星期六, 19 9 月, 2026
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AI 不再遙不可及：
免寫程式 × 拖拉操作 × 免費開源，輕鬆完成 AI 專案，降低學習門檻與導入成本！

by advantanalytics
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AI 不再遙不可及：

免寫程式 × 拖拉操作 × 免費開源，輕鬆完成 AI 專案，降低學習門檻與導入成本！

想做 AI 卻卡在程式門檻或昂貴成本？析數提供簡單、免費且功能完整的解決方案，幫助您輕鬆上手資料分析與機器學習。

 

  • 門檻低：不用寫程式也能做出機器學習模型
  • 拖拉式操作：可視化流程，讓流程變透明、易懂
  • 免費平台：KNIME為免費開源工具，降低學習與導入成本
  • 可整合 Python、R：使之前的心血不白費

在數據驅動的時代

企業需要更快、更精準地做出決策。 KNIME，全球數萬名資料科學家與企業信賴的免費開源平台， 讓您的團隊以最小成本，輕鬆完成機器學習專案。

想學AI的你是不是也有這些困擾？

  • 想學 AI，但不會寫程式？
  • 聽過機器學習，但不知道從哪開始？
  • 不會寫程式，學習門檻太高？
  • 公司缺乏專業人力與工具？

有了 KNIME，你就能：

  • 拖拉式操作介面：視覺化流程，讓分析像拼積木一樣簡單
  • 內建機器學習模型：分類、回歸、分群，各種模型開箱即用
  • 跨平台支援：支援 Excel、資料庫、Python、R 等整合
  • 免費且友善：KNIME AP是開源平台，個人與企業皆可免費使用
  • 廣大社群與豐富教學資源：輕鬆學習、不怕卡關

KNIME 如何建立模型

在 KNIME 中，各項功能皆是開箱即用的，
只要透過 拖拉、串接 的方式，就能完成各種模型以及所需的資料前處理。

大量的 AI 演算法功能

KNIME 本身具備大量的 AI 演算法節點，可根據不同的題目建置合適的 AI 模型。

 

超過300 + AI 相關節點

自動建模

若無熟悉的演算法也沒關係， KNIME 具有自動建模的功能，將每個模型的驗證結果展現給使用者，自動為使用者挑選最佳模型。

可延續既有成果

同時 KNIME 也可透過 PMML 介接之前已訓練好的模型，或是引入既有的 Python 程式碼，使之前的心血不需要重新製作而白費。

想了解更多 KNIME 功能 ?

觀賞短片：KNIME 分析 Netflix 用戶案例。

KNIME，全球數萬名資料科學家與企業信賴的免費開源平台。

現在就行動，別讓學習成本阻礙你！

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  • 產品諮詢電話：(02)7728-7958 #102
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FAQKNIMEneswletter

整合與自動化：
讓資料前處理變得更簡單的秘密武器

by advantanalytics
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整合與自動化：

讓資料前處理變得更簡單的秘密武器

資料前處理是將資料整理成易於分析的樣貌，這個過程包含了資料清洗、整併與轉換，是資料科學的基礎，而這個步驟，往往佔據了整個資料流程中最多的時間與心力。如何高效的對資料進行前處理是一項非常重要的技能。我們將於此次分享中，介紹一系列高效實用的資料前處理技巧，協助您提升處理效率與分析品質。

由於 Excel 普及率高、使用門檻低，且能快速完成計算、整理與報表繪製，因此長期以來仍是企業進行資料管理與分析的主要工具。特別是在資料前處理的環節，Excel 更是主流選擇之一，因為它提供直覺的表格介面、公式靈活度高、能即時查看處理結果，讓使用者能快速清理與轉換資料，進而支援後續的分析與決策。

