2014年9月22日 星期一

台積電大爆製程優化關鍵辦競賽 搶人才培養大資料分析新戰力

 
每週 二 出刊.2014.09.23
 
本 期 目 錄 簡介/舊報明細
台積電大爆製程優化關鍵辦競賽 搶人才培養大資料分析 ...
上萬感測器即時監控 倫敦地鐵靠預測優化電梯維修調度
因應數位行銷新戰略 無印良品將營銷資料上雲端
打造這時代的政府網站
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新聞 

台積電大爆製程優化關鍵辦競賽 搶人才培養大資料分析新戰力

台積電和清華大學共同舉辦「半導體大數據分析競賽」活動,直接提供台積電數百道製程的實際機臺資料作為大資料競賽的題目,鎖定全臺大學資料分析人才



近日,台積電和清華大學共同舉辦賽前的「半導體大數據分析競賽」起跑說明會,除了公布各項競賽的流程和規則外,活動中也邀請到兩位資深台積電半導體大資料分析的重要負責人,分別是黃裕峰處長以及部經理王天文,一同分享過去在運用半導體大資料分析的實務經驗,甚至也有來自台積電半導體大資料分析工程師,到場與參賽學生交流學習。

近幾年,大資料風潮不只是在國外開始發光發熱,現在更吹向臺灣帶動一股大資料應用的潮流,除了成為許多企業爭相卡位未來大資料商機的踏板,現在也興起了一波資料科學家的「搶購」人才,而身為半導體龍頭大廠台積電,從過去以來就一直積極投入人力開發,將大資料運用在半導體製程生產管理上,提供如生產良率、製程品質,甚至是節能方面改善的解決方案。

為了培育更多國內大資料分析人才,今年,台積電也和清華大學共同合作舉辦「半導體大數據分析競賽」活動,除了不限科系開放國內學生來參加外,甚至在比賽題目上也以實戰為主,直接將台積電提供數百道製程的實際機臺資料作為大資料競賽的題目。

在15日這場起跑說明會上,負責本次競賽籌畫的科技部IC產業同盟暨台積電卓越製造中心總主持人,同時也是清華大學講座教授簡禎富表示,這次競賽的目的是,希望能起到一個火車頭作用,經由提供這樣一個與產業實際情況接近的訓練機會,培育更多有志成為資料科學家的人才,因此,在賽前也在新竹、臺南兩地先後舉辦半導體大資料應用的培訓課程,透過在培訓過程中開啟學生對於半導體大資料分析的知識與興趣。

已經累積擁有30年半導體工作經驗的台積電黃裕峰處長,也在現場分享近幾年在運用半導體大資料分析的實務經驗,他說,台積電每一個新製程技術的開發,都意味著其資料量的大幅成長,像是在2000年,一個機臺所提供製程資料的感應器,數量大約是200至500個,但到2014年,平均一個機臺已可以提供500至1,000個感應器,如果是更先進的機臺,數量更達到了7,000個感應器。

每片晶圓需經數百道步驟製程,可產出120萬筆資料

黃裕峰也說,目前台積電產出一片晶圓,通常需經過500至1,000道的製程步驟,而在出廠過程中,約可產出120萬筆的製程資料,而每一個製程機臺前後之間都有很重要的關係,甚至每個機臺都可視為一個群組,有著它自己的特性,因此如何透過資料分析去挖掘出製程當中的變異資料,找出最關鍵的控制因子,就是大資料分析很重要的範疇。

對於要成為一名資料科學家,黃裕峰也認為,單一的科學並不足以到達資料科學家的程度,必須是由很多領域、學術、系統的綜合體。但黃裕峰也指出,一個資料科學家不只要具備有一個良好的分析能力、數學及統計的基礎,也要有講故事的能力,可以把資料轉化成資訊來呈現,另外也要有相關IT知識技能。

黃裕峰也舉目前在台積電擔任大資料分析工程師為例,這些成員的背景多來自不同的科系,像是有統計、化工、材料、心理、經濟等碩博士,而研究範圍除了半導體產業也涵蓋了癌症分析、農業病蟲害分析、財務分析,以及花卉交易分析等,研究領域可以說是五花八門。

