作者sendtony6 (TY)
看板Tech_Job
標題Re: [討論] AI進展之台積調機台未來
時間Tue Feb 12 23:27:06 2019
: 思考點一：
: 調機台人員 跟公司導入的輔助調機台AI 前期會並存
: 後期會留下多少人員 頗堪玩味
:
AI可以做的事很多，但AI做不到的事也很多，如果你以為設備或製程的工作只是調數據
那你就太不了解半導體產業的生態了
AI最終只會是輔助工具而已
———————————
: 目前除了工研院 已經很多家軟體廠商 還有半導體
: 業主已經跑大數據 餵數據一陣子了
: 思考點二：
: 我覺得業主買這種軟體 主要的目標是希望
: 本來很多人力在顧機台 後來變成只有幾個人 看著電腦螢幕 曲線變化調整 ，
: 四大都跑去台積又怎樣。我不怕請不到人
聽過SPC chart吧，台積除了錢最多之外，第二多的就是spc chart ，他媽的什麼死人骨
頭都能上chart
這個就是你說的 看著電腦曲線變化調整阿
然後呢???
沒有然後了，因為AI最多只能告訴你可能的原因是什麼
而這些早就有了(就是alarm log)
以製程來說，AI最多也就是當成high light的工具而已
更不用說牽扯到成本的時候，AI只能是參考甚至派不上用場，因為相關的變數太多 ，尤
其是參雜了"人"這個變數
你最後的結論實在是太好笑也很矛盾
台積是全世界最先進的工廠都無法用AI取代四大四中
結果你的結論是那些比台積落後的工廠可以用AI屌打四大四中
你到底再說什麼啊???
你的邏輯都比AI還差，先擔心你自己吧
: ———————————————————————
: To be continued
--
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1F：推 youkiller: AI根本是個joke, 先把自動化搞好再說 02/13 00:35
2F：推 edonis0724: 不能質疑GG的神聖 02/13 07:05
3F：推 negohsu: 我認為AI可以應用在半導體，在defect分類以及metrology上 02/13 08:06
4F：→ negohsu: 都是很好的應用。再來就是良率的分析相關的，也應該是很 02/13 08:07
5F：→ negohsu: 適用。 02/13 08:07
6F：推 s7131469: 不要在神魔化AI了 02/13 08:08
7F：→ celestialgod: AI做良率分析根本笑話..... 沒看過資料真的別傻傻以 02/13 09:56
8F：→ celestialgod: 為做得到 02/13 09:56
9F：→ IhateOGC: 我相信AI總有一天一定能取代GG的，等skynet連上網路 02/13 18:01
10F：→ IhateOGC: 一定能自我思考重新重寫AI程式，然後自我生產取代GG 02/13 18:01
11F：→ IhateOGC: 海邊已經在推動AI工廠了，別小看AI 02/13 18:02
12F：推 batista1980: 別對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: 正確性都要很好 02/13 18:56
15F：→ batista1980: 今天要是pi-run新東西，哪來的training data? 02/13 18:57
16F：→ batista1980: 更別提一沒弄好就是garbage in garbage out 02/13 18:57
17F：→ batista1980: detect分類跟metrology在良率改善裡算很基本的了，很 02/13 18:59
18F：→ batista1980: 多難的AI做不了什 02/13 18:59
19F：推 w60904max: defect分類 以前影像處理和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只是解起來更潮 但沒法100%準 還是要人為介入 02/13 20:32
22F：推 negohsu: 抱歉，我上的第一門AI實例課就是做AI的公司，用良率分析 02/13 20:59
23F：→ negohsu: 當範例。你真的懂AI? 02/13 20:59
24F：推 AJones: celestialgod講的才是對的 AI公司當然用好看的數據給你看 02/13 21:04
25F：→ AJones: 不然要跟你說AI做的東西都不能用嗎 這樣不是自打嘴巴 02/13 21:06
26F：→ AJones: 這些東西實際放到產線上根本就一場災難 02/13 21:07
27F：推 negohsu: 從什麼角度看資料。拿WAT的資料，透過AI的學習，確實可以 02/13 21:22
28F：→ negohsu: 對應在wafer sorting的結果。 02/13 21:22
29F：推 negohsu: 你要拿process的run貨資料去對應wafer sorting的結果，運 02/13 21:23
30F：→ negohsu: 算量有點太大。但是真的不能做嗎?我不認為做不到。 02/13 21:23
31F：→ negohsu: 當然，離真正放在產線上還有一定的距離，但是我不認為做 02/13 21:25
32F：→ negohsu: 不到。 02/13 21:25
33F：→ negohsu: 如果你有接觸KLA，你可以試著跟他們聊聊，他們的AI可以想 02/13 21:26
34F：→ negohsu: 做什麼事，現在可以做什麼事。 02/13 21:26
35F：推 bbbcccddd2: 包子還在喊要做AI....XD 02/14 01:06
36F：推 negohsu: AI只是一個廣大的集合，machine learning也是AI。舉凡機 02/14 07:24
37F：→ negohsu: 器的自動化或是FAB在使用的自動派工系統，都屬於AI(ML)。 02/14 07:24
38F：推 scott0327: 為何我認為推文講的，不過就是大數據分析 02/14 11:33
39F：→ gj942l41l4: 分析跟AI一線之差在於誰做判斷 也沒有說一定要learn 02/14 13:33
40F：推 negohsu: AI本來就是用適合的演算法來處理大數據啊 02/14 16:08