數據品質健檢
確認資料格式、欄位完整性、資料期間與異常，讓 MES、設備與品質資料能被可靠使用。
製造業 AutoML · Virtual Data Scientist
製造業 AutoML：虛擬資料科學家，將製造資料轉化為決策能力。
製造業 AutoML 是為結構化製造資料設計的無程式碼自動化機器學習平台。
它能自動完成資料品質檢查、特徵工程、模型比較、驗證與解釋，協助製程、品質與設備團隊把 MES、量測、設備訊號與批次資料轉成可驗證、可解釋的預測模型。
AUTOML / MODEL RUN● MODEL READY
Illustrative run · coating thickness
VALIDATION0.94 R²holdout set
FEATURES18after screening
RUN TIME24 mincandidate search
PREDICTED VS ACTUALRMSE 0.18
lowvalidation sampleshigh
TOP FEATURELine speed
MODEL VERSIONv1.4 · explainable
AutoML 核心能力
從資料品質到模型品質，四項能力串起建模循環。
從資料準備、特徵探索，到模型訓練、驗證與解釋，AutoML 協助製程、品質與設備團隊把資料轉成可執行的改善依據。
自動特徵工程
整理時間、批次、設備與製程欄位，生成能反映製程變化、也方便團隊理解的特徵。
自動產生模型
比較多種演算法與參數組合，從模型表現與驗證結果檢查是否適合產線條件。
模型品質分析
從驗證結果、關鍵因子與適用範圍理解預測依據，支援部署、預測與參數最佳化。
製造導入優勢
從製造問題出發，讓模型更接近現場決策。
製造團隊需要的不只是模型，而是能連回製程、品質與設備判斷的 AI 工作方式。
製造場域優先
從品質、良率、設備與製程指標開始，對應製造現場真正需要改善的問題。
讓現場團隊參與
無程式碼操作降低建模門檻，讓製程、品質與設備團隊能直接參與驗證與改善。
看見關鍵因子
把模型結果連回可理解的製程變數與影響關係，讓團隊知道結果為何發生。
從模型走向改善
支援虛擬量測、參數最佳化、品質預測與異常偵測，將分析帶回實際工作流程。
製造場景
從一個可量化的製造問題開始。
AutoML 不只是自動選模型，而是把企業資料、製程脈絡與現場判斷整理成能被驗證、被複用的模型資產。
虛擬量測
用歷史製程與設備資料預測難以即時取得的品質指標，減少等待量測的時間，讓工程師更早處置偏移。
品質與良率預測
從製程條件、設備訊號與原料批次找出關鍵因子，支援製程調整、品質改善與原因分析。
異常偵測與設備維護
以可用的正常運轉樣本為基礎，整合設備訊號、Alarm 與製程條件，辨識設備異常與製程風險，協助安排點檢與維護。
製程參數最佳化
探索多變量關聯與參數組合，在品質、產能與耗損之間找出較穩定的操作窗口。
AutoML 工作流程
從資料處理到決策應用，AutoML 串起完整建模流程。
從資料處理、特徵工程與自動建模，到評估、解釋、後續分析與部署，把自動化能力與製程團隊的判斷放在同一個流程裡。
先把製造問題轉成可建模的任務
先設定預測目標、評估標準與資料條件；之後由 AutoML 自動完成特徵工程、模型探索、解釋與部署，讓現場知識成為模型品質的一部分。
模型證據與應用
模型不只給答案，也要說清楚為什麼。
切換不同視角時，分別看見預測依據、模型比較與後續分析，讓模型輸出更容易被理解、驗證與採用。
目前模型鍍層厚度預測製程條件、設備訊號、原料批次與歷史量測
預測必須有可回看的依據。
不是只得到一個預測值；工程師需要知道哪些變數真正影響結果，以及模型是在什麼條件下被驗證。
- 01目標與資料設定預測目標、資料範圍與評估條件。
- 02預測依據查看關鍵因子、模型解釋與驗證結果。
- 03使用邊界確認模型適用範圍與人工覆核條件。
使用邊界
模型輸出提供決策依據，不取代現場專業判斷；高風險使用情境應保留人工覆核與版本管理。
製造應用成果
把模型成果連回實際製造指標。
案例不是裝飾，而是讓決策者知道資料條件、模型輸出與現場改善如何接在一起。
製造業應用案例
從設備與製程資料，找出更好的參數組合。
Profet AI 的製造應用涵蓋參數最佳化、虛擬量測與異常偵測；從明確的製造指標開始，逐步驗證資料、模型與改善成果。
閱讀製造應用案例 →Domain Twin
把單一模型成果，累積成可複用的製造知識。
Domain Twin 不是單一模型，而是把資料、模型、AI 應用與製造 know-how 串起來，讓一次驗證過的成果能被理解、延伸與傳承。
AutoML
將製造資料轉成可解釋的預測模型，找出品質、設備與製程改善方向。
AI Studio
把模型與企業知識帶進日常工作流程，支援團隊更快取得可用的判斷依據。
AILM
整理模型、流程與改善經驗，讓成果可被追溯、複用並逐步累積。
想從一個 AutoML 題目開始，逐步建立可複用的製造 AI 能力？ 了解 Domain Twin → 探索 AI Studio →
常見問題
開始導入 AutoML 前，先確認三件事。
把資料條件、製造目標與現場判斷放在一起，通常比先談演算法更重要。
AutoML 適合哪些製造問題？
適合有結構化歷史資料、目標可以量化的問題，例如虛擬量測、品質與良率預測、異常偵測、設備維護與製程參數最佳化。
導入前需要準備什麼？
先確認資料來源、欄位意義、資料期間、預測目標與現場評估方式。AutoML 可協助檢查資料品質，但資料清理與業務定義仍需要由企業團隊完成。
模型建立後可以怎麼使用？
可依情境進行預測、參數最佳化、後續分析或部署；模型輸出提供判斷依據，實際採用仍需搭配資料範圍與製程專業判斷。
適合開始的條件
哪些資料與問題適合導入製造業 AutoML？
不需要先建立完整資料科學團隊；先找出一個資料來源清楚、目標可量化、現場有人負責的製造問題。
已有結構化資料
例如 MES、設備訊號、品質量測、Alarm、Sensor 或歷史報表。
有可量化目標
例如降低誤差、提升良率、減少耗損、提前發現異常或縮短量測等待。
有現場決策者
由製程、品質、設備或 IT/OT 團隊共同驗證模型是否真的能進入工作流程。
從一個真實製造問題開始
帶入一個場景，看看 AutoML 能否先幫你建立一個模型。
告訴我們目前最想改善的預測、品質、設備或製程問題，我們會一起確認資料條件與適合的示範方式。
請在網站表單選擇「預約顧問展示」，我們會依你的製造情境確認資料條件與適合的導入方式。
延伸探索
從模型能力，延伸到可持續的製造 AI 應用。
AutoML 協助建立可驗證的預測模型；進一步結合領域知識與工作流，讓模型真正進入企業的日常決策。