透過 AI 與流程式建模技術，將 PCB 模擬資料轉化為可預測的工程智慧。結合資料探索、特徵分析與模型優化，快速建立最大應力預測能力，協助工程團隊提升分析效率、加速設計驗證，讓既有模擬資料發揮更高價值。

以 AI 驅動資料洞察，打造智慧化工程分析流程

PCB的設計探索過程會累積大量幾何尺寸、位置、配置等參數，以及對應的最大應力結果。透過 RapidMiner AI Studio，可將這些模擬資料轉化為 AI 機器學習模型，建立從資料準備、探索分析到預測建模的完整流程。

圖1：視覺化流程讓建模過程一目了然

從資料探索開始，發掘影響預測效能的關鍵因素

透過Rapidminer AI Studio的視覺化探索能力，可以快速觀察PCB 模擬資料中各項參數的分布、範圍與趨勢，進一步找出可能影響模型學習的因素。例如部分數值變數呈現偏態分布，便可依據資料特性選擇適當的前處理方式。

圖2：透過視覺化掌握資料趨勢

善用前處理，讓資料發揮更大價值

針對資料探索所發現的特性，可以利用 RapidMiner AI Studio 的前處理功能進行適當的資料轉換與處理，改善模型輸入品質，強化模型對關鍵特徵的學習能力。
經過處理後，本案例模型的 R² 由 0.86 提升至 0.92，有效提升模型對PCB 最大應力變異的解釋能力，展現資料處理策略對預測效能的重要影響。

圖3：拖拉欄位與函數，即時預覽特徵運算結果，無須撰寫任何程式碼

從模擬資料走向 AI 預測

將累積的PCB工程模擬經驗轉化為 AI 預測能力後，面對新的設計參數組合，便可快速評估最大應力趨勢，作為分析與後續驗證的有效輔助。
透過 RapidMiner AI Studio，從資料探索、前處理、模型建立到效能評估，皆可在同一套視覺化流程中完成。直觀的操作不僅降低分析複雜度，也讓建模流程更容易維護、調整與持續優化，為智慧工程分析開啟更多可能。