在生产线持续改善的过程中,为了寻找人、机、料、法、环的真正根因,
您是否花了大量时间对整理散落在各处的数据数据?
如何用最合适的手法从许多的变因中,找出具有显著性影响的变因?
您知道缺乏好的 SPC 工具,
无法全面实时监控异常,会造成多少不必要的损失?
为什么有些数据就是无法进到您的 SPC 系统中?
AI人工智能已经是一门显学,但该如何运用到生产线?
您期望生产线对瑕疵影像分类更精准,降低人工判断的错误率?
IOT时代来临,您对生产机台做了许多传感器的布建,
但收集到的庞大数据要如何有效分析运用?
最快速能找到良率问题的解决方案 – 高效 , 准确掌握影响质量与良率的各种因子。
生产过程各个质量参数的监控与异常管理。
太引研发的各类深度学习及算法,全自动正确找到瑕疵位置及判别瑕疵类别。
集结二十年来的 EDA 导入经验,推出最适合 IC 设计产业和封装测试产业的全方位测试资料整合分析系统。
实时掌控生产机台异常,抢得产品良率改善先机。
专为跨数据源统整所设计的智能分析平台,在大数据架构的优秀效能上,无限延伸的分析视野。
TYNE ─ 工业大数据系统领导品牌,已有超过 100 个高科技厂使用 TYNE 产品