一個好的巨量資料分析,得跟資料頻繁互動

而同樣也負責台積電半導體大資料分析的部經理王天文也表示,一個好的巨量資料分析,跟資料的互動要非常頻繁,包括針對資料內可能有的雜訊或是設定過濾的條件,然而,他也強調,這次大資料分析比賽主要是以製造生產所蒐集而來的資訊為主,因此會牽扯到不同以往的資料型態,像是機臺設備、製程品質、良率表現等,光就資料量就比一般其他類型大資料分析的數量和複雜度還要高出很多。

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上萬感測器即時監控 倫敦地鐵靠預測優化電梯維修調度

倫敦地鐵在車站電梯上裝感測器(Sensor),如圖中的利物浦車站街,可以知道有多少人通過電梯、電梯的速度、密度等資料,再加上維修記錄的資料,就可預測電梯經過多少使用率、負載率之後需要維修的時間點。



微軟在臺首度揭露倫敦地鐵採用Azure機器學習(Azure Machine Learning)和大資料分析來預測電梯或電扶梯需要保養或維修的時間點,來維持地鐵平日的營運,解決倫敦地鐵過去需要靠大量人力,且僅依靠經驗判斷的困難。

倫敦地鐵是全世界第三大的地鐵網路,總長為402公里,共有11條路線、270個車站,平均每日載客量高達304萬人,根據維基百科資料,倫敦地鐵早在1911年於伯爵府地鐵站安裝第一部電扶梯後,至今共有426部電扶梯,以及164部電梯,由於建設無障礙設施的需要,電梯數量近年來也不斷增加。

倫敦地鐵透過感測器記錄各個地鐵站內各區域的使用量,在多處如鐵軌、火車、電梯、電扶梯等設備上,設有累計上萬個感測器(Sensor)即時蒐集地鐵硬體設備的各種資料,如溫度、濕度、振動等。

微軟全球資料平臺總監湯中權表示,感測器蒐集的資料會即時傳回倫敦地鐵的中央控制中心和Azure機器學習來進行預測分析,分析後就會產生維修預警,例如警告某臺電梯或電扶梯可能故障的時間點,倫敦地鐵就是藉此方法來預防電梯故障。

另外,湯中權也表示,機器學習基本的觀念就是要有資料(Data)、模型(Model)等,接著把資料餵進機器學習的系統中,開始訓練機器,利用資料和參數來控制機器,而機器在每一次的學習和訓練中都會優化預測精準度。而預測分析(Predictive Analysis)在全球是很熱門的議題,也可以協助企業做顧客流失的分析、社群聆聽(Social Listening)、推薦引擎(Recommendation Engine)等。

臺灣微軟營運暨行銷事業群副總經理周旺暾表示,機器學習就是藉由蒐集大量歷史資料來分析預測結果,而傳統的資料分析則是在分析現有的資料,但是分析資料的目的是更想知道能不能預測未來,以及作為未來決策的判斷。所以微軟就利用歷史資料來訓練電腦,其實就是不斷優化參數,模擬目前資料,預測未來會發生的事情。

利用歷史資料訓練機器學習預測電梯維修時間

當電梯運載量大的時候,電梯比較容易故障,可是過去並沒有辦法知道電梯故障的時間,僅能依靠人為判斷,所以電梯會在固定的時間維修。但是現在在電梯上裝感測器就可以知道有多少人通過電梯、電梯的速度、密度等資料,但是僅憑這些資料也無法判斷電梯故障的時間,所以除了這些資料外,再累積維修記錄的資料,就可以預測電梯經過多少使用率、負載率之後需要保養或維修。

周旺暾表示,透過機器學習就可以不需要依靠人為經驗來判斷電梯需要保養維修的時間,而是訓練機器利用歷史資料來預測電梯的維修時間,也因為電梯可能某個地方的運載量特別大,所以可以藉由系統和歷史資料的分析來提醒地鐵人員電梯需要保養的時間,例如上潤滑油、更換某些驅動設備等。

由倫敦地鐵電梯維修預測的案例中可以發現,如果只是單純依靠技術人員的經驗來判斷可能不夠精準,且當考量到很多因素時,包含運載的溫度、當時的溫度、通過的流量、運行的密度、累積的運作次數等,利用電腦來蒐集這些資料並且分析,就可以預測電梯何時需要維修保養。

