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title: 動⼿做 AI 前需要知道的事
tags: ['20200912']

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# 動⼿做 AI 前需要知道的事
###### tags: `20200912`

謝宗震 博士
DSP智庫驅動 知識長

要了解甚麼樣的情境用AI才有意義

例如
台電風機：預測幾時要維修是沒有意義的，why?因為他停不下來

所以，預測設備在冬天的狀況，然後對設備降載，避免設備因為故障而要花更多錢去處理

在供需交易的時候，預測不是重點，決策才是

染整業
營運痛點 - 染色的一次成功率
成功案例
1. 在執行之前已經累積了4年的資料
(胚布資料、染料資料、染機資料)
2. 利用AI去給染機條件，提升染色的成功率

石化業
控制製程條件，產出同樣的品質的產品，但是用比較低的能源

## 智慧製造AI應用情景
目標 節能、減排、增產、降耗
策略 製程改善、預知保養
方法 監控、診斷、預測、決策 (由初級到高級、由技術成熟到技術不成熟排列)

## 智慧製造應用階段
1. 第一級 通常靠的是domain knowledge
2. 第二級 診斷分析，透過以前知道的知識與解決經驗，知道問題在哪裡、但我要避免事情發生 (AI目前主要應用)
3. 第三級 預測問題，不知道問題在哪裡，但我可以透過一些監控，來預測問題的發生，提供參考建議 (AI目前主要應用)
4. 第四級 找到未知的問題並解決他

## 智慧製造應用平台
通常預測平台比較容易訂出驗收條件，可以獲得一個診斷模型

診斷平台通常比較難提出驗收條件，比較像是一個診斷報告

## 資料分析應用成熟度
Level 1 只有資料，資料與資料之間沒有連結
Level 2 與 Level 3的差別，是對資訊解讀的程度。Level 3開始導入AI
Level 4 與Level 3的差別，是AI技術的能力與成熟度

不同的成熟度，得到的儀表板會越複雜
儀錶板的設計，要提出需求，他應該是要能夠客製化的

## 穀倉效應
前面提出來的資訊，Level 1 -> Level 4其實核心是資料整合的程度

因為資料可能來自不同的系統，因此資料整合很困難

IT部門是建立數據整合、建立數據分析的方法
因此就是做Data frame

## 智慧製造現場觀察
在做法上，可以遍地開花，也可以一個專業團隊來做

遍地開花的模式，可以自己找一個人做、也可以委外專業團隊做或委託學校單位做

現況: 委外廠商建置/產學合作/企業內部自行開發
但不同團隊可能用不同的工具->後面會會發現不同的專案無法整合

這些工具，企業內部的AI人員不定會懂
而且工具會一直更新

建議
要及早規劃，在工具選擇上要注意功能、效能、穩定性
此外，還要關注整體生態系，技術主管要能夠確實掌握

## AI落地之技術藍圖

依然要依據資料科學的處理流程來做

Data mining 從資料裡面找議題->效率太低了
從痛點找問題才是王道

## 家暴案例

模型建立之前，利用家暴因子來討論

在這個模型中，解決人力不足的問題
然後轉換問題為預測回頭客(就是一直打人的這個案子)

然後可以解決了所有利害關係人的問題
1. 第一線社工師 減少無效的處理
2. 第二線社工主管 減少人力窘迫
3. 局長、市長 政績亮點 (社福、智慧城市)
4. 衛福部 全國經驗複製
5. 總統 可擴充到教育體系(輔導)等