然而，隨著企業資料量與分析需求的增加，Excel 在資料前處理與實務應用中逐漸浮現出一些挑戰：

處理大量資料的效能限制

當資料筆數達數十萬甚至百萬行時，操作容易延遲甚至當機。

重複性工作耗時
且容易出錯

手動操作多步驟處理時，一旦公式或步驟有誤，就需重新檢查，且可追溯性低。

多人協作困難

多人同時修改檔案可能造成版本衝突或資料覆蓋，難以管理變更紀錄。

資料流程不易重現

除非透過巨集或 Power Query 記錄，否則處理流程通常只存在於使用者的操作記憶中。

擴充性不足

面對需要多資料來源整合、複雜清理規則、與其他系統串接時，Excel 的彈性與擴展能力有限。

KNIME 的優勢亮點

針對資料整合與前處理的應用情境，點出 KNIME 相對優勢：

面向 Excel KNIME
資料量處理能力 適合處理小至中型資料（數萬到十數萬筆），超過時容易延遲或當機 可處理數百萬筆以上資料，並可透過串接資料庫或分批運算支援更大規模資料
流程可重現性 需依賴手動操作或巨集，步驟容易遺漏且難追溯 節點流程圖（Workflow）完整記錄處理邏輯，可隨時重跑與修改
自動化能力 透過 VBA 或 Power Query 可部分自動化，但維護成本高 可設定參數化流程與批次處理，自動化程度高且易於維護
多資料來源整合 支援 CSV、Excel、部分資料庫，但跨平台整合不便 原生支援多種資料來源（資料庫、API、雲端、CSV、Excel 等）並可一次串接
多人協作 檔案版本管理困難，容易發生覆蓋或衝突 Workflow 可版本控制，支援伺服器部署與多人協作
異常值與缺失值處理 需用公式或篩選手動操作，效率有限 提供專門節點（Missing Value、Rule-based Row Filter 等）快速處理
學習曲線 入門容易，適合非技術人員 同樣容易入門，採用拖拉式節點操作，學會基本概念後，即可迅速以高效率完成自動化與大規模資料處理。
擴展性 擴展能力有限 可透過 Python、R、JavaScript 節點與外部系統整合，彈性極高
資料視覺化檢查 內建圖表功能方便快速檢視 除基本圖表外，可直接連接專業視覺化工具（Tableau、Power BI、Matplotlib 等）
成本 已有 Office 版本通常無需額外成本 KNIME 基本版本免費，伺服器版需付費（企業級功能）

KNIME資料處理技巧

KNIME 的相對優勢

  1. 流程式思維（Workflow-based Approach）

KNIME 的最大優勢在於將資料處理的每一步視覺化呈現，使用節點（Node）連接成一條完整的流程（Workflow）。

  • 好處：
    • 快速：一次設定好流程，之後僅需更換資料即可重複執行。
    • 節省：無需重複手動操作，節省時間與人力。
    • 可重複：每一步驟皆被記錄，可追溯且易於修改。
  1. 資料處理快速步驟

STEP1:讀取資料

STEP2:篩選與轉換

STEP3:資料清理

STEP4:資料整合

STEP5:輸出與共享

情境比對
從數百個 Excel 檔批次合併並清理

在 Excel 裡合併 200 份檔案，可能要花 3 小時；用 KNIME，5 分鐘就能完成，還能一鍵重複執行。

  • Excel 的做法：一個個開檔 → 複製貼上 → 清理欄位 → 存檔（耗時數小時，易出錯）

  • KNIME 的做法：
      1. List Files → 找到資料夾內所有檔案
      2. Table Row to Variable Loop Start → 自動逐檔處理
      3. Excel Reader → 讀取每個檔案
      4. Missing Value → 自動補空值
      5. LoopEnd→迴圈結束，並自動合併成一份總表

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FAQSPC

SPC 管制圖與管制手法完整指南

by advantanalytics
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SPC 管制圖
與管制手法完整指南

想知道更多

Statistical Process Control

統計製程管制（Statistical Process Control, SPC）是一種基於數據分析的品質管理方法，用於監控與控制製程穩定性，以確保產品品質的一致性。
SPC 的核心工具之一是管制圖（Control Chart），它不僅能揭示製程變異的來源，還能協助企業實現持續改進。
以下是對 SPC 管制圖的詳細介紹，包括其類型、應用以及實施手法，幫助企業在不同製程場景中選擇最適合的解決方案。

