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。
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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
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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。」。
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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
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To be continued

是老板主推一個。 現在的版主都好廢

推 要有隨時自己被取代的警覺

台積電不是也有在招聘AI和機器學習相關的工程師嗎?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其實我不太懂樓主po這篇 是想表達什麼?

之前PO一篇機台還能調10年嗎被板友罵到翻 都說AI不可能取代調機台還說是學生文最近比較有空 所以再打一篇

有了AI只會讓原本條機台的人 更輕鬆有效率啊

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?

本人目前工作超過20年做過PLC ,inverter, Scada, Robots

有 AI 調機就需要少一點的人，相對的人力會在 AI 增加

假如是常常調整，或多數調整的參數一定會被取代不會被取代就是少數突發狀況，例如斷電

有的時候為了節省成本，不想花錢更換零件。會把機台可以往不好的方向調整，以符合某些最低使用的需求。不知道ai會不會耍這種小聰明。

就會有AI部門專門訓練跟開發調參數工具

人類從親自調機台進化 到 訓練AI+自己調機台

本來就已經自動在調了 人類只是輔助阿 有時候會機差 / 產品間差異產生過度調整 人類只是阻止這種情況而已

其實搞來搞去就是自動化...人類這一百年來一直再做的事XD一直都在做 有需要恐慌成這樣嗎XD

知道你想表達甚麼，但是感覺不出來你有多懂

(我其實想噓，不過你提出了未來遠景)人工智慧預警系統只要是"製造業"大廠，大致上都在朝這方向改，畢竟設備壞掉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？舉例 設備氣壓到達某值才會觸發IO信號進行下一個動作，但偏偏很多設備的壓力值都是封閉的沒開放數據出來，設備快接近壞掉之前壓力值一定有異常，結果都沒法知道，因為你只能讀到IO訊號，你說找廠商來改？結果常常遇到的是主管不想影響產能，不方便改或不給改，然後請工程師自己看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，我上面說的是某一小部份場景，這段路不是5到10年就能完成的.........思考點三：高層想不想改？或是這只是他們為了想完成年度KPI騙更上層所開出來的短期騙局，然後累死底下一堆工程師

樓上說的就是一般公司現況

AI詐騙師危言聳聽

我也覺得機師 醫師 護理師都可以被取代 是嗎？？

以台積現況來看 這篇很落後XD不知道幹嘛硬跟台積扯在一起 外行湊熱鬧？

台積內部早就有的東西還在已知用火==

鴿子封包?GG早就做多久了還跟外面買軟體?

業界很多機台的狀況根本做不到

長期來看，機師比較可能被自動駕駛取代，而醫生與護士因為有醫療行為，光是輔助都很難了，真的要完全取代真的還有很長一段路要走

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你以為調參數只限在機台?

當初工業革命也一堆人失業，結論就是越麻煩越沒人想做的事，反而替代性更低

精準算出pm時間是嗎 還是要人去pm啊

機器沒有喜好沒有情緒,讓ai去做這種工作,然後把那些菁英釋放出來做更有趣的工作也是好事啊

機器壞了還是要有人去修的概念？

除非八吋真的都淘汰才有可能吧 但短期看起來很難...

你是不是用撥接啊，資訊落後太多了。你提的ITRI，還不如原廠機台的AI，不提也罷

AI最大的問題其實是肇事的責任, Watson 還有給出錯誤診斷的紀錄, 更在 2017 & 2018 失去了美國大部分的客戶只有能夠自主運行才有可能大幅影響人力使用否則就只是個 warring dashboard

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

我不覺得AI 會起來 不過看到IBM waston 的例子就想笑自己gogole: "Layoffs at Watson Health"IBM 去年才lay掉50~70% health disivion 的人ibm 那個更是好笑, 以前病人只要告醫生和醫院就好了現在多了IBM可以告 真爽

現在的確很多為了生產by pas

短期來看其實是調機台->調AI，當AI滿足不了時就依然用老方法。長期來看，公司肯投入AI領域的程度越多，就越有可能在製程上節省成本與時間。

一直炒 唉(AI)...

外行湊熱鬧, 標題打關鍵字騙人進來(我被騙惹

投資失敗：早就說那個沒有用。投資成功：外國就是懂得堅持。這裡成敗論輸贏的後見之明太多了，不用太認真。

想的太美好

其實真的可以... 2004年就弄出一組可以預測傳送類設備當機的系統。不過在當年這個專利對大家而言，是個莫名其妙的系統。當了再修就好啦... 唉....夭折

推dworld的"累死底下一堆工程師"

20年前工工系論文就滿流行機台資料做data mining

整篇不知所云

這篇應該是學生發的，出事誰扛，這就是人性你說多精準，只要沒配套出了大事，保證沒人敢做保證當你涉及的金錢越多，就越牽涉人性，就越不科學

最好AI可以取代一切 笑死

可以幫忙PM調參數這還好，可以幫忙寫異常報告，還要分出給客戶和內部版本等等篩選，理想都是很美好的

怎麼沒有自動寫Report AI??Y

分析大數據就叫ai? 也太廢