南部產業升級轉型: 知識工作者的下一步演化
讀到一篇紐約時報的文章,談到世界正在有關教育和工作革命,我深有所感,分享一些內容與加上我的一些看法給現在的職場工作者:
1. 刻不容緩的個人版本升級- 學習是新的養老金
面對疫情大流行、新技術變革、數位化和全球化的步伐不斷加快,有兩件事情正在同時發生:
一、世界正在被比以往任何時候都更加緊密地聯繫起來,儘管大流行病和政治讓貨物和人員的全球流動放緩,但服務業全球化速度急遽快速。
二、技能的半衰期不斷縮短,不管你今天擁有什麼技能,它淘汰的速度都越來越快。我們將在一生中面臨多次工作和職能改變,職業道路將不再是沿著簡單的- 學習然後可工作一輩子的軌跡,而是採取階段性升級或轉型的模式,將會循著“工作-學習-工作-學習-工作-學習”的軌跡,不停地主動或是被動地改變。
2. 徹底再培訓- 自主學習是你每天如何創造未來價值的方法
透過自主學習與加入開放專家社群,讓工作者徹底再培訓,軟體的民主化浪潮,讓消費者現在也能是創造者,創作內容並且傳播擴散。 AI 將奪走過去部分的就業機會,但也同時創造未來的就業機會。未來的高等教育將是一個由企業平台、大學和在地社群組成的混合生態系統,其目標將是為終身的 「徹底再培訓 」創造機會。「徹底再培訓 」 的意思是,能把一名生產製程工程師變成AI產業技術顧問,銀行櫃員變成網絡安全技術人員,能把一名電信公司的客服人員變成數據分析師。
3. 中小企業的數位轉型需求大且急
任何職涯還有超過10年以上的工作者, 都必須透徹地了解世界已經轉換成資料驅動經濟,實業依然重要,但管理與客戶的溝通,資料從訊息流通轉換成有變現價值,重新定義「資料分析」不僅是一個內部經營工作,而是將其外部化成一個行業,擴大生態圈孕育成「分析服務產業化」,針對各場域都非常需要產業的轉型醫生,台灣的傳統中小企業需求非常大,但是這一波演化,適者生存的,必定是那些有決心的、快速應變的、願意再學習的企業!
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知識工作者的下一步演化
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1. 刻不容緩的個人版本升級- 學習是新的養老金
面對疫情大流行、新技術變革、數位化和全球化的步伐不斷加快,有兩件事情正在同時發生:
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二、技能的半衰期不斷縮短,不管你今天擁有什麼技能,它淘汰的速度都越來越快。我們將在一生中面臨多次工作和職能改變,職業道路將不再是沿著簡單的- 學習然後可工作一輩子的軌跡,而是採取階段性升級或轉型的模式,將會循著“工作-學習-工作-學習-工作-學習”的軌跡,不停地主動或是被動地改變。
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AI結合製造業 生產變得更智慧
04:092019/06/30 工商時報
工研院人工智慧應用策略辦公室副主任周大鑫
以往人工智慧(AI)迫於技術限制,無法實現許多應用,但現在的AI已成為世界各國大舉搶攻的當紅科技。工研院也看準此一趨勢,在製造業製程中融入AI,除了讓生產變得更智慧,還能傳承老師傅的經驗,讓技術不斷層!
