請問機台還能調10年嗎 - 履歷

Queena avatar
By Queena
at 2018-04-02T11:54

Table of Contents

眾所皆知 GG已經開始在導入機器手臂了

連德國漢堡港碼頭，都在地下裝了1.5萬個sensor 搞無人運輸

不要告訴我 機台只有四大精英穿無塵衣才能調 我不相信大數據分析調的會比人工還爛

一早就進GG的人就算了 現在進GG調機台 應該不可能再調個10年吧

5-10年後失業 履歷上寫的GG調機台無塵衣帥哥
能找到相關工作嗎？


以上觀點 假日同學會論戰 認同請推








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Tags: 履歷

All Comments

Anthony avatar
By Anthony
at 2018-04-03T07:17
就變成有人要去調機械手臂?
Ophelia avatar
By Ophelia
at 2018-04-03T11:17
自動化設備還是要有人去修啊！現在還沒到機器修機
器的地步....
Kristin avatar
By Kristin
at 2018-04-07T20:47
你有聽過斜槓青年嗎 現在是要有二項以上的專業
Elvira avatar
By Elvira
at 2018-04-11T06:41
再裝調機械手臂的手臂就行惹
Bennie avatar
By Bennie
at 2018-04-12T12:56
可以吧，pm，修機等等的應該不是機器手臂10年內做得來
的吧~至少再怎麼樣也還要有人修機器手臂
Margaret avatar
By Margaret
at 2018-04-15T10:54
下班時間要練習coding 培養第二專長才行 未來是AI時代
Belly avatar
By Belly
at 2018-04-19T03:21
到時候就是設備準時下班不輪班，爽翻
Jake avatar
By Jake
at 2018-04-21T23:31
問題是工作又不是只有十年時間，要25年的時間
Linda avatar
By Linda
at 2018-04-24T18:53
會更多，一推大陸製會壞
Bennie avatar
By Bennie
at 2018-04-25T15:15
可以告訴我哪種機台目前沒在用機械手臂嗎？
Xanthe avatar
By Xanthe
at 2018-04-28T10:59
好奇未來導入大數據解issue, PE會不會被淘汰?
Andy avatar
By Andy
at 2018-04-28T18:17
我對產線數據的正確性存疑
更別說產線的大數據了
Sierra Rose avatar
By Sierra Rose
at 2018-05-02T22:20
pe解issue有多少是先射箭再畫靶的XD
Sierra Rose avatar
By Sierra Rose
at 2018-05-05T21:59
發那科好像目標就是機器修機器
Rachel avatar
By Rachel
at 2018-05-10T17:42
大數據只會參數最佳化…不會CSOT DOWN跟SECOND SOURCE評
估
Olga avatar
By Olga
at 2018-05-15T16:29
人家10年早就賺飽等退休 抵其他公司做20至30年
Erin avatar
By Erin
at 2018-05-18T12:00
大數據調是調免費的嗎？
Selena avatar
By Selena
at 2018-05-21T04:02
看就知道你低估了半導體製程與機台，他與你所認知的工廠
，天與地的差別
Genevieve avatar
By Genevieve
at 2018-05-24T10:22
最好十年就賺飽飽 現在沒有科技新貴
Damian avatar
By Damian
at 2018-05-28T13:37
那誰來引導大數據來對應issue，大數據不是電影上萬能的AI
啊！
Una avatar
By Una
at 2018-05-30T21:38
車子、物流都可以導入自動化 設備沒有不行的道理
Cara avatar
By Cara
at 2018-06-02T03:07
現在的AI都可以跟人類交流了
Bennie avatar
By Bennie
at 2018-06-05T20:33
AI也可以教機器人
Carolina Franco avatar
By Carolina Franco
at 2018-06-09T16:44
設備沒有不行的道理看起來很有道理，但你沒估到機台的精
密程度/結構複雜，還有半導體不是機台調好擺在那就OK了！
Hedwig avatar
By Hedwig
at 2018-06-12T03:47
你太高估目前AI的應用，與低估各製造領域的門檻
Victoria avatar
By Victoria
at 2018-06-14T12:58
以後不敢說，但現在也才剛所謂的起步
Ophelia avatar
By Ophelia
at 2018-06-19T03:18
不管是複雜度跟精密性，很多都是SOP 目前AI是辦的到
工廠自動化哪是剛起步
Anthony avatar
By Anthony
at 2018-06-21T03:57
10年買個房車 然後找個準時上下班的工作啊
Oscar avatar
By Oscar
at 2018-06-21T11:10
證明?
Audriana avatar
By Audriana
at 2018-06-23T02:15
AI目前可以做到辨別+思考+行動 沒有剛起步
William avatar
By William
at 2018-06-26T21:05
誰在跟你說自動化? 你的內容都在AI+機器人調機
Sierra Rose avatar
By Sierra Rose
at 2018-07-01T02:31
自動化不用AI和大數據嗎 不是剛起步
Oliver avatar
By Oliver
at 2018-07-04T23:44
所以誰家的機器人不需要指令，就可以獨步全球取代人工做
精密的動作?
Daph Bay avatar
By Daph Bay
at 2018-07-06T17:13
