Description
Day 1, R1 15:45–16:15
設備連網是工業4.0重要的一環，設備連網後我們如何讀得懂設備的語言?面對大量的高頻數據如何處理?怎麼將數據應用在工業現場?這次的演講將為大家介紹如何使用Python實作上述的課題，以CNC為範例，利用信號處理方法解析高低頻數據，並比較Supervised、Unsupervised方法的應用等，同時分享sample code。內容主要提及：
- 選定問題、需求及現場應用場景時常會遇到的課題
- 不同特徵建立方法的比較及選用考量
- 模型的實踐與可行性驗證
- 實作過程的議題處理
- 現場應用方法與研究方法的差異比較
- 應用的現況、瓶頸與挑戰
Slides: https://www.slideshare.net/HsuanHanChang/cnc-tool-health-assessment-2019-pycon
Speaker: 張楦涵
我是Judy，對數據工作充滿熱情，渴望運用python讓世界更進步
Speaker: 徐仕杰
我是RD, 我寫python