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專題緣起
隨著物聯網(IoT)時代來臨，工業應用領域也開始整合各種技術而掀起新一波工業 革命，也就是進化到工業 4.0 或稱第 4 欠工業革命。 晶片是生產集成電路所用的載體，在工業 4.0 進程中，集成電路扮演著重要角色。晶片生產的重要性不言而喻。在晶片生產中，良品率是十分關鍵的條件。 台灣能夠領導晶圓代工市場，主要來自技術領先、優異的製造能力與深厚的客戶信賴。進入工業 4.0 之後，智慧製造能夠有效降低廠商在設備機台的投資，並且有助提升其晶片產能，為台灣晶片代工創造更多機會。
專題特色
運用大數據分析找出優化良率的制程，幫助半導體產業面對嚴苛的先進制程挑戰。 走向智慧工廠，降低生產製造成本，並根據研究所得結果，向政府提出相關政策建議。 以機器學習，對半導體制程建立關聯資料庫，使用公開的制程資訊系統整合。 最後提出科技建議：達到縮短制程，穩定良品率，降低成本。
專題貢獻
學術界 我們參考了： 模糊理論(Fuzzy Theory)、 人工智慧法、 類神經網路(Neural Network)、 類神經模糊系統(Neuro-Fuzzy system, NFS)、 逐步回歸法、 Fuzzy C-Means， 使用ANFIS的系統進行資料演算 未來世界的資訊量十分龐大，我們期望能透過十分精確的演算法來進行數據分析，以提出良好的科技政策 實務界 1. 現有設備與 IT 結合:將基本的 IT 技術應用與製造業，帶來創新的質變，從而推動市 塌變化，創造新的機遇。 2. 利用大數據發現創造新附加值:製造業的大數據基本仍是封閉式的局面，政府應開發 構建開放性軟體平台，提高數據收集全面性和分析精確度。 鼓勵企業將大數據用於提 高企業安全、產能、效率等方面，對應用大數據和科技技術，通過傳感器監測機械設 備運轉，預測並提前處理事故和故障。 3. 加強科研、技術和培訓:應用相關研發可幫助製造業走出困境，企業降低成本同時確 保高效的精確度。對企業員工進行培訓可有效將研發技術轉換成企業實際經濟效益。