01 / 定義成果
提供資料，說明 目標。
上傳範例資料集，或連接您的資料來源。說明資料代表什麼、運作情境，以及您希望達成的成果。
資料＋領域情境＋預期成果此導覽以冷卻機預警為例。建模開始前，代理會釐清運轉條件與實用的預警提前時間。
iWave InsightBuilder Agent 示範
iWave Insight／製程智慧
自我最佳化背後的智慧 製造。
將生產資料轉化為建議，協助製程隨條件變化而調整。Builder Agents 開發並測試用於逐次運行最佳化的模型；經審核合格的自動化系統則套用調整。
平台實際運作模型調查
了解 Builder Agents 如何調查
將領域專業知識融入每個模型代理程式－程式－代理程式客製化可追溯的建議
單一平台／從資料到受治理的模型
建立。評估。
持續掌握 證據。
Builder Agents 在串連資料血緣、模型版本、驗證與監控的生命週期中，自動化建模工作。
- 01
探索
界定問題並檢視資料。
- 02
準備
補足資料缺口並準備輸入資料。
- 03
基準
確立候選模型的評估方式。
- 04
搜尋
提出並測試相互競爭的假設。
- 05
檢視
檢視結果背後的模型與證據。
工程師核准問題定義、資料準備與評估基準，再檢視結果。經核准的模型搜尋可在這些審核關卡之間自主執行。
逐次運行優化／運作循環
每次運行都為下一次提供依據 下一步。
當製程發生偏移時，下一次運行應能受益於已取得的經驗。Insight 將製程歷史與量測結果轉化為建議。經審核合格的自動化系統則完成閉環。
實際應用案例
晶粒接合機 自我修復。
根據實際製造應用：運用 Insight 建議與 Autopilot 調整，修正環氧樹脂施作後的漂移。請參照各步驟下方的晶粒接合機範例。
- 01／製程證據
解讀 運行。
將已完成運行的量測結果、製程條件與目標納入考量。
量測結果 + 製程目標晶粒接合機／01偵測環氧樹脂施作後的漂移
環氧樹脂施作後的檢測結果顯示，晶粒接合製程正逐漸出現偏移。
- 02／iWave Insight
提出 調整。
經審核合格的模型會評估證據，提出下一步調整建議，並說明其限制與來源脈絡。
有證據支持的建議晶粒接合機／02決定修正方式
Insight 評估偏移趨勢，並確定環氧樹脂塗佈槍壓力與高度的建議調整量。
- 03／經驗證的自動化
驗證並 套用。
Autopilot 或其他經驗證的系統會檢查運作限制，且僅套用經授權的調整。
經核准的設備操作晶粒接合機／03Autopilot 調整偏移量
Autopilot 套用經驗證的壓力與高度偏移量，以修正漂移並避免觸發環氧樹脂相關錯誤。
- 04／下一次運行
量測 再次。
根據目標評估新結果，並將證據用於下一次建議。
新證據 → 下一項建議晶粒接合機／04持續監測結果
此解決方案會持續監測環氧樹脂製程後的結果，檢查修正效果，並留意是否進一步偏移。
這是經審核合格的自我修復流程的基礎：Insight 提供智慧分析；經審核合格的自動化系統負責設備操作。
探索 iWave AutopilotiWave Builder Agents／專業知識的實際應用
每項背後的專業知識 建議。
難點在於決定要建立哪些模型、缺少哪些證據，以及哪種方法有效。Builder Agents 運用製造與資料科學的專業知識，自動進行這項研究。
02 / 產生假設
將單一目標轉化為可測試的 假設。
Builder Agents 擬定可能的建模方法、找出各方法所需的證據，並確立如何測試不同方案。領域專業知識引導調查方向。
代理－程式－代理／自動化專家調查假設可以涉及不同模型與特徵選擇，而不只是可能的實體故障。每個候選方案都有測試理由與明確的資料需求。
iWave InsightBuilder Agent 示範
03 / 處理資料缺口
將缺失的證據 呈現出來。
