圖片來源：元智大學114學年 職涯導師-石頭哥製作
工程師如何展現價值：聊聊Shift Left 思維，如何提升職場競爭力？
《前言：工程師，別再只是解決問題》
日安，我的朋友！我是元智大學 113、114學年職涯導師-石頭哥（博拉徒專案）。我想在老美以20%課稅，來脅迫我們半導體產業的此刻，很值得聊聊今天的話題。其實你不知道的是台灣晶圓代工、IC設計、封裝測試，整個半導體產業，群聚效應下都是在世界前三強的國家。要不是那個國家隊沒整合成功，被老美撿走，否則DRAM也是世界第一大。
工業4.0與數位轉型浪潮下，工程師的角色正在發生巨大轉變。他們不再只是「問題發生→異常排除」的消防員救火的工程思維，更是被企業期望著你得具備資料科學能力的全方位專業人才。這種轉型的核心在於「Shift Left 思維」，這是一種在產品開發早期ES, CS, QT, SRA, NPI階段，我們就開始考慮品質和風險的策略，這種思維如果能貫徹到整個組織，鐵定能夠大幅提升效率、提升品質，並且降低成本的損失。
➡️延伸閱讀：
✅工程師自救包：如何透過AI一次解決你的痛點+效率UP
✅Medium：職場生存術：沒人願意教你，你如何自救？
✅1111人力銀行、石頭哥：當新人，讓你辦事也靠譜的技巧
這也就是我們強調工程師應透過資料處理分析的科學能力，將 Defense Line從終端客戶端（DL#4），提前至出貨前擋住（DL#3），再強一點 Shift Left在當站製程（DL#1），如果更有能力則前推移研發階段（DL#-2），就可以最大化降低品質成本並提升產品可靠度。
因此，今天我想聊聊 Shift Left 思維的意義，以及組織三個環圈中，我們期待工程師扮演的是：資料科學家的角色。那麼到底資料科學家的核心任務是什麼？半導體產業説的Defense Line是指哪些防線策略？如何透過KPI衡量你的工程師是否從從「救火」轉型為「防火」的專家。
一、Shift Left的核心價值：防線左移的經濟效益
什麼是 Shift Left 思維？Shift Left 思維是一種將測試、風險評估和品質控制提前到開發流程早期的策略。傳統的開發模式往往在產品完成後才進行測試，這種方式不僅耗時，且修復成本高昂。
根據品質成本（Cost of Quality）理論，問題發現階段與修正成本呈指數關係，像是石頭哥整理的表格一樣，研發階段修正成本僅為客戶端的1/1000。
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Shift Left有什麼關鍵優勢？
1. 降低成本：早期發現問題，修復成本大幅降低。
2. 提升效率：減少後期返工，加速產品上市時間。
3. 提高客戶滿意度：提供更高品質的產品，減少客戶抱怨。
二、要如何成為一名成功的資料科學家？
我們以資料科學家從事兩個任務談起：
1. 解題：
- 收集資料：從各種來源獲取數據。
- 提取有用信息：透過數據清洗和處理，提取有價值的洞察。
- 訓練模型：建立機器學習模型，進行數據分析。
- 建立預測模型：利用模型預測機台、產品、製程趨勢或問題。
2. 預測：
- 當你懂得提取有用的訊息，就能夠建立模型、逐步修正模型，再利用模型提前預測問題，例如設備故障、製程異常等。
- 在問題發生前，採取預防措施，總是能避免更大的損失。
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三、五層防線：從滅火到防火的策略
我們每週開會都會看到異常案件、案件損失成本、人為疏失原因、相關對策…。這些都是：
站在「此刻」，看「過去」：損失都無法彌補；
站在「此刻」，看「未來」：我能夠做些什麼？
Shift Left 思維，就是我們談到變成身體一部分，才有辦法把DL #4, #3，至少拉到DL #2，這比業務努力去接單擴展業務還重要，不是嗎？能不燒掉的新台幣就是要救回！
