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作者gothmog (上海極司非爾路76號)
看板Tech_Job
標題[討論] AI進展之台積調機台未來
時間Tue Feb 12 10:28:48 2019
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
→ gothmog: 本人目前工作超過20年做過PLC ,inverter, Scada, Robots02/12 10:
33 ※ 編輯: gothmog (42.72.209.124), 02/12/2019 10:33:37
推 wellkom: 是老板主推一個。 現在的版主都好廢 02/12 10:34
推 r833123: 推 要有隨時自己被取代的警覺 02/12 10:35
推 lovepork: 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
→ lovepork: 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
推 lovepork: 其實我不太懂樓主po這篇 是想表達什麼? 02/12 10:42
→ gothmog: 之前PO一篇機台還能調10年嗎 02/12 10:46
→ gothmog: 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
→ gothmog: 最近比較有空 所以再打一篇 02/12 10:47
推 lovepork: 有了AI只會讓原本條機台的人 更輕鬆有效率啊 02/12 10:48
→ accin: 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
推 scorpion: 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
推 bab7171: 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
→ bab7171: 不會被取代就是少數突發狀況，例如斷電 02/12 11:07
推 chaver: 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
→ chaver: 往不好的方向調整，以符合某些最低使用的需求。 02/12 11:08
推 chaver: 不知道ai會不會耍這種小聰明。 02/12 11:10
推 abc0922001: 就會有AI部門專門訓練跟開發調參數工具 02/12 11:11
推 youkiller: 人類從親自調機台進化 到 訓練AI+自己調機台 02/12 11:11
推 mainsa: 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
→ mainsa: 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
推 youkiller: 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
→ youkiller: 事XD 02/12 11:14
→ youkiller: 一直都在做 有需要恐慌成這樣嗎XD 02/12 11:14
推 bnd0327: 知道你想表達甚麼，但是感覺不出來你有多懂 02/12 11:41
→ dworld: (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
→ dworld: 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
→ dworld: 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
→ dworld: 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
→ dworld: ？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
→ dworld: 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
→ dworld: 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
→ dworld: 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
→ dworld: 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
→ dworld: 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
→ dworld: ，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
→ dworld: 成的.........思考點三：高層想不想改？或是這只是他們為 02/12 11:43
→ dworld: 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
→ dworld: 下一堆工程師 02/12 11:43
推 claymath: 樓上說的就是一般公司現況 02/12 11:47
噓 Huffman: AI詐騙師 02/12 11:48
→ Huffman: 危言聳聽 02/12 11:48
→ BarryBai: 我也覺得機師 醫師 護理師都可以被取代 是嗎？？ 02/12 12:16
推 w60904max: 以台積現況來看 這篇很落後XD 02/12 12:30
→ w60904max: 不知道幹嘛硬跟台積扯在一起 外行湊熱鬧？ 02/12 12:31
→ TCross2: 台積內部早就有的東西還在已知用火== 02/12 12:42
→ bluezoo: 鴿子封包?GG早就做多久了還跟外面買軟體? 02/12 12:46
推 et00211: 業界很多機台的狀況根本做不到 02/12 13:28
→ REMEMBERYAU: 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
→ REMEMBERYAU: 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
→ REMEMBERYAU: 代真的還有很長一段路要走 02/12 14:04
推 lovepork: 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
→ lovepork: 你以為調參數只限在機台? 02/12 14:07
推 REMEMBERYAU: 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
→ REMEMBERYAU: 做的事，反而替代性更低 02/12 14:15
推 snoopy790428: 精準算出pm時間是嗎 還是要人去pm啊 02/12 14:18
推 popzxcvasdf: 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
→ popzxcvasdf: 菁英釋放出來做更有趣的工作也是好事啊 02/12 14:23
→ a9564208: 機器壞了還是要有人去修的概念？ 02/12 14:45
推 aleckleehaha: 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
→ predo: 你是不是用撥接啊，資訊落後太多了。 02/12 16:39
→ predo: 你提的ITRI，還不如原廠機台的AI，不提也罷 02/12 16:40
→ m8403051: 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
→ m8403051: 診斷的紀錄, 更在 2017 & 2018 失去了美國大部分的客戶 02/12 17:08
→ m8403051: 只有能夠自主運行才有可能大幅影響人力使用 02/12 17:09
→ m8403051: 否則就只是個 warring dashboard 02/12 17:09
推 disyou: 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
噓 veru: 我不覺得AI 會起來 不過看到IBM waston 的例子就想笑 02/12 17:45
→ veru: 自己gogole: "Layoffs at Watson Health" 02/12 17:46
→ veru: IBM 去年才lay掉50~70% health disivion 的人 02/12 17:49
→ veru: 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
→ veru: 現在多了IBM可以告 真爽 02/12 17:53
推 f9070041: 現在的確很多為了生產by pas 02/12 18:28
推 chocopie: 短期來看其實是調機台->調AI， 02/12 19:36
→ chocopie: 當AI滿足不了時就依然用老方法。 02/12 19:36
→ chocopie: 長期來看，公司肯投入AI領域的程度越多， 02/12 19:37
→ chocopie: 就越有可能在製程上節省成本與時間。 02/12 19:37
→ a038998: 一直炒 唉(AI)... 02/12 19:51
推 jumpout: 外行湊熱鬧, 標題打關鍵字騙人進來(我被騙惹 02/12 19:57
推 yudofu: 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
→ yudofu: 。這裡成敗論輸贏的後見之明太多了，不用太認真。 02/12 20:27
噓 sendtony6: 想的太美好 02/12 22:20
推 benden: 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
→ benden: 機的系統。 02/12 22:31
→ benden: 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
→ benden: 當了再修就好啦... 唉....夭折 02/12 22:32
→ AJones: 推dworld的"累死底下一堆工程師" 02/12 22:51
推 nakayamayyt: 20年前工工系論文就滿流行機台資料做data mining 02/12 23:12
→ sendtony6: 整篇不知所云 02/12 23:44
噓 breakheart: 這篇應該是學生發的，出事誰扛，這就是人性 02/13 00:01
→ breakheart: 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
→ breakheart: 當你涉及的金錢越多，就越牽涉人性，就越不科學 02/13 00:03
噓 darkangel119: 最好AI可以取代一切 笑死 02/13 06:02
噓 Satansblessi: 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
→ Satansblessi: 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
推 qswitch: 怎麼沒有自動寫Report AI??Y 02/14 23:24
噓 steven869200: 分析大數據就叫ai? 也太廢 02/15 02:44