逢甲資料科學大講堂 – 智慧製造與生產線上的資料科學

資料科學 (Data Science) 與工業 4.0(Industry 4.0) 是近幾年來廣為討論的主題,本課程以製造現場為實證對象,從資料的視角來尋求改善的契機。在複雜的製造現場環境裡,存在著各式各樣的議題,諸如品質、成本、交期、創新、彈性等,皆需持續改善以提升公司核心競爭力。事實上,製造業在台灣經濟發展上也扮演著舉足輕重的角色,在製造業的轉型過程中,如何以資料科學的角度,整合自動化實務和管理經驗,導入方法論以累積製造智慧 (Manufacturing Intelligence),相信是這個世代關注的焦點之一。

這門課程由國立成功大學資訊系暨製造所李家岩副教授主講,希望以深入淺出的方式,對製造資料科學作一整體性的介紹。課程專注於「問題本質的探索與觀念的釐清」,並輔以案例介紹工程資料分析時會遭遇的困難與挑戰。此外,對於機器學習或資料探勘強調的預測性分析 (Predictive Analytics),課程更進一步地延伸到處方性分析 (Prescriptive Analytics),以連結到管理者視角下,風險評估與決策制定的過程。希望課程內容能引起大家的興趣,並帶給大家在未來繼續學習進階知識的基礎。​

製造資料特性與預處理技巧

從瞭解製造現場的特性開始著手,解說智慧型製造系統的概念與運作原理。由於製造現場的特性,資料所呈現出的議題也就有其特殊性質,例如:平行機台抽樣檢測工程或實驗性產品維修保養換線換模前置作業等候時間限制類別不平衡等。根據這些資料特性,介紹其對應資料預處理的步驟與技巧。

重要參數篩選與精度預測

資料科學的模型相當多種,此課程藉由實際製造業個案瞭解製造現場解決問題的流程與方法,以實證角度來驗證模型的績效。透過錯誤診斷 (fault diagnosis)製程工程參數篩選 (feature selection)及良率與精度預測 (yield prediction),協助製造現場改善品質並提昇生產力。同時,對於製造現場與資料之間的迷思,與各位學員一同分享與探討。

自動化生產排程與演算法

在產品少量多樣的製造現場,如何快速反應市場需求變化,生產排程在製造現場扮演舉足輕重的角色。排程的績效除了顯著影響產品生產周期時間 (cycle time) 的長短,也直接影響現場在製品 (work-in-process, WIP) 多寡、機台使用率高低、以及顧客達交率狀況等。課程以實務的角度從派工法則 (dispatching rule) 切入,探討先進先出 (first-come first-served, FCFS)最短加工時間 (shortest processing time, SPT)最早到期日 (Earliest due date, EDD) 等對製造現場的影響,延伸到以啟發式演算法 (metaheuristics) 來進行多樣複雜訂單的排程求解。

從預測性思維到處方性決策

資料科學除了用以預測外,更可協助誘因的探索以及輔助決策的制定。瞭解決策的本質與類型,以系統化的架構來萃取決策者的偏好結構 (Preference Structure),並進一步地透過風險的衡量來提升決策品質,以期在未來不確定性的環境下或多個預測情境下,規劃出穩健決策 (Robust Decision)

 

  2018 年 5 月 5 日 (星期六) 9:00 – 17:00

    逢甲大學第九國際會議廳 (學思樓2樓)

 

Chia-Yen Lee  李家岩

Ph.D., Industrial and Systems Engineering, Texas A&M University, U.S.A.
美國德州農工大學,工業與系統工程博士

國立成功大學資訊工程系暨製造資訊與系統研究所 / 副教授
國立成功大學工學院工程管理碩士在職專班 / 副教授

現職為成大副教授,他的研究興趣是作業研究、製造資料科學、生產經濟學、多目標決策分析。除了喜歡到處遊山玩水趴趴走,也喜歡進製造現場「觀察」,相信「魔鬼都藏在製造現場的細節裡」。喜歡以統計方法與最佳化技術改善製造現場的生產效率,相關應用包含產能規劃、生產排程、錯誤診斷、預測保養、設備健康指標、虛擬物料品質檢測等。他在國立成功大學開設的課程有智慧型製造系統、資料探勘、生產力與效率分析、作業研究應用、隨機最佳化、思考的技術等。

議程


9:00 - 9:30報到
9:30-10:30MDP 以及傳統增強學習的算法
10:30-10:50Tea Break
10:50 - 12:30不需環境資訊 (Model-free) 的增強學習 (包含 DQN)
12:30 - 13:30午餐
13:30 - 15:10直接優化動作政策 (Action Policy) 的 (PG) 演算法
15:10 - 15:30Tea Break
15:30 - 17:00最新研究發展以及使用增強學習的小訣竅

活動場地路線圖


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