機器學習與SSIS使用介面及概念皆相似

微軟全球數據科學卓越中心資深架構師Rich Ho也表示,在大資料的時代,資料快速成長,企業面臨的資料來源多,應用場景也多,因此需要技術、產品或解決方案來因應。

而在大資料時代中,企業無可避免要用一些方法來處理過去難以處理的非結構化資料,各大廠商包含微軟決定採用Hadoop來處理非結構化資料。Rich Ho則表示,當微軟決定部署Apache Hadoop到Windows Server上,這個消息令人震驚,因為當時微軟內部的人都知道微軟屬於較為封閉的軟體帝國,甚至在內部都不能談論開源應用,所以此決定也表示微軟開始擁抱開源。

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因應數位行銷新戰略 無印良品將營銷資料上雲端

無印良品布局數位行銷3.0戰略,期望打破實體通路與網路商店的界線,並進一步影響顧客社群輿論,而Amazon的雲端資料倉儲服務Redshift,便是串起這一切的資料核心。2014年7月中旬的AWS Summit Tokyo,無印良品網站事業部總經理奧谷孝司發表演說,講解如何使用Amazon的Redshift當作資料中心樞紐,發展數位行銷戰略3.0。



在今年7月中旬的AWS Summit Tokyo上,幾位日本企業深度分享的場次都爆滿,尤其是18日下午3點多這場,一手主導無印良品網路戰略的無印良品網站事業部總經理奧谷孝司分享了過去幾年來無印良品如何瞄準線上線下(O2O)市場的數位行銷戰略,他揭露了無印良品正在發展的數位行銷3.0戰略。

奧谷孝司從1997年就進入無印良品,在前線店鋪待過3年,也參與過家具、雜貨相關產品的開發,甚至是外派到海外負責跨國貿易業務,他回國後繼續參與更多無印良品的商品開發,包括了服飾、室內設計等。2010年2月他被任命負責網站事業部至今,這幾年,他也積極多次對外分享無印良品的數位行銷策略轉型歷程。

7月18日這天下午,奧谷孝司介紹了從他上任至今,無印良品自己從數位行銷1.0、2.0到現在的數位行銷3.0戰略轉型的歷程。

無印良品在全球擁有超過600間的實體店鋪,分別在日本有385間,而歐洲、美國、中東以及亞洲有255間分店,總共販售超過7,000項產品,網站會員達460萬人,以及190萬的無印良品手機應用程式 MUJI Passport使用者,營業額達2,200億日元。

如此龐大的事業體,每一個營運環節都會產生複雜且格式迥異的資料,無印良品想整合這些資訊加以分析後,為銷售帶來實質上的幫助。

無印良品布局數位行銷3.0戰略,期望打破實體通路與網路商店的界線,並進一步影響顧客社群輿論,而Amazon的雲端資料倉儲服務Redshift便是串起這一切的資料核心。

過去在無印良品數位行銷1.0的年代,無論顧客是在實體店鋪或是網路上消費,顧客時間的進行都是很單純的,顧客經歷無印良品定義的消費「顧客時間」7階段,從對商品的研究開始、選擇、購買、拿取商品、使用、保存以及對商品的評價,都發生在同一地點。

但是到了數位行銷2.0,顧客的購買行為開始改變,顧客時間會在實體店鋪以及網路上轉移,無印良品觀察到51%的顧客在購買商品前,都會上網搜尋產品介紹以及網友評價,之後再到實體店鋪親身體驗產品的感覺,挑選喜歡的樣式,而後選擇回家考慮後直接上網訂購,或是當下直接在店鋪購買。

藉由顧客行為轉變的觀察,無印良品認為店鋪與網路是互補關係,當策略搭配適當,得到的效益是加乘效果,因此無印良品在網路方面積極發展會員制度,並鼓勵會員到實體店鋪消費,而實際的策略便是讓某些在網路上購買的商品,只能到指定實體店鋪購買,或是透過手機寄發實體店鋪才能使用的折價卷,藉此促使會員進入店鋪消費。