以後OP還有工作嗎QQ
Oscar avatar
By Oscar
at 2018-07-11T06:45
十年後會被AI所取代的工作，絕對有設備
OP肯定也沒有
Oscar avatar
By Oscar
at 2018-07-11T10:01
可是你的說法讓我覺得，是已經成功.行得通...
Annie avatar
By Annie
at 2018-07-14T03:26
只會調機台的大概會被淘汰
Ina avatar
By Ina
at 2018-07-17T15:34
以後OP的工作會轉型吧！譬如派工.指令之類的，現在台積
最先進廠有點類似這樣
Brianna avatar
By Brianna
at 2018-07-22T02:56
以後設備就不會做routine的工作，屬做決策，所以也不需
Odelette avatar
By Odelette
at 2018-07-23T17:38
遠端+自動化
David avatar
By David
at 2018-07-24T08:53
很多設備，只要少數幾個設備supervisor就好， 減少cost
Kyle avatar
By Kyle
at 2018-07-27T06:28
沒錯，OP跟設備不需要這麼人力 未來就是這樣
Audriana avatar
By Audriana
at 2018-07-28T23:47
但是能夠根據AI的表現去調整AI 就一定還有工作
Charlotte avatar
By Charlotte
at 2018-07-29T11:03
簡單說就是調機台的人還是有 但會少非常多
Sandy avatar
By Sandy
at 2018-07-30T06:05
譬如增加效率、減少失誤、甚至增加performance
Barb Cronin avatar
By Barb Cronin
at 2018-08-03T09:05
所以就要培養第二專長
Rebecca avatar
By Rebecca
at 2018-08-07T10:27
現在只會做routine的工作 將來肯定被AI replace
Daph Bay avatar
By Daph Bay
at 2018-08-09T01:21
一定要去進修關於大數據 ML 演算法等
Hedy avatar
By Hedy
at 2018-08-12T00:45
倒不覺得一定要學那些
但要了解機台原理 有能力找出問題並解決
Yuri avatar
By Yuri
at 2018-08-13T07:35
比起靠經驗猜問題或照表操課的 應該就夠留下來了
Lauren avatar
By Lauren
at 2018-08-16T03:59
反正，多學是好事，也不要去排斥 不然會跟新鮮人沒競爭力
Ingrid avatar
By Ingrid
at 2018-08-18T01:53
以後會留來下的就是跨領域的人才
Rosalind avatar
By Rosalind
at 2018-08-22T13:58
多學是好事 但對已在社會打滾十多年的人來說CP值不高
Jacky avatar
By Jacky
at 2018-08-23T15:11
你還得考慮年齡的問題
Kristin avatar
By Kristin
at 2018-08-27T21:49
設備不可能失業，怕是怕自己稱不住
Damian avatar
By Damian
at 2018-08-30T03:41
而且吸收的程度也有差 年齡高的人再怎樣厲害
Donna avatar
By Donna
at 2018-09-03T21:18
公司不如投資剛畢業的人 你還要考慮台灣的科技環境
Daniel avatar
By Daniel
at 2018-09-08T09:32
本版鄉民會告訴你設備只有四大碩才有機會辦法做好
Hedy avatar
By Hedy
at 2018-09-12T12:52
一般到35歲以後 找工作會比較著重在你是否有管理經驗
Rosalind avatar
By Rosalind
at 2018-09-12T20:10
管理深入到什麼地方 有什麼樣的實績
Delia avatar
By Delia
at 2018-09-13T13:06
大數據個屁 學生嗎？
Quanna avatar
By Quanna
at 2018-09-16T16:23
新技術 公司永遠只會考量剛畢業的新鮮人
George avatar
By George
at 2018-09-20T18:42
因為他是最接近現代科學的年齡層
Madame avatar
By Madame
at 2018-09-24T19:20
不要高估台灣科技 到時候AI不會修 我們還得自己去修
Eartha avatar
By Eartha
at 2018-09-27T04:33
再加上也多了要修AI 修不好還不是得call vendor=="
Cara avatar
By Cara
at 2018-09-27T09:21
傳統汽車產業 都已經實施機械手臂維修與組裝了
Blanche avatar
By Blanche
at 2018-09-28T17:27
我認為科技業日新月異 設備要持續買新的
Carolina Franco avatar
By Carolina Franco
at 2018-09-30T22:20
搞AI還有萬里長城的路要走...
Eartha avatar
By Eartha
at 2018-09-30T23:27
真的是學生廢文
Hedwig avatar
By Hedwig
at 2018-10-03T03:15
就是100個調機台的人去搶3個調手臂的工作缺阿
James avatar
By James
at 2018-10-04T16:23
可是IOT就是連機器人修復機器人不是？
Eartha avatar
By Eartha
at 2018-10-05T11:56
無塵布會自己飛行嗎？
Mia avatar
By Mia
at 2018-10-08T04:58
先確定所謂的大數據資料正確性有幾趴
Isabella avatar
By Isabella
at 2018-10-10T21:13
sensor不會光衰？ 不會螺絲鬆歪掉？ 不會直接暴斃？的確
不要值班 離產線越遠越好 上面都認為導入一項自動化 人力
