作者sendtony6 (TY)
看板Tech_Job
标题Re: [讨论] AI进展之台积调机台未来
时间Tue Feb 12 23:27:06 2019
: 思考点一：
: 调机台人员 跟公司导入的辅助调机台AI 前期会并存
: 後期会留下多少人员 颇堪玩味
:
AI可以做的事很多，但AI做不到的事也很多，如果你以为设备或制程的工作只是调数据
那你就太不了解半导体产业的生态了
AI最终只会是辅助工具而已
———————————
: 目前除了工研院 已经很多家软体厂商 还有半导体
: 业主已经跑大数据 喂数据一阵子了
: 思考点二：
: 我觉得业主买这种软体 主要的目标是希望
: 本来很多人力在顾机台 後来变成只有几个人 看着电脑萤幕 曲线变化调整 ，
: 四大都跑去台积又怎样。我不怕请不到人
听过SPC chart吧，台积除了钱最多之外，第二多的就是spc chart ，他妈的什麽死人骨
头都能上chart
这个就是你说的 看着电脑曲线变化调整阿
然後呢???
没有然後了，因为AI最多只能告诉你可能的原因是什麽
而这些早就有了(就是alarm log)
以制程来说，AI最多也就是当成high light的工具而已
更不用说牵扯到成本的时候，AI只能是参考甚至派不上用场，因为相关的变数太多 ，尤
其是参杂了"人"这个变数
你最後的结论实在是太好笑也很矛盾
台积是全世界最先进的工厂都无法用AI取代四大四中
结果你的结论是那些比台积落後的工厂可以用AI屌打四大四中
你到底再说什麽啊???
你的逻辑都比AI还差，先担心你自己吧
: ———————————————————————
: To be continued
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1F：推 youkiller: AI根本是个joke, 先把自动化搞好再说 02/13 00:35
2F：推 edonis0724: 不能质疑GG的神圣 02/13 07:05
3F：推 negohsu: 我认为AI可以应用在半导体，在defect分类以及metrology上 02/13 08:06
4F：→ negohsu: 都是很好的应用。再来就是良率的分析相关的，也应该是很 02/13 08:07
5F：→ negohsu: 适用。 02/13 08:07
6F：推 s7131469: 不要在神魔化AI了 02/13 08:08
7F：→ celestialgod: AI做良率分析根本笑话..... 没看过资料真的别傻傻以 02/13 09:56
8F：→ celestialgod: 为做得到 02/13 09:56
9F：→ IhateOGC: 我相信AI总有一天一定能取代GG的，等skynet连上网路 02/13 18:01
10F：→ IhateOGC: 一定能自我思考重新重写AI程式，然後自我生产取代GG 02/13 18:01
11F：→ IhateOGC: 海边已经在推动AI工厂了，别小看AI 02/13 18:02
12F：推 batista1980: 别对AI幻想太多 02/13 18:55
13F：→ batista1980: AI要能作用，要有巨量的training data, 而且format跟 02/13 18:56
14F：→ batista1980: 正确性都要很好 02/13 18:56
15F：→ batista1980: 今天要是pi-run新东西，哪来的training data? 02/13 18:57
16F：→ batista1980: 更别提一没弄好就是garbage in garbage out 02/13 18:57
17F：→ batista1980: detect分类跟metrology在良率改善里算很基本的了，很 02/13 18:59
18F：→ batista1980: 多难的AI做不了什 02/13 18:59
19F：推 w60904max: defect分类 以前影像处理和rule based+加些小姐就解得 02/13 20:31
20F：→ w60904max: 差不多了 02/13 20:31
21F：→ w60904max: 用DL只是解起来更潮 但没法100%准 还是要人为介入 02/13 20:32
22F：推 negohsu: 抱歉，我上的第一门AI实例课就是做AI的公司，用良率分析 02/13 20:59
23F：→ negohsu: 当范例。你真的懂AI? 02/13 20:59
24F：推 AJones: celestialgod讲的才是对的 AI公司当然用好看的数据给你看 02/13 21:04
25F：→ AJones: 不然要跟你说AI做的东西都不能用吗 这样不是自打嘴巴 02/13 21:06
26F：→ AJones: 这些东西实际放到产线上根本就一场灾难 02/13 21:07
27F：推 negohsu: 从什麽角度看资料。拿WAT的资料，透过AI的学习，确实可以 02/13 21:22
28F：→ negohsu: 对应在wafer sorting的结果。 02/13 21:22
29F：推 negohsu: 你要拿process的run货资料去对应wafer sorting的结果，运 02/13 21:23
30F：→ negohsu: 算量有点太大。但是真的不能做吗?我不认为做不到。 02/13 21:23
31F：→ negohsu: 当然，离真正放在产线上还有一定的距离，但是我不认为做 02/13 21:25
32F：→ negohsu: 不到。 02/13 21:25
33F：→ negohsu: 如果你有接触KLA，你可以试着跟他们聊聊，他们的AI可以想 02/13 21:26
34F：→ negohsu: 做什麽事，现在可以做什麽事。 02/13 21:26
35F：推 bbbcccddd2: 包子还在喊要做AI....XD 02/14 01:06
36F：推 negohsu: AI只是一个广大的集合，machine learning也是AI。举凡机 02/14 07:24
37F：→ negohsu: 器的自动化或是FAB在使用的自动派工系统，都属於AI(ML)。 02/14 07:24
38F：推 scott0327: 为何我认为推文讲的，不过就是大数据分析 02/14 11:33
39F：→ gj942l41l4: 分析跟AI一线之差在於谁做判断 也没有说一定要learn 02/14 13:33
40F：推 negohsu: AI本来就是用适合的演算法来处理大数据啊 02/14 16:08