台灣微軟 AI 100 大會

2019年04月09日 06時00分00秒2019年04月09日 06時00分00秒 (Asia/Taipei)

--台北市中山區樂群二路199號--

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Industry 4.0

展示智慧製造解決方案


 方案介紹

  1. 全自動的機器學習引擎,讓使用者快速試驗各種預測模型的題目。
  2. 利用機器學習手法訓練 SMT 製程歷史數據成為預測模型,推薦最適參數設定,提高品質。
  3. 加了新頭腦的 SPC(統計製程管理)系統。

重點功能

  1. 協助客戶在缺乏專業大數據分析專業人才時,也能夠容易地為其工業物聯網應用加上"夠用的"機器學習預測分析能力,讓好不容易蒐集到的資料真的有機會煉成黃金。
  2. 錫膏印刷是 SMT 生產線的第一道工序,錫膏印刷品質的好壞直接影響 SMT 的後續環節,利用機器學習分析歷史數據,在生產過程中推薦最適錫膏印刷參數的設定,提高品質。
  3. 在傳統 SPC(統計製程管理)系統中,加入機器學習的概念,提供更多智能分析選項。

適用對象

IT 人員


適用產業

製造業為主


客戶實例

筆記型電腦製造大廠
SMT(表面貼裝技術)為目前電子組裝行業裡相當流行的一種技術,擁有大量 SMT 產線的聯寶不斷思考要如何進一步提高產品品質的問題。SMT 包括多種組裝設備和工藝流程,需採用有效的品質控制技術,對生產過程的每一個環節加以控制,方能提高 SMT 組裝品質。利用杰倫全自動的機器學習引擎,讓聯想可以容易的利用蒐集到的數據,去驗證很多假想命題是否為真。其中錫膏印刷是 SMT 的第一道工序,是 SMT 工藝中最複雜、最不穩定的工序,受多種因素綜合影響,而且動態變化。錫膏印刷品質的好壞直接影響 SMT 的後續環節。杰倫利用機器學習引擎,建立了印刷工藝參數與錫膏品質之間的預測模型,並透過智慧優化演算法尋找最優印刷參數,對提高印刷電路板產品品質,具有很高的應用價值。

參考網站連結

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地點

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台北市中山區樂群二路199號

時間

來自 2019年04月09日 06時00分00秒
前往 2019年04月09日 06時00分00秒

組織者

杰倫智能科技股份有限公司
(02) 87681858
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