我國製造業出口值占整體出口總值的七成,然而隨著東南亞國家崛起,台灣製造廠商面臨劇烈競爭,過去的大量生產與低價競爭已非決勝關鍵。從前製造業倚賴人力,多數時候需要靠人來判斷,當AI導入製造業應用,有些人擔心AI會搶走人類飯碗,但其實AI結合製造業,並不會奪走人類的工作,反而在追求客製化、快速生產的世代下,製造業透過AI的深度學習技術,可大幅精進機器視覺、大數據分析,讓機器協助人做出更正確的決策,賦予製造業更多智慧與彈性、擺脫削價競爭,實現少量多樣的生產模式。
AI導入製造業的應用,多以優化製程參數、檢測良率和設備故障預診斷居多,舉例來說,半導體和電子產業已有廠商將AI導入製程,利用AI的深度學習,增進品質、效率及降低成本。此外,半導體和電子業若無預警停機,恐使產線停擺、造成重大損失,所以AI的設備故障預診斷應用相形重要,此技術能即時監控、預先知道設備狀況,趁早維護設備,避免機台無預警當機。
提升品質、傳承工藝
AI導入製造業應用,可為台灣產業帶來兩大效益。除了上述透過優化製程參數、提升檢測良率或設備故障預診斷之外,如今製造業越來越少資深工程師,也越來越少年輕人願意投入,傳承成為令人頭痛的問題,以前開發新產品時,都以嘗試錯誤累積經驗,現在藉由AI有效配比參數,協助有經驗的員工決策,可以縮短新產品開發時間,強化台灣產業競爭力。未來,AI如果能進一步將老師傅的經驗數位傳承,給予沒有經驗的員工建議,讓年輕人迅速完成工作,並累積這些經驗進一步完整學習與分析,成為企業資產,升級台灣製造業。
另外,台灣擁有優秀的製造與資通訊人才,以及豐富的半導體和光電產業的製造能力,有助我國製造業者切入AI應用。然而,製造領域廣泛,台灣的製造跟資通領域之間有巨大的鴻溝,台灣的製造業者96%是中小企業,人力集中於製造和生產管理,很少資通訊人才,製造業的資通訊基礎建設也不夠,很多設備無法聯網,沒有足夠的資料量做數據分析,導致雙方的概念有落差,無法密切溝通跟合作,這是國內製造業者導入AI應用時最大的問題。
協助製造業導入AI
為了幫助製造業消彌鴻溝,順利導入AI迎向智慧製造,工研院鎖定未來AI應用與商機,在智慧製造研發布局上,針對設備業者和製造工廠規畫兩條策略,帶動AI開發創新應用技術。
策略一、加速中小企業導入AI設備:藉由製造設備將AI擴散到中小企業,讓具有AI跟資通訊功能的設備(即控制器、工具機或機器人)落實到工廠,不僅提高設備的附加價值,也能消彌製造跟資通訊領域的鴻溝。目前工研院已針對電子產業,開發AI應用模組設備,當設備啟用時就能啟動智慧化功能,針對光電半導體的研磨製程,本院也結合感測資訊技術進行研磨製程診斷,讓設備能知道砂輪的研磨狀況,在加工缺陷出現前,調整設備來維持最佳加工效率。
策略二、人機協作的系統方案導入製造產線:針對製造工廠的需求,將解決方案導入生產系統及供應鏈管理。舉例來說,工研院已針對PCB、半導體、金屬加工等多項產業,開發出結合AI的AOI檢測設備模組,利用AI深度學習如何分類瑕疵後,有助提升瑕疵判別能力,進而提高檢測產能與降低製程成本。如果將AI檢測結果與製程資訊結合分析,可進一步得到詳細的瑕疵產生原因,可協助工程人員快速且明確地解決不良品問題。
整體而言,現今製造業面臨急單、少量多樣的挑戰,業者必須更頻繁變動產線內容,來因應客製化生產需求,而透過AI的深度學習與數據分析,可以讓機器變更聰明,有益增進製造品質,以及承先啟後工藝經驗,將製造智慧化,協助業者滿足市場迅速變化的要求。
資料來源:https://www.chinatimes.com/newspapers/20190630000267-260204…
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各位前輩大家好 小弟月初剛退伍 台北人
背景是114物理碩 碩論是做量子光學的實驗與理論模擬 發了兩篇paper
最近在104投了一些北部的光學研發職缺 不過都沒收到面試通知QQ
退伍前只面過竹科台積的RD跟故障分析 以及中科台積的製程跟製程整合
收了三封感謝函 目前只拿到中科15A的擴散製程offer
爬了一些之前的文章 關於擴散製程工程師的資訊似乎不太多
大致上了解有分為爐管跟植入兩大部分 朋友說要輪小夜班?
想請問一下這個職缺未來發展性如何? 以及在台積15A的部門風氣如何?
感謝各位前輩大大
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 123.194.247.19
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Tech_Job/M.1522464801.A.371.html
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