產出年度
2025現況描述
此技術目標在因應訂單型態改變、生產頻繁換線，因設備無預期故障導致品質發生異常或產線停線，透過擷取異常故障與品質的不良特徵，以少量樣本建立預測模型，並可透過增量式學習方式進行資料訓練，使之具有自我適應新增資料與調整之功能，可降低異常樣本的訓練資料，並協助產線快速預測異常原因。可應用範圍
適用金屬加工製造相關產業如:腳踏車零組件製造、五金貨架製造產業、電子零組件、鋁擠產業，製造等產業。所需軟硬體設備
硬體: Server 主機軟體:Python, DB(ANY), Tomcat, JDK, windows.需具備專業人才
資訊工程、生產管理相關知識聯絡資訊
數位轉型研究院
賴奇易
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