• 林順傑

     

    技術副組長

    工研院南分院

     

     

    主題

     

    生成式AI應用在研發及設計的機會

     

    講師簡介

     

    林順傑現職為工研院南分院數位轉型技術組技術副組長，於工研院從事研發已17年，在石化材料、金屬加工、半導體電子、紡織、射出成型、醫療生技等各產業共輔導過上百件AI相關專案，帶領團隊協助產業發展虛擬量測、肇因分析、生產排程、外觀檢測、設備效能監診、參數最佳化、軟體流程自動化、環境安全監識等各式AI-based資料分析技術，以能結合專家作業流程落實至各產業現場應用。

    學歷：
    • 國立成功大學電機工程學系博士

    經歷：
    • 工研院 南分院 數位轉型技術組 技術副組長(2023/06~)
    • 工研院 南分院 人工智慧應用部 經理(2019/09~2023/06)
    • 工研院 資通所 資料應用部 副理(2015/09~2019/09)

    榮譽/專利/論文等：
    • (專利) 異因分析與校正方法與系統 (I543102)
    • (專利) 連續性製程的預測系統及方法 (I537848)
    • 2020 經濟部科技成果場域應用獎
    • 2021 經濟部產業化貢獻金牌獎
    • 2021 (論文)基於代理模型之貫序實驗參數最佳化方法於染整業智慧製造應用案例/中國統計學報
    • 2022 (論文)超效率佈署AI-BOT流程自動化機器人技術與製造應用實例/機械工業雜誌
    • 2023 (論文)虛擬品管員-智慧化網印參數監控回饋技術/機械工業雜誌
    • 2024 (論文)基因演算法應用於TGV雷射加工路徑優化/機械工業雜誌

     

    演講大綱

     

    生成式AI(GAI)新技術崛起，應用層面逐漸擴大，應思考如何結合鑑別式AI及GAI，使智慧製造發展更上一層樓，其中像新產品研發需投注大量時間與資源，難以因應即時性需求；除仰賴過去經驗，更需推陳出新，產出創新之製程設計，但人為思考易受限制，而產品或機構設計亦需仰賴具有高技術及經驗性人才，然而人才培養不易，成功經驗不易被複製或技藝難以傳承，專業領域人力形成斷層。在本次講題中，將從產品設計面從3個層次說明設計需求與生成運用的應用機會，以及從研發試驗面介紹國內外GAI與AI應用案例供業界先進參考。