QKC20200612：讀書會_人工智慧 (AI) 在品質技術的應用系列：(3) 品質資料與製造作業數位轉型

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品質學會品質知識社群 (QKC) 讀書會
專題：人工智慧 (AI) 在品質技術的應用系列：(3) 品質資料與製造作業數位轉型
時間：2020 年 06 月 12 日 (星期五) 14:00 - 18:00
地點：台北市羅斯福路二段 75 號 9 樓 (時代大樓品質學會九樓會議室)
引導：官生平 彭鴻霖 會友

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品質技術：系統 (system)、過程 (process)、產品 (product)。數位轉型需要將這三大部分資訊數位化。

人工智慧 (AI) 與品質技術的關聯
人工智慧 (AI) 的基礎建設是 CPS （虛網實體系統）。
狹義的 CPS 的組成項目：軟體、電腦、網路。

數據：定性、定量，數位化是智慧化的前提，數位轉型
人工智慧的轉變：模組化、規則化、常態化、標準化、數位化、自動化、智慧化盤點作業流程 (SOP)


人工智慧是一個函數、是一種工具、一種功能，是自然人的化身或替代品，產業導入人工智慧就是要將本來由自然人負責執行的工作轉由「人工智慧」進行！
品質相關業務目前依照功能與特性，從擬人化的觀點，負責人工智慧工作的成員可以分為：機器人、電腦人、網路人三種主要角色。

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感測層：SCADA、PLC、Bar Code、QR Code、RFID、影像辨識
網路層：網路設備、雲端運算，
應用層：資料庫管理 (DBMS)、製造執行系統 (MES)、企業資源規劃 (ERP)、產品生命週期管理 (PLM)、客戶關係管理 (CRM)、供應鏈管理 (SCM)。
雲端運算以軟體為主，SaaS, PaaS, IaaS，三個主要項目。

QKC 版的雲端運算應用：Knowledge as a Service (KaaS)、Platform as a Service (PaaS)、Infrastructure as a Service (IaaS)。強調 QKC 的品質知識！

AP2, XT, AT, 8 bits,
win 95 32 bits, win 10 64 bits

全距的抽樣分佈，

公式 (模型) ⇒ 演算法  ⇒  電腦程式編碼

計量抽樣數位化

診斷 (diagnosis)：事件發生時的知識 (knowledge of an event during the occurrence)預後 (prognosis)：事件發生前的知識 (knowledge of an event before it occurs)

做預後必須靠預測 (prediction) 支撐
健康為基預後 (health-based prognosis)
使用為基預後 (usage-based prognosis)