智慧製造與決策分析實驗室

研究主軸聚焦於半導體、印刷電路板、電子製造等高科技產業之供應鏈韌性、生產力最佳化、良率提升等實務議題，同時導入機器學習、深度學習、強化學習、可解釋人工智慧與數位雙生方法，建立兼具理論基礎與實務應用價值之研究架構。

本實驗室重視研究訓練與人才培育並進，秉持「窮理致知，學以致用」之理念，鼓勵學生建立扎實理論基礎與獨立思辨能力，並將所學應用於實際問題分析；以「志同道合，團隊合作」作為研究室文化，強調討論交流與共同成長；並以「器識為先，誠正信實」作為基本要求，培養學生具備誠信、責任感與面對問題之正確態度。訓練架構以六個核心面向展開：

1. Understand the problem（問題定義）

培養學生釐清產業痛點與根本目標，避免過早進入工具導向分析，忽略核心問題。

2. Identify the Niche（流程診斷）

引導學生從現場流程中辨識瓶頸、異常與改善空間，建立對系統脈絡與運作邏輯之理解。

3. Influence relationship（資料分析與特徵工程）

訓練學生透過資料整理、特徵萃取與分析，掌握影響系統行為之關鍵因素，建立合理分析架構。

4. Sense and describe outcome（建模與演算法開發）

發展適當模型與演算法，將問題轉化為可計算、可驗證之架構，兼顧方法設計與應用可行性。

5. Overall Judgement（再現性與穩健性測試）

要求學生對模型結果進行再驗證，確認方法具備穩健性、可重複性與實際應用可信度。

6. Tradeoff and decision（系統落地部署）

最終強調決策思維與系統部署能力，使研究成果能真正回應實務需求，而非停留於理論推演。