2012年4月14日 星期六

[Career]製程整合工程師

─ ─何謂製程工程師與製程整合工程師
簡稱PIE(Process Integration Engineer)
‧製程工程師:負責整個產品製作流程中的某一小區塊製程,但專精次區問題與製程原理。

‧製程整合工程師:負責產出產品功能之正常,做各區域整合的工作。
    
一般整合部門有三小部門--製程整合、良率提升、檢驗測試
─  製程整合
由研發那給的東西,實際pilot run(為的是要做 DVT (Design Verification Test)),結果若不好仄修正, 通常會和研發、 FAE、客戶、產品工程師、Project manager,其他整合人討論。

─良率提升
對各製程做Highlight ,減少生產線上不良。

─檢驗測試
對線上生產的產品或新產品,反正就是全包檢驗,看製程上跑出來和實際檢驗上差多少,再修正到合理範圍內,重覆性動作高反展性也就較低。

─ ─主要工作
設計指導及協調生產程序,決定製造及裝配方法、工具設計,估計生產能量、生產時間及人力需求,以達到最佳的製造方式,並提高產品安全水準,處理異常產品並預防其再發,以維護產品的品質水準,並訂定安全規則,檢測及預防工業意外的發生。

2012年4月5日 星期四

[Statistical]Data mining 資料採礦

--何謂“資料採礦
 (摘自維基)
數據挖掘一般是指從大量的資料中自動搜索隱藏於其中的有著特殊關聯性(屬於Association rule learning)的信息的過程。
資料挖掘通常電腦科學有關,並通過統計在線分析處理情報檢索機器學習專家系統(依靠過去的經驗法則)和模式識別等諸多方法來實現上述目標。
數據挖掘的方法:
  監督式學習非監督式學習 關聯性的分析 (Affinity Grouping)與購物籃分析(Market Basket Analysis)、聚類(Clustering)與描述(Description)
監督式學習包括:分類(Classification)、估計(Estimation)、預測(Prediction)


--概略介紹相關名詞
無國界理財、經營管理、股票、基金、期貨Investment論壇
Data Mining (資料採礦,應用演算法分析,發掘含藏在資料裡的趨勢訊息)
Data Warehouse (資料倉儲) 
Web Mining (網頁採礦)
KDD,Knowledge Discovery in Database (發掘資料庫知識)
Algorithm (演算法)
Decision tree (決策樹)
PMML(Predictive Model Markup Language) (預測模型標記語)
DMX,Data Mining Extensions (資料採礦延伸模組) 
Time Series Analysis (時間序列分析)
Machine Learning (機器學習)




--常用的資料採礦方法
羅吉斯迴歸(Logist Regression)
分類與迴歸樹(Classification and Regression Tree/CART)
類神經網路(Neural Network)
支持向量機(Support Vector Machine/SVM)


--資料採礦與機器學習網路探索起點
美國人工智慧協會的資料採礦與機器學習主題



--網站文章介紹
1.雲端運算的運用-資料採礦和商業智慧
                (摘自作者:邦昌 輔仁大學商學研究所)
雲端運算是基於虛擬化技術快速部署資源和獲得服務
特點
按需求提供資源、按使用量付費、成本低、通用性高、擴充性佳、使用方便、服務配置速度快等。
原理
資料採礦和商業智慧的相似,都是由資料提供資訊、產生知識,再由知識累積智慧,而雲端運算可以使這個過程在網際網路上進行。
也就是說,雲端運算可以提供基於「軟體即服務」的知識與智慧分析的服務。


應用雲端運算在資料採礦和商業智慧上的應用非常廣泛
如構建知識脈絡、繪製知識地圖、追蹤事件、推薦知識社群等。


雲端演算法應用於其他領域除資料採礦和商業智慧之外
如微軟與中國電信在整合雲端運算和電腦、電視、手機等的合作專案,主要是讓消費者與企業用戶體驗到任何時間、任何地點、使用任何連網的用戶終端設備,就可快速取得所需資訊與服務,享受便利的數位生活。

2012年4月1日 星期日

[Career]統計製程控制工程師SPC

SPC(Statistical Process Control,統計過程式控制或統計製程控制)

什麼是統計製程管制(SPC)
主要是指應用統計分析技術對生產過程進行實時監控,科學的區分出生產過程中產品質量的隨機波動與異常波動,從而對生產過程的異常趨勢提出預警,以便生產管理人員及時採取措施,消除異常,恢復過程的穩定,從而達到提高和控制質量的目的
 SPC(Statistical Process Control)是施行在Process(製程)上的控制而非在Product (產品),是一種實驗分析,須根據所要研究製程的特性個別規劃出適當的統計方法,不能死套公式。SPC只是品管人員必須具備的技術(技能)之一
‧SPC技術原理
        統計製程管制,是生產過程中控制穩定產出的主要工具之一,可以協助企業即時發現過程中的問題,在可能的重大品質變異出現之前,就採取必要的措施,在發生問題之前,消除問題或降低問題帶來的損失,使製程能力穩定在期望的水準。

‧SPC產品功能
計量值管制圖:
  Xbar-R(平均-全距)、Xbar-S(平均-標準差)、X-MR(個別值-移動全距)等管制圖。
計數值管制圖:
  不良率p、不良數np、良率1-p、缺點數c、單位缺點數u、dpmo等管制圖。
常用分析工具:
  直方圖、柏拉圖、散佈圖、推移圖..等。

‧相關資訊補充
工作狂人:「製程工程師」與「產品工程師」在公司角色
大陸百度-SPC是什麼
 eJob全國就業e網-半導體製程工程師
‧舉例比較相關行職業
以半導體業而論,一般分黃光,蝕刻,擴散,薄膜四區
各區都有設備及製程工程師
設備工程師:負責當區機台的維修保養,機台能正常運作是其最大目標
製程工程師:負責當區產品的品質良率,確保產品經過當站都能符合管制標準
廠務工程師:不分以上四區,一般分水(管路),電,氣,化學四個單位
生產晶圓以製作PIZZA 打比方
設備工程師:確保烤箱等製造中會用到的機器能正常運作
製程工程師:負責配方加什麼料,烤的熟度,以及要負責好不好吃的風險
廠務工程師:負責開店要架設的水,電,排風等,要讓它正常運作

資料主要來源
http://wiki.mbalib.com/zh-tw/SPC
http://findliving.blogspot.com/2009/05/process-engineer-product-engineer.html
http://zhidao.baidu.com/question/73294003.html?si=8&wtp=wk
http://www.ejob.gov.tw/news/cover.aspx?tbNwsCde=NWS20070622SSU928299&tbNwsTyp=671