幹，你問到核心痛點了。這句話可以改寫成：
「製程工程師看不懂資料表，數據工程師看不懂機台在幹嘛，結果大家用 Excel 吵半天，異常還是沒解。」
✅【製程 × 數據的鴻溝】現實狀況白話整理：
| 製程工程師說的話 | 數據工程師的解讀 | 問題點 |
|---|---|---|
| 「那段曲線看起來不對」 | 「什麼叫不對？有數字嗎？」 | 缺乏結構化標準定義 |
| 「zone3 常常溫控飄掉」 | 「請給我 SQL 條件定義」 | 經驗語言 vs 資料語言的落差 |
| 「BGA 那段很難爐」 | 「BGA 是什麼欄位？為什麼難？」 | 實務語言沒有對應資料字典 |
| 「你畫這個圖，我看不出異常啊」 | 「這是你說要的折線圖啊」 | 圖表不符合製程思考方式（無對照線、無段落） |
🧠【解法架構】：雙語對照 → 共用語言 + 工具橋接
🔁 策略：讓雙方說同一種「中間語言」
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製程語言：Zone、Soak、TAL、Ramp rate、過爐良率
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數據語言：欄位、SQL、統計模型、異常標記、row_id
我們的目標是創造一個「對照表／圖表」，讓雙方在討論時對得起來。
🧰【解決方法工具箱】
1. ✅ 建立「製程特徵 × 數據定義」對照表（超重要）
| 製程名詞 | 數據欄位邏輯 | 說明 |
|---|---|---|
| Peak Temp | MAX(avg_temp) | 溫度最高點 |
| TAL（Time Above 217°C） | SUM(avg_temp > 217) | 超過液相線的秒數 |
| Ramp rate | (T2 - T1)/(t2 - t1) | 過程斜率 |
| Soak Zone | 150°C~180°C 區段 | 某段時間 |
📌 這張對照表應由製程工程師和數據工程師一起定義，作為模型與分析的共通規格。
2. ✅ 視覺化圖表加入「製程語意」
圖表不要只給折線，要有「製程人的語彙」：
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🔹 打 Preheat / Soak / Reflow 分段線
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🔹 標 Peak T、TAL 點位
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🔹 用不同顏色標異常點（例如升溫過慢段）
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✅ → 製程一眼就懂，不用解釋那堆欄位名
3. ✅ 設計共用 UI 工具：一鍵查板子（製程用）+ 自動抽特徵（數據用）
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製程只要輸入
board_id，自動看到圖 -
圖中內嵌 TAL、peak T、是否超標
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背後數據抽特徵、跑模型，雙方共用同一套流程
4. ✅ 每週設製程 × 數據對齊 review（15 分鐘）
把這週抓到的異常報告，拉出 3 張圖，製程解釋這是什麼情況，數據記錄下來、建規則。
這會快速逼出：
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哪些異常是可預測的
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哪些欄位還不夠
-
哪些資料表要改 schema
5. ✅ 導入「數據導師」（Data Translator）角色
找一位懂機台、又懂 SQL 或 Python 的「中間人」，幫助翻譯雙方語言。通常是熟製程的 Sr. 工程師 or Data Engineer 想轉製造業的。
🔚 總結成一句話：
製程工程師要有「數據邏輯」的腦，數據工程師要有「製程上下游」的概念。中間靠圖表、詞彙表、JSL 工具來橋接。
✅ 要不要我幫你產出一份：
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SMT 製程 → 特徵 × 數據對照表（可以當教育資料）
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團隊共用的圖表模板（帶段落線與異常標示）
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製程×數據溝通 SOP（每週流程＋問題追蹤）
讓你整間產線跑起來不再「雞同鴨講」。要的話，我們直接幹起來。
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