就可以50% 70% 90%的刪減 然後robot整天該該叫不然就無言
停止 交握異常 最靠北的還有小菲路過去撞Emo跟開門機台sh
ot down 找廠商來都只會報價全新機台 要修理就掰掰再聯絡
Isabella avatar
By Isabella
at 2018-10-14T19:43
虛晃一招 機台妥善率都是一百分 產品良率也都是一百分
讚讚
Zanna avatar
By Zanna
at 2018-10-17T20:21
台GG沒得調去聯電調
Annie avatar
By Annie
at 2018-10-21T10:53
機械手臂不會壞？不用保養？不用校正？不用改線？這篇簡直
奇文共賞…
Una avatar
By Una
at 2018-10-23T05:07
設備還是會壞會down機啊，奇文啊！
Lauren avatar
By Lauren
at 2018-10-27T06:07
等機器會修機器 就是skynet 的時代來了
Freda avatar
By Freda
at 2018-10-27T19:35
沒說不用人 但絕對少很多人
Barb Cronin avatar
By Barb Cronin
at 2018-10-28T21:33
先畢業再說吧
Damian avatar
By Damian
at 2018-10-29T06:44
機器修機器哩...怕.jpg
Yuri avatar
By Yuri
at 2018-10-30T13:12
ai 寫code 機器修機器 人當乞丐 難怪天網要毀滅人類r
Joseph avatar
By Joseph
at 2018-11-02T20:14
那傳產全部吃屎了啊
Robert avatar
By Robert
at 2018-11-05T09:01
10年就賺飽啦
Candice avatar
By Candice
at 2018-11-08T07:05
這種廢文看就知道學生 你以為機台只要調參數都不會壞
Freda avatar
By Freda
at 2018-11-11T17:58
機器學習目前幾乎都是完成單一任務 機況這麼多種
每種都訓練一個MODEL? 然後還要訓練一個分辨是哪種機
Valerie avatar
By Valerie
at 2018-11-16T16:29
況的MODEL 你以為這麼簡單歐 就算都認得出來機況 還要
修到好 十年做到全自動?
Daph Bay avatar
By Daph Bay
at 2018-11-19T06:48
未來產線職位的缺一定會越來越少，這是一定的..
Andrew avatar
By Andrew
at 2018-11-20T12:51
標準不懂工廠.機台.生產線啊 和某人喊AI.工業4.0 87像
Caroline avatar
By Caroline
at 2018-11-21T10:26
真的奇文共賞 以為很簡單?
Damian avatar
By Damian
at 2018-11-22T06:03
十年已經可以退休了。。
Damian avatar
By Damian
at 2018-11-22T16:12
設備幹個10年也不簡單欸
Connor avatar
By Connor
at 2018-11-25T12:07
設備被取代前也是製程 整合先 你說的分析過程是AI最容易
做到的
Thomas avatar
By Thomas
at 2018-11-28T07:45
樓上正解..反而人人嫌的設備會活的比PE PIE久
Jack avatar
By Jack
at 2018-12-02T12:18
沒錯，但我覺得未來較有可能的反而是機台內部自動
修復，但機台得重新設計，大量使用模組化套件，在
機身內存放備料，由機台內的robot自動更換加校正，a
uto recover plus+
Adele avatar
By Adele
at 2018-12-05T08:43
機台要是每天都一模一樣，那給AI調很好，但老實說機台每
台都不一樣，你要大數據？一台開一天就一天份的數據，你
要怎樣大數據？機器從生產到組裝到每天整備清潔，每一台
都不一樣，光是累積數據就難了，中間故障換零件修完同一
個標準下去真的可以嗎？AI加機械臂顧機台還可以但調機台
實在不敢說會真的比人好
Quintina avatar
By Quintina
at 2018-12-08T02:04
在公司還是嘴砲最強啦 人工智能絕對比不上嘴砲跟廢文
William avatar
By William
at 2018-12-11T10:35
其實說不定有PTT BOT在推文呢
William avatar
By William
at 2018-12-14T23:01
叫助工去修就好了 EE GG
Kristin avatar
By Kristin
at 2018-12-17T02:54
Fab端穩定製程有些機會
Andrew avatar
By Andrew
at 2018-12-20T09:58
目前十年是穩穩的 自己待不待的下去才是重點
Susan avatar
By Susan
at 2018-12-20T20:14
不過穩定製程的確實會一直縮減人數
Mary avatar
By Mary
at 2018-12-23T04:31
修一天或修十天，都是修
Enid avatar
By Enid
at 2018-12-24T16:57
原來未來的世界是機器修機器啊！漲姿勢啦！
Kumar avatar
By Kumar
at 2018-12-26T16:52
可憐的孩子
Todd Johnson avatar
By Todd Johnson
at 2018-12-30T00:39
還沒出社會 XDDDDDD
Emma avatar
By Emma
at 2018-12-31T08:21
大數據自己tune recipe是有聽說，不過AI不會先射箭再畫
靶吧XDD
Joe avatar
By Joe
at 2019-01-04T20:26
你以為工程師只要調機喔
Eartha avatar
By Eartha
at 2019-01-09T12:52
若要AI要先畫靶才射箭，那issue永遠沒結論，大數據永遠沒
data
Genevieve avatar
By Genevieve
at 2019-01-13T16:15
學生文