Builder Agents 找出資料缺口，並說明其重要性。您可以補充證據，或選擇縮小範圍；代理不會捏造缺失的觀測資料。
證據缺口／由您決定如何繼續缺乏資料支持的候選方案會維持未測試狀態。在此範例中，使用者選擇以現有證據繼續；振動假設仍會顯示，等待資料補齊，且不納入排名。
iWave InsightBuilder Agent 示範
04 / 測試與比較
讓證據引導 選擇。
基準測試獲核准後，Builder Agents 會依照商定的目標，測試不同的模型與特徵組合。比較結果，並檢視候選方案表現較佳的原因。
基準測試獲核准 → 自主搜尋 → 審查隨著後續讀數、已確認事件及維護發現等證據陸續取得，據此評估選定的方法。
iWave InsightBuilder Agent 示範
05 / 檢視並提出建議
採取行動前，先檢視證據再 行動。
工程師檢視結果及其限制。對於逐次運行最佳化，完成資格確認的模型會為調整建議提供依據；設備動作則由 Autopilot 或其他完成資格確認的系統負責。
Insight 提出建議／完成資格確認的自動化系統執行動作此示範使用範例資料評估設備健康預警。上方的晶粒接合機運作迴路則展示建議如何銜接至另一套已完成資格確認的設備工作流程。
iWave InsightBuilder Agent 示範
06 / 變更目標
變更目標，重新建立 調查。
新的製程或目標會改變資料需求、假設與測試。Builder Agents 將這項客製化工作自動化，讓專業知識能運用於下一項製造任務。
AI 擴展能力／新情境，新評估比較逐次運行最佳化與劣化預警各自需要的調查。每項結果都須依其目標完成資格確認。
06 ／透過客製化擴展 AI 規模改變目標。
改變目標。
重新建構 調查。
改變目標。Builder Agents 會據此客製化資料需求、模型假設與評估方式。
批次間最佳化
建議下一次運行如何調整
- 情境
- 製程軌跡＋批次設定
- 保留
- 成果證據
- 關聯的計量量測結果
- 必要
- 模型假設
- 製程反應與漂移候選因素
- 已客製化
- 評估
- 預測誤差與建議有效性
- Task-specific
- 已完成資格認定的輸出
- 可追溯的批次間調整建議
- 成果
劣化預警
更早識別設備劣化
- 情境
- 相關設備軌跡＋運作歷史
- 保留
- 成果證據
- 維護事件＋後續狀態證據
- 已變更
- 模型假設
- 時序異常與預測候選方案
- 已變更
- 評估
- 預警提前時間與誤報表現
- 新測試
- 已完成資格認定的輸出
- 有證據支持的調查建議
- 新成果
新目標須經過獨立評估與認證。
Builder Agents 自動執行客製化。 針對產出的模型自身目標進行評估。
代理程式－程式－代理程式
Builder Agents 客製化資料管線、候選模型與測試。工程師檢視結果並進行驗證。Insight 使用經驗證的模型產生建議。
AI 規模化／自動化客製工作
新目標。
將專業知識應用於 擴展。
製程或目標不同，建模工作也會隨之改變。Builder Agents 會調整資料準備、假設與評估方式，以配合新任務，並將專業知識帶入其中。
比較變更後的目標- 變更製程
- 導入不同的設備歷史紀錄、變數與量測資料。重新檢視模型假設，並測試新情境。
- 變更目標
- 從逐次運行建議轉向劣化預警。所需證據、候選模型與成功標準也隨之改變。
- 確認結果符合要求
- 在使用模型前，先檢視新證據與限制。透過客製化與評估，讓專業知識得以擴展應用。
另一項應用
將量測資源用在關鍵之處 關鍵。
Insight 也能根據設備健康狀態排定量測抽樣的優先順序：健康狀態較差設備所處理的批次優先順序較高；健康狀態較佳設備所處理的批次優先順序較低。優先順序較低並不代表自動跳過量測。
探索依設備健康狀態調整的批次抽樣發揮您的專業，開創嶄新可能。