而資訊發展至這一兩年,網路上太多商品的參考資料,不少廠商甚至花錢購買網路寫手,以增加網路上自家商品的推薦文數量,導致消費者開始不信任網路上的資訊,而期望從有信任基礎的社群網路中,取得商品的評價。

無印良品觀察現在的顧客時間,除了在店鋪和網站上外,還多了SNS網路社群,不少顧客的消費行為,都是因為在SNS社群上看到朋友評價而被引發,並在網路上查詢產品的相關細節,之後到店舖看看實體的商品,顧客在離開實體店鋪後經過考慮,不少會利用在網路上購買並到店取貨,取得商品後會在網路上分享開箱文或是使用經驗,最後回到SNS社群上發表自己對商品的評價。無印良品發現,在顧客購買行為發生的前後,SNS社群占據重要角色。

而由於消費行為改變,也因著網際網路的成熟,消費者在線上接受到的資訊,影響著線下實體店鋪的購買行為,且不再只是單方向的引導顧客至店鋪消費,而是能與顧客雙方面的互動,創造良好的消費經驗。無印良品認知到O2O的時代來臨,因此著手布局數位行銷3.0戰略。

MUJI Passport搶攻數位行銷最前線

人手一支的智慧型手機,是當前再完美不過的媒介了,能夠第一線直接接觸消費者,因此無印良品推出智慧型手機上的應用程式MUJI Passport,用來掌握他們可以控制的顧客時間。

潛在商品消費者在觀看了自己社群上朋友的推薦文,而刺激購買某項無印良品商品的慾望後,便能打開MUJI Passport直接搜尋產品的相關細節,並且能清楚了解無印良品的哪些實體店鋪還有存貨,以及前往店鋪的相關地理資訊,MUJI Passport提供預購功能,消費者可以事先預購商品,避免到店鋪時向隅,或是直接到店購買,回家使用產品後或許會在網路上或是自己的社群分享經驗與意見。

MUJI Passport促使會員在網路與實體店鋪間流動扮演重要角色,同時也能提升來客數與客人回購數等重要指標。透過MUJI Passport在實體店面打卡簽到,每停留10分鐘便能得到10點購物點數,相當於10日圓,以獎勵的方式,鼓勵消費者多在無印良品店舖中逛逛參觀,想要藉此獲得折扣的人,或是剛好有等待零碎時間的會員,便會想進無印良品店鋪賺個小錢,而MUJI Passport以此拉長到店滯留時間。

另外,會員卡累積點數是零售業者讓客人回購的手段之一,市面上會員積點卡的機制,可以讓消費者在買東西的同時累積點數換取優惠,以滿足消費者購物的成就感,不過市面上各家商店都有自己的會員制度,種類繁多,消費者也不一定隨時都會把卡片攜帶在身上。

MUJI Passport利用現代人手機不離身的習慣,讓消費者用手機App就能累積點數,每一個MUJI Passport會員都有其專屬的條碼,只要在結帳的時候出示,結帳人員用條碼機刷過後便會將購物價格轉換為里程數,以換取相當於折扣金額的購物點,消費者也能從手機上的MUJI Passport直接看到點數變化。不只取代傳統積點會員卡,善用智慧型手機功能,使得集點更加有趣方便,而MUJI Passport也會在會員生日或是不定期的推送電子折價卷。

MUJI Passport只是無印良品前進O2O營銷模式的其中一環,數位行銷3.0布局橫跨眾多平臺,無印良品背後的資訊系統,不僅需要支援這些前端平臺顯示的內容,還要能夠存放各式平臺所產生的複雜資料,如此的系統必須擺脫傳統的架構設計,使用一個能夠靈活應用的資料樞紐,而這就是Amazon的PB級的資料倉儲Redshift。

無印良品在2013年發表MUJI Passport時,同時也導入能夠強化既有CRM的顧客忠誠度系統,這套系統蒐集來自無印良品的網站與MUJI Passport頁面使用者的點擊資料,加以分析後推送適應性的顧客優惠方案與廣告,希望能更適切的切中會員心中的愛好。

不過,來自網路頁面與MUJI Passport的點擊資料太過龐大,無印良品超過600萬會員的滑鼠以及智慧型手機螢幕點擊次數,連PB等級的Redshift也無法直接處理。

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