智慧製造為目前全球性的趨勢，面對製造業轉型，如何結合資通訊與智慧機械的技術，來提升整體生產效率及彈性，成為產業面臨的重要課題。台灣電路板協會(TPCA)與工研院電光系統所於10月26日搭配TPCA Show假南港展館，共同攜手舉辦iFactory論壇，期盼能將最新的智慧製造趨勢與案例帶給PCB產業，促進產業持續發展。
論壇邀請到Cimetrix、工研院巨資中心、SAS Institute Inc.、慧穩科技等海內外知名廠商針對大數據、AI視覺辨識與智慧排程上的應用、及智慧製造的基石架構進行分享，精彩內容吸引超過100位產業先進熱烈討論，讓台灣電路板產業智慧製造發展再創新局。
Cimetrix的Ranjan Chatterjee副總先是提及製造業目前遇到幾個挑戰:1. 產品生命週期的縮短 2. 產品少量多樣化 3. 生產成本的壓力 4. 投資回報時間的縮短。因此如何從數據中產生資訊、再從資訊中萃取出可實行的智慧是企業所需面臨的議題。為了克服這些項目，所以需要智慧機械以達到智慧製造，而半導體產業因此發展出一套標準化的規範，從SECS-II，GEM，GEM300，到EDA I….幫助企業快速導入。OEE (Overall Equipment Effectiveness) 整體設備效率是智慧工廠的一個重要的指標，藉由即時儀器特性回饋、警報來達到機器使用效率最大化。
工研院巨資中心的藍坤銘博士介紹「 AI的原理及在智慧工廠的應用」，AI為目前最火紅的關鍵字，而AI能做什麼?約略分為幾個應用:1. 影像辨識分析 2. 聲音辨識分析 3. 自然語言處理 4. 大數據-利用各種資料整合、正確判斷出趨勢 5. 主動做出決策並行動。工研院巨資中心利用Machine learning技術做MOCVD機台預診斷的應用，將機台內多種資料擷取出來，預測製程設備何時會發生故障。此外藍博士也分享檢測瑕疵過濾、大量製程排程系統的應用。
SAS的藍秀仁資深顧問分享「智慧製造下的大數據分析與案例」，目前希望透過IoT技術運用在工廠，達到生產追蹤與監控，其中有幾個是可以著墨之處EDA - 智能工程資料分析系統 (Engineering Data Analysis)從人, 機, 料, 法, 環各個層面去了解及找出可能影響產品品質與良率的各個因子。SPC - 精實統計製程管制系統 (Statistic Process Control)生產過程各個品質參數的監控與異常管理。FDC - 先進製程控制系統 (Fault Detection Classification)設備管理/PM的週期的最佳化，偵測潛在的問題，防止對產品造成影響。
慧穩科技的陳逸華經理帶來AOI在智慧製造的最新應用，陳經理介紹AI技術中的深度神經網路（DNN）、卷積神經網絡(CNN)的原理，以及監督學習、非監督學習間的差別。而慧穩科技透過AOI結合Deep learning的技術應用在布料瑕疵檢測、鋼管內壁檢測、被動元件陶瓷檢測上。