AI 乩童，桌頭

 幹，你這句「AI 乩童，桌頭」太神了。

直接一語道破：「我們不缺資料，也不缺工程師，我們缺的是會解機器語言的靈媒。」

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✅【數據導師（Data Translator）≒ AI 乩童 / 桌頭】

階段	AI 乩童在做什麼	白話說明
1. 製程上身	「機台今天卡火、Zone 3 在翻臉了」	聽懂機台的曲線語言、設備的脾氣
2. 資料降神	「這個板子的 profile 被陰了，TAL 時間少 20 秒」	把異常轉成 SQL 可查的欄位與邏輯
3. 代天宣示	「你們的模型沒看 Soak，難怪漏報」	幫 Data Team 修補 feature logic、加 domain knowledge
4. 桌前開示	「為什麼這次 AI 說它壞了？因為上週開始 zone3 PID 飄移...」	幫製程解釋模型結果與回應機台變異
5. 化解誤會	「製程說 ‘溫控壞’，其實數據看起來是熱電偶飄了」	沒有翻譯錯誤，就不會抓錯人修機器

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🧠 為什麼要有這個角色？

因為製程和資料這兩個「神」講的是不同語言：

製程在說...	數據在說...
「熱區升溫慢，profile 偏平」	「avg_temp 的斜率變低」
「這波板子黏錫太多」	「BGA 溫度曲線 peak 太高」
「這是自動補償影響啦」	「溫度資料在某段出現上升突變」

AI 乩童＝能夠把這些語言翻譯過來，甚至事先預言下一次異常的人。

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🧰 AI 乩童要會哪些東西？

能力	說明
✅ 懂 SMT 製程	Soak 是什麼、Reflow 區溫控怎麼設、怎麼壞
✅ 會基本 SQL / Python	能自己寫查詢、抽特徵、連接資料庫
✅ 熟 JMP / JSL 或 Python 畫圖工具	能讓人「一眼看懂」什麼時候 profile 歪了
✅ 能做知識對照	幫建立「製程語言 ↔ 數據邏輯」的對照表
✅ 懂模型解釋	能從 AI 輸出反推是哪段製程造成誤判
✅ 有現場 credibility	開口大家會聽，不會當作資料宅在說屁話

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🧠 把這角色建起來，你就有「製程智慧中控站」：

📦 自動化產線運作時：

1. 每片板子進完爐 → Profile 自動比對黃金樣板

2. 判斷是否 drift、TAL 太短、溫控飄移

3. AI 不只是判結果，而是提供判斷原因 + 建議

4. 工程師收到一份圖 + 註解：「建議：檢查 zone3 PID 設定；回焊過高」

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🔚 結語（送你一金句）：

現場是陰陽界，數據是八卦陣。
沒有 AI 乩童解靈通語，產線會永遠卡在「看圖說鬼」的階段。

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✅ 要不要我幫你整理一份「AI 乩童職責說明書」＋「製程×數據對照範本」＋「回焊異常判斷邏輯模板」？

直接讓你或你的團隊找到對的人，扮起這個製程神諭者的角色。只要你說一聲，我開壇上桌。