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2019年12月(第54期)智慧能源-智造時代的核心驅動力
多數的人並不知道, 環保與節能也是工業4.0的目標之一。 智造不單單只是品質的提升, 更包含價值的提升, 而價值的提升有賴於多方的參與, 其中,能源效率的提升, 以及綠能方案的採用, 都是增加生產價值的手段。 透過導入智慧的能源管理系統, 結合次世代再生能源技術, 未來的製造生產將會獨立而美好
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2019年12月(第338期)2019 MCU品牌與新品調查
微控制器(Microcontroller,MCU)是非常基礎的訊號處理與控制元件,它是許多電子電機人士第一次學習電路設計的入門產品,也是工程師養成的必修課程,甚至說它是電子裝置開發時的最佳戰友也不為過。 然而說是基礎,但並不代表著它簡單或容易,更常是因為其廣泛與通用。事實上也是如此,MCU幾乎被用在所有的大小電子裝置內,而且不單單是消費型產品,諸如工業、汽車、航太、運輸和船舶等,都有它的身影,它環繞在所有現代人的身邊,是至為重要的電子零組件
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2019年11月(第337期)區塊鏈 - 分散式產業應用來臨
在2019年,區塊鏈發生了明顯的變化。 現有的市場共識是,區塊鏈是真實的, 並且可以作為跨產業業務與應用問題的實際解決方案。 這已經不只是是該技術信奉者的願景, 許多對於區塊鏈技術仍保持距離的企業主, 都已經看到了該技術出現巨大變革的重要性。 企業主對於不斷出現的應用案例充滿信心。 隨著新的實際應用程序逐步普及, 許多企業對於區塊鏈的投資, 正在大多數領域中不斷成長
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2019年11月(第53期)運動控制進化中!
運動控制(Motion control)是自動化的核心技術之一, 被廣泛運用在機器人與CNC工具機之中。 在工業領域的運動控制,主要用於電動致動器的驅動, 也就是直流或交流的馬達單元的控制。 而在智慧製造趨勢的影響下,機具開始走向多元與高性能, 設備的作動變得更加複雜,同時也更要求精準。 也因此,運動控制系統也須隨之進化, 在硬體元件與應用軟體方面,都要有所提升
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2019年10月(第336期)異質整合-晶片設計新「封」潮
智慧手機的問世,給半導體產業設定了一個明確的目標, 就是晶片體積只能愈來愈小,同時功能還要愈來愈強大。 接著IoT來了,更多元的想像又被加了上去, 晶片的設計和製造至此來到一個新的轉折。 於是,異質整合(Heterogeneous Integration)的概念, 就砰然降臨到了半導體的舞台上。 異質整合是接下來半導體產業的重要路線, 其不僅僅指涉及封裝領域的技術,更是設計與應用思維的突破, 不僅衝擊半導體技術,也會對價值鏈與供應鏈帶來新的風貌
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2019年10月(第52期)AI與3D引爆工業辨識新浪潮
人工智慧的加入,為機器視覺帶來了全新的應用場, 智慧零售、智慧倉儲、及智慧工廠等應用, 都將成為其華麗的伸展台。 而3D辨識的加入,更為機具帶來「距離」感, 機器的視覺開始更接近人眼,也可進行更複雜的取放工作。 未來在廠房裡會看著你的,將是一台台的機器。
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2019年9月(第51期)PLC-智慧製造下的智控新趨勢
對於製造業的自動化技術演進來說, PLC被視為自動化史上的一大重要成就。 而經過50年的演進, PLC已深入各大自動化產線之中。 作為自動化控制的先驅,PLC正面臨新的環境挑戰, 不僅只是數位化控制,而要智慧化和網路化, 因此在功能、性能與應用上, 都將更上一層樓。 一年一度的台灣製造業盛會「2019台北國際自動化工業大展」 上月於南港展覽館開幕, 本刊今年也走訪了多家關鍵的亮點廠商, 為讀者帶來第一手的展場報導
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2019年9月(第335期) EDA x AI
如同每個年代都會有一個代表性的科技, 而2020年以後,將會是數據為核心的人工智慧。 人工智慧的影響是全面性的, 不僅將對終端的產品應用產生影響, 同時也會反過來衝擊產品設計和開發的流程。 EDA就是其中之一。 如今, 人工智慧正站在全面數位化的基礎上, 強化,甚至重塑EDA技術的風貌 隨著5G與AI的新趨勢快速興起,也引領相關產業持續成長
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2019年8月(第50期)智慧工廠 - AIoT落地的第一站
IT資訊技術,讓生產製造進入了數位時代, 透過數控技術,精實了生產、提高了品質, 並把自動化變成現在工業的標準模式, 但這仍不是終點。 接著IoT現身,串接了所有的感測與通訊, 大數據的運用,翻轉了商業決策思維, 而未來人工智慧AI的實施, 將會把生產製造再次升級到全新的領域。 於是AI加IoT的AIoT架構, 成為了現代化製造的最終完成式, 而它落地實施的第一站,就是智慧工廠, 廠房、廠務、到資訊決策系統,都將全面智慧化
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2019年8月(第334期)協作機器人
但協作機器人跟一般的工業機器手臂並不相同,它不追求快速與大量, 而是注重與人員偕同生產,取代重複性高、或者精細度較高的工作, 來減低人員的負擔,進而提高生產力。 也因為這些考量,協作機器人的速度與力量都需要被限制, 以維護工作人員的人身安全。 由於輕型和柔性的設計,讓協作機器人得以進入傳統工業機器人無法進入的領域, 同時也更深入人類的工作流程之中
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