什麼是 SPC 管制圖？

SPC 管制圖是一種圖形化工具，衡量資料隨時間的變化，透過使用統計數據來識別模式和異常，用於監控製程參數的波動情況，主要由以下元素構成：

  • 圖表數據點：顯示時間序列資料的折線圖。顯示製程中每次測量的結果，按時間順序繪製。數據可以是幾個月、幾週或幾天，但最好確保至少有 15 個數據點，以確保準確識別模式、趨勢、異常（引起關注的原因）和隨機變化。
  • 中心線（CL）：顯示平均值的水平線。反映製程的平均值或目標值。這是結果的總和除以值的數量。這用於確定是否存在統計上顯著的趨勢或模式。
  • 控制界限（UCL 和 LCL）：平均值兩側的兩條水平線稱為控制上限和控制下限。由統計學計算得出，用於識別製程是否偏離正常範圍。折線圖上超出這些限制的任何資料點都是“極端值”，並且不在預期的“正常變化”範圍內。

SPC 的核心功能

即時監控製程穩定性

提供全方位的製程穩定性監控，能夠即時捕捉異常，快速反應。
  • 異常值識別：通過管制圖自動檢測超出控制界限的數據點，幫助用戶迅速發現問題。
  • 趨勢分析：系統自動分析數據趨勢（如連續點上升或下降），提前預測可能的製程偏移。
  • 多維度監控：支持多條生產線與多個關鍵製程參數的同步監控，確保全面掌握生產情況。

診斷製程問題

當製程異常發生時，幫助使用者快速定位問題根源並提供深入分析。
  • 變異原因分析：結合魚骨圖、散佈圖等工具，分析特殊原因（如設備故障、原材料問題）或共同原因（如製程設計缺陷）。
  • 分層分析功能：按生產線、班次或原材料批次等分類數據，精準找出影響製程穩定的因素。
  • 異常模式建議：根據識別的異常模式（如點超界、系統性偏移等），提供具體的解決建議。

支持持續改進

不僅著眼於即時解決問題，更專注於推動長期的製程優化與產品一致性。
  • 數據驅動改進計畫：提供詳細的歷史數據與長期趨勢報告，幫助用戶設計並執行持續改進計畫。
  • 製程能力分析：透過 Cp、Cpk 等指標，評估製程是否符合規範要求，並找到改善方向。
  • 改進成果驗證：比較改進前後的數據變化，量化改進措施的效果，支持管理決策。

