楊鈞堯、涂耀仁兩人皆表示，在完成台寶QC部門的導入後，雙方都開始看到排程透明度與決策效率的提升，期待未來能進一步擴大合作範圍，讓整體細胞治療生產流程能獲得更完整的智慧化支持。

宇清創辦人兼董事長郭仲仁博士（右）、宇清數位總經理涂耀仁（左）。 工商時報記者/利漢民 隨著地緣政治與 AI 浪潮推動製造業轉型升級，智慧工廠已成為全球產業競逐的關鍵。宇清數位（YouThought Corporation）以深厚的半導體經驗為基礎，推出 APS 先進規劃排程系統（Advanced Planning & Scheduling），協助半導體、 PCB 、生醫、 CNC 等多領域製造業客戶提升生產效率與達交率，加速邁向 AI 智慧製造。   台積電18年歷練 　轉化為智慧製造解決方案 宇清數位總經理 涂耀仁 曾任職台積電 18 年，從 IT 到製造部門，參與八吋廠、十二吋廠 CIM （電腦整合製造）標準制定與自動化系統導入。他強調：「 IT 不只是工具，唯有深入產線才能設計真正有效的解決方案。」這份 IT 技術跟製造生產管理的雙重歷練， 也成為宇清團隊能精準掌握製造業需求的核心優勢。   APS 成功落地半導體、 PCB 與生醫產業 宇清創辦人兼董事長 郭仲仁 博士，曾任職於旺宏電子與台積電，累積超過 34 年高科技製造管理實務經驗，

科技部新竹科學工業園區管理局及DIGITIMES共同主辦「新智造時代」論壇，科技部新竹科學園區管理局局長王永壯(右起四)、DIGITIMES總經理黃欽勇(右起三)與講師來賓共同合影。

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