面試真的要小心.....（文長）

Andy avatar
By Andy
at 2018-04-02T08:08
※ [本文轉錄自 WomenTalk 看板 #1QmH287x ] 作者: strawberry3 (阿囉哈) 看板: WomenTalk 標題: Re: [心情] 面試真的要小心.....（文長） 時間: Mon Apr 2 01:01:57 2018 首次回文...因為太憤慨了必須出聲幫高調！ 我妹在上週也去了”x鑽”公司面試人資的職位/面試官是一位耗萎先生（簡稱K先生） 面試過程 ...

系統廠的平均學歷？

Necoo avatar
By Necoo
at 2018-04-01T17:00
※ 引述《raizse (raiz)》之銘言： : 大家好，小弟目前還在服役中，對於未來找工作很迷惘。有鑑於某個免役112同學現在剛 : 進某系統廠工作，一直說同事主管學歷差距很大，程度也良莠不齊，一般相處聊天就會有 : 明顯差距的那種，還說在這環境當假RD不如去GG當輪班星人。 : 因此小弟想請教各位前輩，在系統廠工作平均學歷真的差很多嗎？雖然說學歷好不代表人 : 格資質一定好，私碩也不代表就一 ...

人資的專業度？

Sierra Rose avatar
By Sierra Rose
at 2018-04-01T12:08
先說一下背景 私立後段技職院校 多益700多 半導體最賽那段設備商 設備工程師 最近履歷開著 不時會接到面試邀約電話 很奇怪的的是 有時候會遇到人資打來問對設備and#34;助理and#34;工程師有沒有興趣 如茂迪 我通常都會回他們說 我在這邊掛工程師了 對助理工程師沒興趣 除非你們錢比我多 我這邊好奇的是 我問過很多前輩 半導體設備 難度會稍高於光電 面板 pcb 特別是我 又 ...

offer問題

Candice avatar
By Candice
at 2018-04-01T10:38
經歷了公司週轉不靈 因此最近面試了一些工作 補充一下小弟背景，國立機械碩，生醫產品開發經驗兩年多 PS:之前待遇:(N-2)*12 公司 國立中正大學 微邦科技 部門單位 前瞻中心 製程測試工程師 專案工程師 地點 嘉義 桃園 出差 不清楚 有（可能去大陸） 住宿 ...

工作經驗會重算嗎？

George avatar
By George
at 2018-03-31T17:01
※ 引述《cara4966 (888)》之銘言： : 各位先進好 : 目前我在準備明年去美國念MBA，行政職兩年、已在系統廠PM工作3年。 : 而我現在27歲，預計念完回來是30。 : 有些人說我回來後若想繼續找系統廠、科技業，年資會重算，我覺得這樣不太合理，但真 : 的會這樣嗎？ 如果回來還是做 PM , PM 的經驗應該可以算, 行政職要看內容,若也是對人,可能可以算或是打折,看你怎麼把這 ...