SPC 管制圖的類型與應用

計量型管制圖：適用於連續數據（如尺寸、重量、溫度），主要關注製程參數的精準變異。

SPC 管制圖的類型與應用

計數型管制圖：適用於離散數據，重點關注不良率、不良品數量與缺陷數等質量特性。

SPC 管制圖的類型與應用

特殊應用的管制圖

SPC 管制手法的實施步驟

確定哪些關鍵參數對產品品質有直接影響。

選擇製程參數

識別關鍵品質特性（Critical Quality Attributes, CQA）：

分析影響產品性能的核心指標，如零件的尺寸、公差、重量或化學濃度。

選擇適當的測量點：

例如，選擇產品在製造過程中的中間或終端檢測點，以代表整體製程狀況。

考量製程變異源：

考慮可能影響製程穩定性的因素，如溫度、壓力或操作人員技能等。

通過準確的數據獲取製程狀況的真實反映。

數據收集

STEP 2

選擇數據來源：

包括人工測量（如使用卡尺或天平）或自動數據收集系統（如 IoT 感測器）。

確保數據準確性與代表性：

校準測量設備以降低測量偏差。

使用適當的樣本量，確保數據具有統計意義（如一次收集 5 個樣本進行分析）。

數據收集頻率：

根據製程特性與變異程度確定收集頻率，如每小時一次或每批次一次。

將數據以可視化方式呈現，便於分析製程穩定性。

繪製管制圖

STEP 3

選擇適合的管制圖類型：

根據數據屬性選擇計量型（如 X-Bar/R 圖）或計數型（如 P 圖）管制圖。

計算控制界限：

中心線（Center Line, CL）：通常是樣本數據的平均值，表示製程的目標值或基準值。

控制界限（Control Limits, UCL/LCL）：通常設置為 ±3 個標準差範圍，用於判斷製程是否穩定。

生成圖表：

使用 SPC 軟體自動繪製管制圖，或手動繪製簡單的圖表。

快速檢測異常，避免製程缺陷擴大化

分析與識別異常

STEP 4

檢查是否超出控制界限：

若數據點超出上限或下限（UCL 或 LCL），表示製程可能存在異常。

觀察異常模式：

重複性或趨勢性模式（如數據連續上升或下降）。

過多連續點偏離中心線一側，可能意味製程偏移。

進行根因分析：

使用魚骨圖或 5 Why 分析法，找出異常的潛在原因（如機器故障、原料問題或操作錯誤）。

針對異常或趨勢制定具體行動，恢復或優化製程。

制定改善計劃

STEP 5

短期應急措施：

立即調整設備參數。更換異常原材料或工具。

長期改進計劃：

更新製程標準作業流程（SOP）。

加強員工培訓，提高操作一致性。

投資升級自動化或數據分析系統，降低人為誤差。

持續跟蹤改善效果：

在採取改善措施後，繼續監控製程穩定性，確保問題徹底解決。

定期檢討改進成效，並進行製程能力分析（如 Cpk 指標）。

進行根因分析：

使用魚骨圖或 5 Why 分析法，找出異常的潛在原因（如機器故障、原料問題或操作錯誤）。

為什麼選擇 SPC 管制圖？

SPC（統計製程管制）管制圖是一種強大的製程監控與品質管理工具，透過其數據驅動的分析方法，企業能夠及時掌握製程動態，提升整體生產效率與產品品質。
選擇 SPC 管制圖的意義不僅在於解決當前的製程問題，更在於為企業建立長期穩定、高效、低成本的製造體系。從即時異常檢測到支持戰略性品質提升，SPC 幫助企業在競爭激烈的市場環境中保持領先地位，並為未來的數位化轉型奠定堅實基礎。

及時識別異常

快速反應，防止問題擴大化。 在異常發生的早期階段檢測出問題，幫助生產團隊快速採取措施，避免不良品流入後續流程或出貨給客戶。

量化製程穩定性

用數據說話，支撐改進決策。 SPC 管制圖以可視化數據呈現製程狀態，幫助管理者評估製程是否穩定並符合規範，提供具體依據支持決策。

提升品質一致性

穩定製程，減少變異，確保產品符合規範。 管制圖能持續監控並控制製程變異，確保產品符合設計要求，實現品質一致性，增強市場競爭力。

支持持續改進

為精益生產與六標準差活動提供數據基礎。 SPC 管制圖不僅能即時檢測問題，還能長期追蹤製程性能，為品質改進提供方向和量化依據。

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FAQMES

MES 系統功能與優勢：製造業的深度解析

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MES 系統功能與優勢：
製造業的深度解析

想知道更多

Manufacturing Execution System

如果把工廠比喻成一間餐廳，MES 就像是餐廳的「內場管理系統」，負責安排廚師（機台）、確保食材到位（物料管理）、監控爐火溫度（設備監控），並確保每道菜品質穩定（品質管理），最後還會分析哪道菜最受歡迎（數據分析），讓餐廳運作更順暢、高效。

MES 在企業資訊架構中的定位

從企業資訊架構（Enterprise Information Architecture）的角度來看，製造執行系統（MES, Manufacturing Execution System）是製造企業數據管理與生產控制的核心，主要負責：

將企業層的計劃轉化為生產現場的執行指令（從 ERP 傳遞工單至產線）。

即時監測生產進度與設備狀態（來自 PLC、SCADA、IoT 感測器）。

收集生產數據並進行分析，優化工廠運作（透過 AI/BI 進行效能評估）。

在 ISA-95 標準 定義的五層企業架構中，MES 屬於第三層（Level 3），負責生產管理與監控，連接企業管理層（ERP）與現場控制層（SCADA/PLC）。

