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​2023 高科技廠房設施國際論壇講師

廖俊智.jpg

梁任杰(Ren Jie New)

經理

艾默生

學歷

•新加坡南洋理工大學工程學士
•微軟認證軟件解決方案架構師

經歷

•應用 AI/ML 進行資產管理和能源/流程優化的解決方案顧問。亞洲地區 AI/ML、IT/OT 集成項目的解決方案架構師,服務對象包括 PTTGC、Petronas、Mitsubishi 和 Sanofi 等用戶。
•關鍵專業領域:使用 AI/ML 進行能源管理、通過移動性和 AR 為操作員賦權、將基於規則與數據驅動分析相結合進行資產健康管理、IT/OT 數據編排和大數據管理。
•為台積電開發全球第一台半導體晶圓測試管理系統。使工程師能夠通過 Web 界面以圖形方式設計測試芯片、晶圓圖、芯片計劃、測試計劃、限制規格和測試規格。

​演講題目

推動能源效率與永續發展: 運用於高科技廠房設施的先進建模和分析技術

摘要

高科技製造設施中的公用事業使用是消耗大部分能源的關鍵領域。通過優化各種公用事業的發電和使用來提高能源效率是降低能源消耗的關鍵。通過考慮運營、經濟和環境懲罰約束的軟件建模,再加上實時的實際生產需求和預測,㇐天中每半小時就可以計算出最佳的公用事業計劃。生成的每個最佳公用事業計劃都作為目標饋送到先進的過程控制系統,該系統使用嵌入式LP 優化器和深度學習,通過
考慮燃料、電力成本和設備,以最小化燃料消耗的方式驅動工廠的多元過程變量實現目標。該循環每半小時重複㇐次,以自動持續優化工廠效用。
設備故障和流程中斷是意外停機的主要原因,每年給該行業造成數十億美元的收入損失。每當工廠發生設備故障時,這些過渡時期都會產生過量的溫室氣體排放,特別是由於燃燒或為防止超壓而燃燒過量產品。此外,健康狀況惡化的設備工作時會消耗更多的能量。因此,公司嚴重依賴預防性維護來避免設備故障。然而,預防性維護不僅成本高昂,而且簡單地打開機器進行檢查可能會導致以前不存在的問題。隨著人工智能和機器學習的進步,可以在線部署自主人工智能/機器學習代理,以識別多個傳感器之間的微小模式變化,以檢測人類或傳感器單獨無法檢測到的設備退化的早期症狀。這些人工智能/機器學習代理可以預測設備何時以及如何發生故障,並啟動早期干預以避免損壞。早期關注可能只需要簡單的維護任務,並且在某些情況下,通知會提前幾週發生,允許機器在生產需求較低時的方便時間離線,從而降低維修成本並增加了總體產量。

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