門機台shot down 找廠商來都只會報價全新機台 要修理就掰掰再聯絡虛晃一招 機台妥善率都是一百分 產品良率也都是一百分讚讚
作者: mc2834 (子虛烏有) 2018-04-02 17:26:00
機械手臂不會壞？不用保養？不用校正？不用改線？這篇簡直奇文共賞…
作者: linahou (linahou) 2018-04-02 17:34:00
設備還是會壞會down機啊，奇文啊！
作者: Ratucao (理性的吐槽) 2018-04-02 18:08:00
等機器會修機器 就是skynet 的時代來了
作者:
gothmog (胖過頭)
2018-04-02 18:10:00沒說不用人 但絕對少很多人
作者:
kmaster (救球是一門藝術)
2018-04-02 18:17:00機器修機器哩...怕.jpg
ai 寫code 機器修機器 人當乞丐 難怪天網要毀滅人類r
作者: yan2626 (Cyrus) 2018-04-02 19:35:00
那傳產全部吃屎了啊
作者:
aramaram (a Piece of Cake)
2018-04-02 19:53:0010年就賺飽啦
這種廢文看就知道學生 你以為機台只要調參數都不會壞
作者: Trump520 (我川) 2018-04-02 20:18:00
未來產線職位的缺一定會越來越少，這是一定的..
作者:
ysy2003 (非黑即白＊灰色地帶)
2018-04-02 20:31:00標準不懂工廠.機台.生產線啊 和某人喊AI.工業4.0 87像真的奇文共賞 以為很簡單?
作者:
Latte7 (nonono)
2018-04-02 20:33:00十年已經可以退休了。。
作者:
chouvincent (我肥宅 我驕傲)
2018-04-02 20:39:00設備幹個10年也不簡單欸
作者: bightn (bobo) 2018-04-02 21:16:00
設備被取代前也是製程 整合先 你說的分析過程是AI最容易做到的
作者:
Neo123 (尼歐)
2018-04-02 21:24:00樓上正解..反而人人嫌的設備會活的比PE PIE久
沒錯，但我覺得未來較有可能的反而是機台內部自動修復，但機台得重新設計，大量使用模組化套件，在機身內存放備料，由機台內的robot自動更換加校正，auto recover plus+
作者:
kingroy (手殘總比腦殘好)
2018-04-02 21:45:00機台要是每天都一模一樣，那給AI調很好，但老實說機台每台都不一樣，你要大數據？一台開一天就一天份的數據，你要怎樣大數據？機器從生產到組裝到每天整備清潔，每一台都不一樣，光是累積數據就難了，中間故障換零件修完同一個標準下去真的可以嗎？AI加機械臂顧機台還可以但調機台實在不敢說會真的比人好
作者: yan2626 (Cyrus) 2018-04-02 21:46:00
在公司還是嘴砲最強啦 人工智能絕對比不上嘴砲跟廢文
作者:
erial (erial)
2018-04-02 21:52:00其實說不定有PTT BOT在推文呢
作者:
invidia (莎莉竟然會飛)
2018-04-02 21:59:00叫助工去修就好了 EE GG
作者:
dos1019 (.....)
2018-04-02 22:17:00Fab端穩定製程有些機會
作者:
ptttong (tongtong)
2018-04-02 22:29:00目前十年是穩穩的 自己待不待的下去才是重點不過穩定製程的確實會一直縮減人數
作者: popsmats (加油!!) 2018-04-02 22:45:00
修一天或修十天，都是修
作者: W980 (有問題先看名片檔) 2018-04-03 01:41:00
可憐的孩子
作者:
EdmundLi (君宰寰宇造天機!)
2018-04-03 06:24:00還沒出社會 XDDDDDD
大數據自己tune recipe是有聽說，不過AI不會先射箭再畫靶吧XDD
作者:
enunion (智慧 勇氣 希望)
2018-04-03 14:38:00你以為工程師只要調機喔
作者:
ysy2003 (非黑即白＊灰色地帶)
2018-04-03 14:51:00若要AI要先畫靶才射箭，那issue永遠沒結論，大數據永遠沒data
作者: iserendipity (閉眼看星星) 2018-04-03 21:47:00
學生文