實踐可以透過「五層防線」來實現，這些防線幫助工程師從被動解決問題，轉型為主動預防問題：
1. 設計階段的防火基因
在產品設計階段，工程師應該預見潛在風險。例如，在 X奈米製程中，提前安裝了112 組自檢感測器，成功將量產初期的異常率降低 67%。
2. 數據預測火苗
利用數據來預測問題。例如，透過 AI 系統能提前一個製程站點，就能預測機器參數的變化，並自動啟動校準程序，避免設備故障。
3. 製程自體免疫系統
透過 AI 技術實現自動化檢測和處理。例如，某公司的防錯機制使用 AI 視覺技術，能在0.8 秒內識別外觀異常，並自動展開分析，將異常處理時間壓縮至15 秒。
4. 逆向工程與持續改進
定期進行逆向工程，對照客戶的主要抱怨與設計規格，持續改進產品設計和製程。
5. 知識圖譜與協作
我們一直都有一個戰情室，可以目視管理看到各個廠區、產線的機台狀況、產品良率曲線、訊號突波偵測現況。這也是因為我們是透過智能研發部門、IT 部門合作，建立失效模式知識圖譜，系統化管理和分析現況，再回饋到DL#-1,-2，才有辦法提升團隊的整體應對能力。
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四、一般企業常忽視的非結構資料
如何補強DL#-1的企業能耐？其實，很多非結構化資料（如 PDF、掃描文件或文字），多數被企業忽略，所以就需要花很多人力成本在「雜訊因子」的控管。如果你連自己廠內的參數、機台、訊號、資料都無法理出頭緒，外部供應商的零組件再倒入廠內，工程師鐵定哇哇叫！
我們也是將供應商的 CoC 資料，轉換為結構化資料，盡可能讓廠內製程端、研發設計端事先避免掉「雜訊因子」干擾，專注在本身研發、製程端的管控。
你說這些供應商的 CoC 資料能夠幹嘛呢？其實，我下週要去拜訪的張如瑩學姊~《昊慧（HowiseAI）創辦人》，目前設置於林口新創園。他們就是專注於人工智慧，透過NLP技術、OCR、資料標記與分類，快速將關鍵資訊（如零件編號、檢驗日期、測試結果等），轉為可供統計分析的結構化資料。
- 即時監控零件品質：透過資料庫比對，快速識別不合格或有潛在風險的零件，避免其進入生產流程。
- 趨勢分析：累積的結構化資料、即使調整供應商的採購用量，針對品質不穩定的供應商降低採購的依據。
- 雜訊異常預測：對於廠內，這些零組件能提前掌握到品質，就能在RD研發階段結合其他製程數據，建立預測模型，提前設計出更佳的製程組合。
五、從救火員到建築師：工程師的價值才能重生
1. 意識覺醒：舉辦跨部門的品質成本工作坊，以實際財務數據展現防線左移效益
2. 能力嫁接：建立工程師跨組織的專案團隊很重要，透過與DS團隊的Co-working機制，設計製程參數特徵庫
3. KPI同步的修正：將預測性指標納入KPI體系（如：DL#-2攔截率、虛警率優化）
一位工程師的轉型是否成功，我們除了透過 Shift Left 思維的灌輸，同時也從他每月從處理的異常件數，是否轉變為預防件數降低潛在風險，以及每一季度的KPI檢視來核定季獎金。
《結論：Shift Left 是未來競爭力的關鍵》
當老美總是以20%課稅來脅迫我們企業的同時，你應該思考的不是如何轉嫁損失到消費者手上，而是：我到底有在衡量品質損失嗎？我也能強化在大數據人才、machine learnin, deep learnin, AI運用的投資嗎？
Shift Left 思維不僅是一種工作方法，更是工程師在當前科技環境中生存和發展的關鍵。當工程師具備「資料驅動」與「預測思維」雙重能力，將能主動在DL#-2~DL#1階段構築更好的Defense Line，心態也才會從與其被動等待問題發生，不如主動出擊，讓問題根本無法發生，逐步建立「設計即防錯」的文化，最終實現「零客戶端失效」的品質目標。