MES 作為中間層，負責資訊流的傳遞與整合，確保計劃能有效執行，並將生產現場數據回饋給管理層，讓企業可以做出更精準的決策。

企業 IT 架構的五層模型

ISA-95

商業
決策層

負責企業戰略、供應鏈管理

ERP
企業資源規劃

負責訂單管理、生產計劃、財務與供應鏈

MES
製造執行系統

負責生產派工、工單管理、設備監測、品質追蹤

SCADA/DCS
監控與數據採集

負責現場設備監控、數據蒐集

PLC/IoT
感測器

負責機台自動化控制、生產數據蒐集

MES 的系統架構

MES 通常採用分層架構（Layered Architecture），確保不同功能模組之間的協作與數據流的順暢。典型的 MES 系統架構可以分為四個主要層級：

資料層

Data Layer
儲存與管理生產數據
資料層負責 MES 的數據管理，確保即時記錄並提供歷史數據查詢，主要組成包括：
  • 生產資料庫（Production Database）負責存儲工單、生產過程、派工記錄等資訊。
  • 設備資料庫（Equipment Database）負責記錄機台運行狀況、維修歷史與故障日誌。
  • 品質資料庫（Quality Database）負責存放 SPC（統計製程控制）數據、測試結果、異常報告。
  • 物料與庫存資料庫（Inventory & Material Database）負責追蹤物料進出庫、批次資訊。

應用層

Application Layer
核心功能與業務邏輯
應用層是 MES 的核心，負責執行各種生產管理與監控功能，主要包括：
  • 工單管理（Work Order Management）負責接收 ERP 下達的工單，並追蹤執行狀況。
  • 生產派工（Production Dispatching）根據產線狀況、設備可用性，動態安排工作指派。
  • 設備管理（Equipment Management）監測設備運行狀況，提供預防性維護建議。
  • 品質控制（Quality Control）透過統計製程控制（SPC）與 AI 視覺檢測技術，提升品質管理能力。
  • 物料與庫存管理（Material & Inventory Management）確保生產所需物料準確供應。

用戶層

User Layer
提供可視化監控與操作介面
用戶層是 MES 的前端，負責提供給生產管理人員、操作員、維修工程師等不同角色的使用介面，例如：
  • 管理員儀表板（Admin Dashboard）監控生產 KPI（如 OEE、生產良率）。
  • 現場操作界面（HMI, Human-Machine Interface）讓操作員能夠回報生產狀況與異常。
  • 行動應用（Mobile App）允許工程師透過行動裝置監控機台狀態。

介面層

Interface Layer
內部與外部系統的整合
MES 需要與多個系統與設備進行整合，因此需要介面層來處理不同數據來源的交互，包含：
  • ERP（企業資源規劃）：接收訂單與生產計劃，回報生產進度。
  • SCADA/PLC（監控與自動化系統）：接收機台數據，並下達生產控制指令。
  • WMS（倉儲管理系統）：確保生產物料的供應與調度。
  • BI（商業智慧系統）：透過數據分析與 AI 預測，提供決策建議。

MES 的核心模組與其功能

工單管理

負責接收 ERP 下達的工單，並追蹤執行狀況。

來自 ERP 的生產計劃轉換為工單。
追蹤工單執行狀態，確保產能達標。
自動調整生產優先順序，因應突發狀況。

生產派工

根據產線狀況、設備可用性，動態安排工作指派。

根據設備狀況、物料可用性、工單優先級，進行最佳派工。
AI 智能排程，根據歷史數據動態調整排程策略。
整合 IoT 監控，根據即時生產數據調整派工計劃。

品質控制

透過統計製程控制（SPC）與 AI 視覺檢測技術，提升品質管理能力。

透過 SPC（統計製程管控）監控生產品質。
AI 視覺檢測技術，提高品質檢測準確度。
異常即時警報機制，降低不良品率。

物料與庫存管理

確保生產所需物料準確供應。

物料即時追蹤，確保生產不中斷。
與 WMS 整合，自動化庫存管理。
RFID、條碼掃描技術，提高物料管理效率。

設備管理

監測設備運行狀況，提供預防性維護建議。

監測設備健康狀況，提供預防性維護建議。
記錄設備維護歷史，確保生產穩定運行。
AI 預測性維護，降低非計劃停機風險。

MES 如何提升製造業競爭力？

MES 在智慧製造中扮演生產監控與決策支援的角色，透過即時數據分析，協助企業提升生產效率、降低成本，並優化整體製造流程。

以下將從效能指標（KPIs）、數據分析方法、最佳化策略三個角度，詳細說明 MES 如何提升製造效能。

MES 的關鍵效能指標（KPIs）

如何透過 MES 分析生產效能？

MES 最佳化策略：如何提升生產效率？

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