品管專欄

Quality Control Column

CHATGPT4、SPC與大數據、AI智慧工廠的未來

最近CHATGPT突然爆紅,因為大家突然發現AI人性化且可以進入日常生活並可有效幫助我們快速完成論文、報告、歌曲與各式各樣的工作與生活應用。那麼在品質上又能如何幫助我們呢? 最近筆者有客戶問到FMEA裡面的客戶自己打的專業詞庫可否自動翻譯。這時想到如果用CHATGPT自動翻譯專業詞彙是否可行,因此試了一下發現還不錯呢!目前OPENAI公司也有發行API讓我們第三方開發者可引用使用其用在各領域(未來要收費),可見的未來應可快速提升生產力。

您好!如果您想開發 ChatGPT API 配套應用程式,以下是可能有用的資訊:

  1. API 文件和說明:您可以訪問 OpenAI 的官方網站,查看他們提供的 GPT API 相關文件和說明。API 可以使用 RESTful API 或 WebSocket 進行交互。您可以使用 Python、JavaScript 或其他語言中的 HTTP 客戶端發送 API 請求並接收回應。
  2. 認證:使用 API 之前,您需要註冊 OpenAI 的帳戶並獲取 API 金鑰。在發送 API 請求時,您需要在 HTTP 標頭中傳遞您的 API 金鑰以進行身份驗證。
  3. 數據格式:GPT API 接受 JSON 格式的請求和回應。您需要將您的請求和回應轉換為 JSON 格式。
  4. 開發工具:您可以使用任何您熟悉的開發工具和環境進行開發。例如,您可以使用 Visual Studio Code、PyCharm 或其他類似的開發工具。
  5. 應用場景:ChatGPT API 可以應用於各種場景,例如聊天機器人、語音識別、文字生成等。您可以根據您的需求使用 API 提供的不同功能。

SPC(統計製程管制)定義:一種用於監控和改進製程的質量管理方法。它使用統計分析來評估製程是否在可接受的品質水平上運行,並提供有關如何進行調整的信息。但是,隨著大數據和AI技術的發展,SPC開始向更高級別的智慧工廠轉變,為製造業提供更多的好處。

在智慧工廠中,大數據和AI技術將有助於實現全面的生產線監控和預測性維護。通過監控生產過程中的各種參數和數據,AI可以幫助製造商識別可能的製造問題,並採取及時的措施解決這些問題。同時,AI還可以通過分析數據來提供生產效率和品質改進的建議。

在這個新的智慧工廠環境中,SPC將變得更加智能。製造商將能夠通過在製程中收集的大量數據,自動識別和解決潛在的問題,從而實現更高效的生產。例如,通過使用AI技術來分析數據,製造商可以實時監控生產線上的各種製程參數,並快速發現任何異常,進而進行調整和改進。

如何提早發現品質異常

 

同時,AI技術還可以幫助製造商預測未來的問題。通過分析大量的生產數據,AI可以發現一些潛在的趨勢,並提前預測可能出現的問題。這種預測性維護可以幫助製造商減少設備停機時間,從而提高生產效率和產品品質。

從品質找出製程異常

 

在智慧工廠中,SPC還可以與其他AI技術結合使用,如機器學習和深度學習。通過利用這些技術,製造商可以建立更準確的模型,從而提高生產過程中的質量和效率。

用大數據改善品質

希望大家可以從此文章中善用各種工具,有效提升自己的競爭力。最後補充個小故事: 有人說等10年AI成熟後我再用就好,就像兩人被老虎追,跑後面那個人等不到明天哪 !

   
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