本課程旨在培育學生具備系統性分析及控制製程動態特性的能力，透過數據驅動的方法掌握製程即時調控原理。課程同時將整合良率分析與實驗設計技巧，以有效提升製程品質與穩健性。教學內容將涵蓋兩模組： 1. 製程探索 *PID控制器之原理與調校實務 說明PID控制器的動態響應特性與參數調整方法，透過系統模擬及實務案例，引導學生掌握如何根據製程動態特性設定與優化控制參數，達成即時有效的製程調控。 *資料驅動之批次控制器 介紹以資料為基礎之批次控制方法 (如EWMA、卡爾曼濾波、強化學習)，指導學生運用製程歷史資料進行參數動態修正，以因應製程長期飄移，維持製程穩定性與品質。 2. 良率探索 *實驗設計與良率最佳化 教導學生以實驗設計法（田口穩健設計方法、反應曲面法） 辨認製程中關鍵因子，結合統計最佳化方法，以具備穩健性的參數組合設計改善品質並提升製程良率。 *良率共通性分析 利用資料分析與機器學習方法，透過累積的歷史製造資料中，系統化辨識影響製程良率之重要共通因子，進而為後續實驗設計提供重要的參考依據。

完成本課程後，學生將能系統化解析製程動態特性，並從大量時序、空間與批次資料中萃取具工程意義的結構與模式，且能： 1. 運用資料驅動的方法建立、驗證與優化即時控制策略，並對PID、指數加權移動平均、卡爾曼濾波等方法的適用條件與限制具備扎實判斷力。 2. 具備規劃與執行製程實驗設計的能力，能以穩健設計、反應曲面法探究關鍵參數，並利用最佳化程序提出兼具效能與穩健性的製程參數組合。 3. 學會以資料科學方法執行良率共通因子辨識，理解如何從跨批次、跨機台的資料中構建可靠的因果與統計推論。

生產與作業管理、機率與統計、微積分、程式設計