Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Course Outline
Pengantar Hasil Management dalam Produksi Semikonduktor
- Tinjauan umum konsep manajemen hasil
- Tantangan dalam mengoptimalkan tingkat hasil
- Pentingnya manajemen hasil dalam pengurangan biaya
Data Analysis untuk Hasil Management
- Mengumpulkan dan menganalisis data produksi
- Mengidentifikasi pola yang mempengaruhi tingkat hasil
- Menggunakan alat statistik untuk optimasi hasil
Teknik AI untuk Optimasi Hasil
- Pengenalan model AI untuk manajemen hasil
- Menerapkan pembelajaran mesin untuk memprediksi hasil panen
- Menggunakan AI untuk mengidentifikasi akar penyebab hilangnya hasil panen
Menerapkan Solusi AI-Driven Yield Management
- Mengintegrasikan alat AI ke dalam alur kerja manajemen hasil
- Pemantauan dan penyesuaian waktu nyata berdasarkan prediksi AI
- Membuat dasbor untuk visualisasi manajemen hasil
Studi Kasus dan Aplikasi Praktis
- Memeriksa keberhasilan implementasi manajemen hasil yang digerakkan oleh AI
- Praktik langsung dengan kumpulan data produksi dunia nyata
- Menyempurnakan model AI untuk peningkatan hasil berkelanjutan
Tren Masa Depan AI untuk Hasil Management
- Teknologi AI yang muncul dalam manajemen hasil
- Mempersiapkan kemajuan dalam manufaktur berbasis AI
- Menjelajahi arah masa depan dalam optimasi manajemen hasil
Ringkasan dan Langkah Berikutnya
Requirements
- Pengalaman dalam proses produksi semikonduktor
- Pemahaman dasar tentang AI dan pembelajaran mesin
- Keakraban dengan metodologi pengendalian mutu
Hadirin
- Insinyur kontrol kualitas
- Manajer produksi
- Insinyur proses dalam manufaktur semikonduktor
14 Hours
Testimonials (2)
the ML ecosystem not only MLFlow but Optuna, hyperops, docker , docker-compose
Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Course - MLflow
I enjoyed participating in the Kubeflow training, which was held remotely. This training allowed me to consolidate my knowledge for AWS services, K8s, all the devOps tools around Kubeflow which are the necessary bases to properly tackle the subject. I wanted to thank Malawski Marcin for his patience and professionalism for training and advice on best practices. Malawski approaches the subject from different angles, different deployment tools Ansible, EKS kubectl, Terraform. Now I am definitely convinced that I am going into the right field of application.
