運用雲端運算能力，分析機器回傳的大數據，篩選、過濾設備可能故障、產品瑕疵原因，提高設備使用率與產品品質

大數據 (Big data) 近年來快速成長，根據麥肯錫全球研究中心在 2011 年 5 月發表的全球大數據研究報告指出，全球資料量光是在 2010 年就增加了 70 億 GB ，相當於 4 千座美國國會圖書館典藏資料的總和。 如何產生、消費和儲存大數據，已經成為近年來企業IT應用的重要趨勢。如在 eBay 上，平均每天有將近 1 億名用戶查詢商品數百萬次，更有上百萬件商品在線上交易，導致 eBay 資料庫每天新增的資料，超過 1.5 兆筆，每天增加的資料量超過 50TB ，這些大數據如果沒有作進一步的分析應用，勢必會影響 eBay 的企業營運。 應用大數據 提高企業競爭力 至於製造業，其實也會產生許多大數據，但宇清數位智慧總經理郭仲仁指出，許多企業卻不見得會重新檢視這些資訊，其實只要經過大數據技術分析，透過細微的觀察分析及萃取，就可能從中找到提高生產力及縮短產品交期的資訊。 如晶圓代工、面板等產業，都會碰到等待時間不能超過特定時間的壓力，偏偏有 30~40% 的機器，會有這方面的問題。如果有任何一種等待因素需要有三個共同部門負責，結果其實就可能

宇清數位智慧(Youthought)股份有限公司總經理涂耀仁先生，針對「大數據(Big Data)開啟新一代智慧工廠」做主題分享。他先介紹該公司，主要專精於Big Data(大數據)與Data mining(資料探勘)的研究，開發出對工廠的生產力、生產週期與成本等進行有效改善的「智慧分析系統」。管理團隊來自台積電、旺宏等台灣製造業大廠，其研究亦獲得2011年IEEE自動化科學與工程學匯刊的最佳論文獎。

工商時報記者/王奕勛 隨著電腦技術發展，資料的存儲量成倍增長，而大量資料分析方法的發展，卻難以望其項背。資料採礦能從大量的資料中發現潛在規律，提取有用知識的方法和技術，不僅能分析問題，也能預測未來趨勢。 宇清數位董事長郭仲仁表示，宇清數位主要產品為智慧分析系統、生產力提升顧問、資料價值發展服務，透過資料採礦，由電腦技術、人工智慧技術、統計技術等，運用資料分析方法、關聯分析、決策樹等技術及連結雲端運算，從大量資料中挖掘出隱含的、先前未知的、對決策有潛在價值的關係、模式和趨勢，並用這些知識和規則建立，用於決策支援的模型，提供預測性決策支援的方法、工具和過程。 智慧分析系統以分析方法為核心，透過內建分析流程的使用介面，達到問題重點排序、萃取問題特徵及最佳化資源之決策支援功能。 舉例說明視機台為一小型工廠，深入剖析細部資料：1、利用限制理論，找出瓶頸步驟並改善瓶頸步驟處理時間與等待時間；2、透過SPC 監控瓶頸生產步驟表現；3、透過統計方法排序及檢視機台/程式間匹配差異（Machine Matching）；4、建立機台監控資料與產出模型以最適更換重要零件