SOC
2022 04.14
AI 趨勢跨域論壇II:Data-driven for fault detection and diagnosis

摘要

The development of information technology and process technology have been enhanced the rapid changes in high-tech products and smart manufacturing, specifications become more sophisticated. Large amount of sensors are installed to record equipment condition during the manufacturing process. In particular, the characteristics of sensor data are temporal. Most the existing approaches for time series classification are not applicable to adaptively extract the effective feature from a large number of sensor data, accurately detect the fault, and provide the assignable cause for fault diagnosis. This talk presents different methods for fault detection and diagnosis and also extends the topics related to prognostic and health management. 

研究介紹

個人研究領域為大數據分析與機器學習於智慧製造之應用,並藉由產學合作實證研究檢驗效度,以兼顧理論發展與產業實務。主要研究成果應用於良率預測與診斷、瑕疵檢測、預測性保養、錯誤偵測與分類、先進製程控制與最佳化等議題,並與半導體製造、面板製造、被動元件製造、印刷電路板製造、電子零組件製造等不同產業合作實證研究,協助跨產業發展人工智慧與大數據分析於先進製造技術開發。例如,建構設備監控與預測性維護之資料分析模式,提升設備事故診斷與即時偵測分析能力,當發生異常時,能快速地提供工程師檢修之依據;建立先進製程批次控制模式,提供黃光製程參數補償調整,以降低線寬與覆蓋誤差變異;結合深度學習與大數據分析模型,建構設備健康診斷模型,可提前預警需要更換的設備零件,降低設備非預期當機導致產能的損失;發展深度學習瑕疵辨識混合模式,解決過去實務上須針對不同瑕疵類別開發不同演算法的問題,減少人員重複檢驗的成本。

AI x Future   AI 趨勢跨域論壇
【主講人】國立臺北科技大學工業工程與管理學系 許嘉裕 教授
【講題】 Data-driven for fault detection and diagnosis
【時間】 2022年4月14日 15:30-16:30
【地點】線上舉行