製造數據科學
Manufacturing Data Science
| 節 | 週四 |
|---|---|
2 09:00–09:50 | 製造數據科學 A304 3 節連堂 |
3 10:10–11:00 | |
4 11:10–12:00 |
* 根據陽明交大上課時間表所列
本課程以製造數據科學為核心應用場域，強調統計與數學知識、程式能力、製造專業知識三者的整合，著重數據科學方法在複雜製造系統中的建模、分析與決策支援。 課程引導學生運用人工智慧、機器學習與統計方法，學習如何從真實製造數據中萃取資訊，建立預測模型，以提升決策品質與系統效能，避免僅具工具導向或僅偏重理論的分析盲區，進而培養可實際落地於製造業、且兼顧理論基礎的數據科學能力。課程亦強調以數據為核心的系統化分析流程，涵蓋描述性分析（descriptive）、診斷性分析（diagnostic）、預測性分析（predictive）、處方性分析（prescriptive）與分析流程自動化（automating），培養學生將數據分析結果轉化為可行決策依據的能力。 修習本課程後，學生將能夠： - 掌握統計學習與最佳化等數據科學方法，並能正確應用於製造系統相關之數據分析問題。 - 理解製造系統的系統觀與問題特殊性，將數據分析結果轉化為具實務意義之模型與決策建議。 - 培養獨立進行數據分析與研究之能力，完成結構嚴謹、分析完整之數據科學專題報告。
- 曾修習「機率與統計」相關課程為佳；「作業研究」相關課程非必要，但具備者將有助於課程學習。 - 修課學生需具備 Python 與／或 R 的程式設計能力。 修課對象建議： - 本課程適合對工業統計、工業／製造數據分析、以及數據驅動之決策方法有興趣之學生修習。
本學期將視課程進度與講者時程，擬邀請製造業相關產業（如聯發科、台積電、美光、華邦電等）之業界專家蒞臨分享實務經驗。
作業（30%） 期中論文報告（10%） 期中提案報告（10%） 期末專題（40%） 課程參與（10%）
| 週次 | 主題 |
|---|---|
| 第 1 週 | 課程簡介 |
| 第 2 週 | 製造系統基石：製造數據科學、製造系統分析與管理 |
| 第 3 週 | 數據科學基石：數據科學基礎與模型評估、數據科學分析架構與系統運算決策 |
| 第 4 週 | 數據科學技法：數據預處理與製造數據特性、特徵工程與數據增強與數據平衡、特徵挑選與維度縮減 |
| 第 5 週 | 預測方法：決策樹與集成學習、深度學習；應用案例：半導體良率預測 |
| 第 6 週 | 校際活動週(放假) |
| 第 7 週 | 決策方法：元啟發式演算法、強化學習；應用案例：生產排程、預測保養 |
| 第 8 週 | 進階應用與研究主題（e.g., 故障預測與健康管理 、先進製程控制） |
| 第 9 週 | 期中論文報告 |
| 第 10 週 | 進階研究介紹與提案討論 |
| 第 11 週 | 期中提案報告 |
| 第 12 週 | 產業專家演講：製造業實務與挑戰（一） |
| 第 13 週 | 期末專題討論 |
| 第 14 週 | 產業專家演講：製造業實務與挑戰（二） |
| 第 15 週 | 期末專題討論 |
| 第 16 週 | 期末專題報告與海報展 |
- 李家岩、洪佑鑫 (2022)，製造數據科學，前程文化 - Hastie, T., R. Tibshirani, and J. Friedman (2009), The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, 2nd ed., Springer. - Hillier, F. S., Lieberman, G. J. (2010), Introduction to Operations Research, 9th ed., McGraw-Hill, New York. - Hopp, W. and M. Spearman (2011), Factory Physics, 3rd ed., Waveland Press. - Montgomery, D. C. (2013), Introduction to Statistical Quality Control, 7 ed.: John Wiley & Sons, Inc. - Nahmias, S. (2008), Production and Operations Analysis, 6th ed., McGraw-Hill/Irwin. - Pinedo, M. L. (2016), Scheduling: Theory, Algorithms, and Systems, 5th edition, Springer-Verlag New York.
- 地點
- 綜合一館 419
- 時間
- 請跟老師預約時間
- 聯絡方式
- 信箱：yuhsinhung@nycu.edu.tw