在生產線持續改善的過程中,為了尋找人、機、料、法、環的真正根因,您是否花了大量時間對整理散落在各處的數據資料?
如何用最合適的手法從許多的變因中,找出具有顯著性影響的變因?
您知道缺乏好的 SPC 工具,無法全面即時監控異常,會造成多少不必要的損失?
為什麼有些資料就是無法進到您的 SPC 系統中?
AI人工智慧已經是一門顯學,但該如何運用到生產線?
您期望生產線對瑕疵影像分類更精準,降低人工判斷的錯誤率?
IOT時代來臨,您對生產機台做了許多感測器的佈建,但收集到的龐大數據要如何有效分析運用?
最快速能找到良率問題的解決方案 – 高效 , 準確掌握影響品質與良率的各種因數。
生產過程各個品質參數的監控與異常管理。
太引研發的各類深度學習及演算法,全自動正確找到瑕疵位置及判別瑕疵類別。
集結二十年來的 EDA 導入經驗,推出最適合 IC 設計產業和封裝測試產業的全方位測試資料整合分析系統。
即時掌控生產機台異常,搶得產品良率改善先機。
專為跨資料來源統整所設計的智慧分析平臺,在大資料架構的優秀效能上,無限延伸的分析視野。
TYNE ─ 工業大數據系統領導品牌,已有超過 100 個高科技廠使用 TYNE 產品