From Data to Intelligent IE Practice: AI-Driven Paradigms in Next-Generation Semiconductor Manufacturing從數據到工業工程實務: 次世代半導體製造之人工智慧驅動範式

​▌分享活動

​From Data to Intelligent IE Practice: AI-Driven Paradigms in Next-Generation Semiconductor Manufacturing
從數據到工業工程實務：次世代半導體製造之人工智慧驅動範式

​▌主辦單位

​ProfetAI Lab

​▌分享講者

​Morris Fan 范書愷 院長
國立臺北科技大學管理學院院長、工業工程與管理系特聘教授、中華民國工業工程學會 CIIE 理事長

​▌時間

​2026 年 10 月 5 日（一）下午 4:00 - 5:00 GMT+8

​▌地點

​Google Meet

​▌報名方式

​需經主辦單位核准：https://luma.com/f26g4vpb

​請使用公司信箱申請，經審核通過後，系統將自動寄送線上會議連結至報名信箱。

​▌活動介紹

​本講座將探討先進人工智慧技術如何將半導體製造從「數據分析」轉化為「智慧行動」。

​內容涵蓋利用視覺語言模型（VLM）結合瑕疵影像與語意描述，實現低標籤量且可解釋的缺陷檢測；透過測試階段訓練（Test-Time Training）讓已部署的大型語言模型（LLM）能動態適應領域漂移、設備差異與變動的生產條件；以及採用多 Agent 協調系統（Multi-Agent Orchestration Systems）在共同製造目標下，協調故障診斷、Run-to-Run 控制、設備維護、排程與良率最佳化。

​這些技術共同建構出適應性強、協同化、主動且閉環的智慧架構，致力於提升製程穩定性、設備效率、良率與製造韌性。

​▌你將了解

​視覺語言模型（VLM）應用：如何連結視覺瑕疵與語意描述，實現低標籤、可解釋的缺陷檢測技術。

​測試階段訓練（Test-Time Training）：如何使 LLM 在推理階段動態適應領域漂移、設備差異及變動的生產條件。

​多 Agent 協調系統（Multi-Agent Orchestration Systems）：如何跨故障診斷、RtR 控制、維護、排程與良率最佳化進行多任務協調。

​次世代智慧製造架構：如何透過適應性、協同化、主動式與閉環智慧系統，全面提升製程穩定性、設備效率、良率與製造韌性。

​▌適合對象

​半導體製造、工業工程（IE）與智慧製造相關領域之工程師與研發人員

​對 AI 技術應用於工業自動化、缺陷檢測及自動化決策感興趣之專業人士與研究人員

​關注次世代半導體製造轉型與多 Agent 系統應用的企業高階主管與技術管理者