從 Al 要如何改變設備業!?

從 AlphaGo到Alpha Zero，
而且Alpha Zero只需要36小時，
就能達到頂尖人類的棋藝水平。
引發了全世界的AI狂潮!!
但對設備能發揮多少功能?
多快能影響整個設備/自動化業?

也許會有不少人認為，設備加了AI，
短時間後就不會有不良品了

其實真的必要這麼悲觀，
AI來協助判斷問題是是未來趨勢，
但時間還沒這麼快。

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Alpha Zero之所以能成長這麼快，
是因為可以利用兩台 Alpha Zero之間，
快速的運算出結果。
所以在短時間內，可以得到累積大量的結果。
而且必定有一方輸，有一方贏，
輸的一方，就可以藉此修正自已的類神經網路判斷比重。

1.如果是設備，大約90%都是良品，10%的不良品可能也要到後段製程才會發生。如果能記綠的只有趨勢。

2.一個製程設備，少則幾秒，慢則幾分鐘都有可能，不可像Alpha Zero之間互練這麼快。

3.棋盤為固定的點數，一定可以推算出一個位置來下。
而設備的SENSOR感測器有限，也有可能看不出來結果，
還需要加裝SENSOR。加裝SENSOR又要重新抓數據，記綠趨勢，
等待不良品。

4.每台設備製程不盡相同，都要創一個AI !?未來也許有可能，
但也不知道經過多久了。


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個人認為可能從設備的維護方面導入AI會有比較快的成效。


1.設備的基本架構組成大同小異，像馬達、螺桿的組合，
在非常多製程設備中都有，
所以在製訂維護時程時，大多依經驗。
在此AI可以得到比較大量的數據，
而且時間可以拉到很久。

2.有維護資料，可以反回到設計、應用場合是否有問題。
當有通用的設計基礎，就可以把設計人員的資歷、經驗差拉近一點。

3.當設備設計的越好，穩定性、耐用度就高，良品就高。

個人認為這樣的AI比較實用，可以長期的累積經驗，
持續使用，新設計也能套用。