引:以PCB實際應用案例舉例,像是在蝕刻製程中關鍵的蝕刻速度,過去要靠老師傅根據前製程狀況再來調整後製程參數,該PCB業者希望利用跨製程的數據建立預測模型,以自動調整蝕刻機台的速度或預測良率。
過去像這樣的專案開發,需要資料科學家不斷寫演算法開發模型,然後不斷試錯,然而現在利用AutoML則可將這段複雜又繁瑣的過程快速自動化,甚至透過模型指標判斷模型是否合用,而產線上的專家所要做的一件事,就是將結果與過去的經驗比對,找出哪些部分可再持續優化。如此一來,過去老師傅的經驗便變成AI模型儲存在系統裡
#智慧製造
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