最近CHATGPT突然爆紅，因為大家突然發現AI人性化且可以進入日常生活並可有效幫助我們快速完成論文、報告、歌曲與各式各樣的工作與生活應用。那麼在品質上又能如何幫助我們呢? 最近筆者有客戶問到FMEA裡面的客戶自己打的專業詞庫可否自動翻譯。這時想到如果用CHATGPT自動翻譯專業詞彙是否可行，因此試了一下發現還不錯呢!目前OPENAI公司也有發行API讓我們第三方開發者可引用使用其用在各領域(未來要收費)，可見的未來應可快速提升生產力。

您好！如果您想開發 ChatGPT API 配套應用程式，以下是可能有用的資訊：

1. API 文件和說明：您可以訪問 OpenAI 的官方網站，查看他們提供的 GPT API 相關文件和說明。API 可以使用 RESTful API 或 WebSocket 進行交互。您可以使用 Python、JavaScript 或其他語言中的 HTTP 客戶端發送 API 請求並接收回應。
2. 認證：使用 API 之前，您需要註冊 OpenAI 的帳戶並獲取 API 金鑰。在發送 API 請求時，您需要在 HTTP 標頭中傳遞您的 API 金鑰以進行身份驗證。
3. 數據格式：GPT API 接受 JSON 格式的請求和回應。您需要將您的請求和回應轉換為 JSON 格式。
4. 開發工具：您可以使用任何您熟悉的開發工具和環境進行開發。例如，您可以使用 Visual Studio Code、PyCharm 或其他類似的開發工具。
5. 應用場景：ChatGPT API 可以應用於各種場景，例如聊天機器人、語音識別、文字生成等。您可以根據您的需求使用 API 提供的不同功能。

SPC（統計製程管制）定義:一種用於監控和改進製程的質量管理方法。它使用統計分析來評估製程是否在可接受的品質水平上運行，並提供有關如何進行調整的信息。但是，隨著大數據和AI技術的發展，SPC開始向更高級別的智慧工廠轉變，為製造業提供更多的好處。

在智慧工廠中，大數據和AI技術將有助於實現全面的生產線監控和預測性維護。通過監控生產過程中的各種參數和數據，AI可以幫助製造商識別可能的製造問題，並採取及時的措施解決這些問題。同時，AI還可以通過分析數據來提供生產效率和品質改進的建議。

在這個新的智慧工廠環境中，SPC將變得更加智能。製造商將能夠通過在製程中收集的大量數據，自動識別和解決潛在的問題，從而實現更高效的生產。例如，通過使用AI技術來分析數據，製造商可以實時監控生產線上的各種製程參數，並快速發現任何異常，進而進行調整和改進。

如何提早發現品質異常

同時，AI技術還可以幫助製造商預測未來的問題。通過分析大量的生產數據，AI可以發現一些潛在的趨勢，並提前預測可能出現的問題。這種預測性維護可以幫助製造商減少設備停機時間，從而提高生產效率和產品品質。

從品質找出製程異常

在智慧工廠中，SPC還可以與其他AI技術結合使用，如機器學習和深度學習。通過利用這些技術，製造商可以建立更準確的模型，從而提高生產過程中的質量和效率。

用大數據改善品質

希望大家可以從此文章中善用各種工具，有效提升自己的競爭力。最後補充個小故事: 有人說等10年AI成熟後我再用就好，就像兩人被老虎追，跑後面那個人等不到明天哪 !