报告时间：2019年4月24日（星期三）09：00-10：30
报告地点：升华后楼504会议室
报告题目：大数据，机器学习，智能制造在制造过程系统工程的应用
报告摘要：
在本次演讲中，我们将介绍大数据，机器学习，智能制造的一些基本观念，半导体及化学工厂的制造过程的形态，数据收集架构及智能制造进展的情况。
半导体制造过程是一个多站点，多机台，多样品的生产线。基础质量的管控包括统计过程监控，统计品质监控。要实现智能制造，核心问题是信息如何得到及如何交换。我们将以多产品批间控制的例子说明不同产品/不同机台生产信息如何相互传递，以达到最好的协调；以及机台多变数监控的例子说明如何从海量数据中获得有用的信息。
最近人工智能的炒作，使得很多人尝试将深度学习应用于在制造过程。深度学习与传统机器学习最大的不同是处理非结构性资料如图像，文本，语音更加容易。我们会报告Tennesee-Eastman过程故障分类，COSMO sigma profile预测等几个学术范例，来探索如何发挥深度学习演算法的优势。此外在传统数据处理过程中，都需要专业知识介入；而机器学习是希望将专业知识介入降低，然而将现有知识抛弃，纯然数据驱动，显然也不是智能化的正确道路；我们将以一个蒸馏塔软测量开发的例子讨论如何嵌入已知物理。
报告人简介：
汪上晓，男，工学博士，教授，博士生导师。1978年毕业于美国加州理工大学化学工程系，1981年和1982年美国特拉华大学化学工程学系分获硕士学位和博士学位。1983-1988年担任台湾清华大学化学工程系副教授；1989年开始担任台湾清华大学化学工程系教授；2011-2018年担任台湾清华大学化工系副系主任。2015-2018年担任台湾化工学会会志副总编辑。曾在美国特拉华大学化学工程系、香港科技大学化工系、新加坡国立大学化工系、北京石油大学等学校担任客座教授或从事访问研究工作。
学术成果：发表学术论文158篇，引用次数3213，其中他引次数3095，H-index为29。1992年在AIChE Journal上发表了著名的“Wong-Sandler混合规则”热力学混合定律，在现代化工领域被广泛采用。1993年获得台湾国科会杰出研究奖，2014年获得台湾清华大学工学院杰出导师奖。
汪上晓教授所带领的研究团队与台湾积体电路公司、台湾中油股份有限公司、台塑集团、新鼎仪控等公司有丰富的合作经验。
研究领域：多变量统计过程控制；软测量；半导体制造先进控制；化工过程强化，整合，控制及优化；大数据分析/智慧制造/人工智能在过程系统工程的应用。
