MIAS
智慧製造的最高境界 - 如期如質、治病未發

The Power from Big Data

分析數據無限延伸
  • 不論資料在哪裡,MIAS 平台都可以透過彈性的設定,將 MES、AMHS、BC、DFS、FDC、EDA/YMS、SPC、REPORT.. 等系統的數據做整合、存儲與高效計算,讓使用者在 MIAS 平台就可以便捷查詢與快速拉取所需的各種資料,輕鬆整合應用。IT 也可以節省多系統的建置成本,和跨系統整合所需要的資源耗費。
  • MIAS 平台提供彈性的設定方式,讓管理者可以自行設定去連結更多的數據來源和便利的查詢介面。不論來源資料庫是 Oracle、MySQL、… 都可以輕鬆整合進 MIAS 平台,讓使用者可以無限延伸分析視野,真正發揮 Big Data 的最大效益。
  • 在 MIAS 跨資料源的統整分析平台上,使用者可以更完整的透視跨數據源之間的關聯性,更深入的分析產品、工藝、品質、設備、物料的穩定性、可靠性,以提升產品品質,改善工序,提高成品率,有效強化產業的競爭力。
  • 在 MIAS 系統,使用者可以輕鬆抓取所需的數據,不論從哪一個切入點看到問題,都可以很容易的進行連動分析,讓分析思緒一氣呵成,減少資料整合的時間浪費,把時間和價值真正花在解決問題和精化分析深度。
   

跨系統整合平台

不論資料在哪裡,MIAS 平台都可以透過彈性的設定,將 MES、AMHS、BC、DFS、FDC、EDA/YMS、SPC、REPORT.. 等系統的數據做整合、存儲與高效計算,讓使用者在 MIAS 平台就可以便捷查詢與快速拉取所需的各種資料,輕鬆整合應用。IT 也可以節省多系統的建置成本,和跨系統整合所需要的資源耗費。

無限擴展分析視野

MIAS 平台提供彈性的設定方式,讓管理者可以自行設定去連結更多的數據來源和便利的查詢介面。不論來源資料庫是 Oracle、MySQL、… 都可以輕鬆整合進 MIAS 平台,讓使用者可以無限延伸分析視野,真正發揮 Big Data 的最大效益。

橫綜分析

在 MIAS跨資料源的統整分析平台上,使用者可以更完整的透視跨數據源之間的關聯性,更深入的分析產品、工藝、品質、設備、物料的穩定性、可靠性,以提升產品品質,改善工序,提高成品率,有效強化產業的競爭力。

智動化分析,一氣呵成

在 MIAS 系統,使用者可以輕鬆抓取所需的數據,不論從哪一個切入點看到問題,都可以很容易的進行連動分析,讓分析思緒一氣呵成,減少資料整合的時間浪費,把時間和價值真正花在解決問題和精化分析深度。

Plug-In Tool 彈性擴充自有的智能分析手法

除了分析數據的橫綜延伸之外,MIAS 平台也提供了彈性便利的 Plug-In Tool,讓 IT 管理者可以將自行研發的分析手法,共同加入 MIAS 平台讓使用者選取。更棒的是,擴充的分析手法也可以應用結合至 MIAS 的分析流程中,共同成為自動化報表分析的一部分。

智能分析、輕鬆上手

為了讓使用者可以更簡單、零距離的運用專業分析工具,MIAS 系統針對常用的業務場景與分析主題,提供了 One-Stop 分析服務,只要簡單的步驟就可以輕鬆進行進階的深度分析。 同時,MIAS 系統也提供智能數據透析的服務,解析使用者丟入的分析數據特性,來幫助使用者選用最合適的分析手法,不再擔心不懂統計分析方法而不知如何使用的困擾了。

Smart Query Tool 無限延伸分析數據

MIAS 平台提供 Smart Query Tool,讓 IT 管理者可以透過 XML 的設定,就能自行創造新的數據查詢介面,讓使用者可以結合放入原有的自動化分析流程中,無限延伸分析的廣度與深度。

Plug-In Tool 彈性擴充自有的智能分析手法

除了分析數據的橫綜延伸之外,MIAS 平台也提供了彈性便利的 Plug-In Tool,讓 IT 管理者可以將自行研發的分析手法,共同加入 MIAS 平台讓使用者選取。更棒的是,擴充的分析手法也可以應用結合至 MIAS 的分析流程中,共同成為自動化報表分析的一部分。

預測監控 ─ 自動預測&報警

透過大數據的分析維度,加上 MIAS 平台上 Machine Learning / AI 智能工具,便可以輕鬆找到製程中的相關性,並建立預測模型,做自我預警監控。例如在前段建立 Yield Predict Model,在前製程段就提前監控 Yield Loss 的表現,以便主動事先防範與風險管理。
此外,除了預測模型的監控之外,MIAS 分析工具的自動警示功能,也能協助用戶簡易監控預測模型本身的的合適性,以便時時掌握模型的穩健度,即時予以調整,確保預測模型的正確率。

雷達鎖定 ─ 異常定位搜索

異常或客訴發生時,只要透過 MIAS 的智能分析工具,它充分應用 Machine Learning 技術,就可以全域性掃描所有可能因子並快速鎖定異常根源。 例如,在後段突發 Defect Loss 時,用戶可透過 MIAS 快速抓取前製程段所有設備的製程參數和設置條件,運用 Machine Learning 工具,即可從上百個因數,找到最 Critical 的可疑因數,以及異常條件。

主動防禦網 ─ 異常監控 & 診斷追蹤

工程師可以將廠端的 know how 與經驗,變成一個個的防禦網,透過 MIAS 平台自動去偵測,像是 Regular Monitor、變異偵測、跟因診斷、異常追蹤等各式分析。 用戶可透過不同資料的關聯,只需在同一平台上,不用到其他系統,便可以一氣呵成進行橫綜分析,並且自動關聯線索,產出完整的自動化分析報表。 例如,透過 MIAS 的多變量分析,對製程參數做 Health Index 綜合指標的監控和預警。 當系統預警時,MIAS 也提供了異常偵測和分類功能,針對設備上百個製程參數,快速分類異常可能發生的範圍,加速工程師快速定位和後續分析。

MIAS Platform

Hadoop Cluster Network Topology