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2018年8月(第39期)打造台湾工业4.0智慧机械、厂房、厂线
台湾的国情与德国不同,因此要落实工业4.0势必要依据自身的产业现况来量身订做。而以台湾目前的现况来看,多是以中小型企业为主,且产业的风貌也较为传统和简单,并不适合直接导入德国所倡导的工业4.0架构。 所以,台湾的制造业者在发展工业4.0或者布建智慧制造最关键的一步,其实是要先仔细评估企业本身的现况与需求,以及确认所要前往的愿景,而不是一味跟随着市场潮流前进
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2018年7月(第38期)机联网-串联工业感测、监控与通讯技术
「机联网」的建置被视为落实工业物联网的第一步,因为唯有建立起具有网路化与数位化的厂房和产线之后,工业物联网才算是有了可以进一步发展的基础,否则一切就仍还只是「概念」阶段。 而工业物联网描绘的是一个更大的面貌,其中还包含了无所不在的感测器和监控平台,以及能对所采集到的各式各样的资讯与数据是进行即时分析的智慧系统,而这些也都是要在完成机联网的基础上才能够达成
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2018年7月(第321期)大AI 晶片时代
Gartner预测,2018年全球AI产值将达1.2兆美元,较去年增加70%,到2022年,相关产值将达3.9兆美元,成长超过300%。这份研究充分显示了目前AI技术火热的程度,全球的业者无不跃跃欲试,投入这正在成长势头上的新兴市场,因此不只硬体业者兴奋,软体业者更将占据最大的获利空间。 只不过AI应用的发展仍会是阶段式进行,率先发生的将是硬体,也就是AI晶片的发展与普及,接着才是软体,最后才是服务与应用
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2018年6月(第37期)马达、传动与减速机
如果没有台湾的机电供应链,全球的电动车市场就不会发展得这么顺利,它可能会晚个好几年。幸运的是,特斯拉(Tesla)找上了台湾,它与马达供应商富田电机展开合作,开发出专用的马达动力系统,直接带动了全球电动车的发展。 另一家马达制造商晟昌机电,在多年钻研工具机市场并取得优异的成果后,也决心发展电动车的动力系统,为的就是要让台湾站在全球电动车供应链中最具主宰性的地位
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2018年6月(第320期)低功耗连网任务
要建立智慧化应用,网路的布建是不可或缺的一环,尤其是在物联网时代,所有的装置都需要连网,还必须要透过共同的规范,将他们整合起来,同时,范围必须够大,而这也就促使了低功耗广域网路(LPWAN)的兴起。 GSMA就预测,2018年全球将会有超过10亿个LPWAN低功耗无线传输装置联网的需求。尤其在未来5G落实之后,LPWAN标准对物联网装置的重要性又会更加明显
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2018年5月(第36期)CNC数控系统 智能再升级
要实现智慧制造的愿景,数位化与电脑化是最关键的一环,而在精密制造领域也同样如此。透过数位化和电脑化的数控工具机,将可依照已编程好的程式对任何产品和零部件直接进行加工了,而这就是「数控加工」,而其最大的应用领域就是CNC的数控生产。 而随着智慧制造和工业4.0 的趋势逐渐深化,CNC数控制造的技术也更加受到重视,不仅要让制造更加智慧,同时也导入物联网的概念架构,以让整体的生产和制造可以更有效率
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2018年5月(第319期)医疗电子 AI强化版
人工智慧(AI)的应用正逐渐扩散至各行各业之中,而产业界一致认为,医疗将会是优先导入AI技术的领域。也由于AI的应用,医疗电子在其装置的系统设计,以及相关的元件也都因此而有所改变,尤其是在处理晶片方面,而医院相关的IT建设、医疗终端装置,甚至是整个医疗诊断流程也都有所不同。 而这所有改变都只为了一个目标,就是要透过AI技术,让医疗电子的系统和装置可以整合成一个更强大的应用体系,让医病的诊断可以更快速、精准,甚至更随身,以进一步增加医疗诊断的品质
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2018 车联网专刊(聚焦车联网 掌握 未来商机)
跨业 X 跨界大时代! ‧车载新时代 产业新契机 ‧下世代车联网技术应用趋势 ‧智慧化车队管理 效率升级
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2018年4月(第318期)ADAS驾驶辅助系统
先进驾驶辅助系统(Advanced Driver. Assistance Systems, ADAS)被视为自驾车的基础,也就是只有在ADAS技术成熟之后,自驾车才得以实现。而随着车联网和人工智慧技术的推进,ADAS也开始进化,不仅涉及的面向更广,运用的技术和方案也更加复杂。 另一方面,为了持续提升道路安全,欧盟与美国政府不断的增加汽车内多项的安全技术,以求降低人为的意外发生率,促成ADAS市场正快速成长,目前新出厂的汽车几乎多已配置ADAS相关的技术与应用,因此各个车厂和汽车电子供应商无不全力发展相关的解决方案
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2018年4月(第35期)HMI/PLC大趋势
工业4.0和物联网,正一步步改变整个工业技术与应用的风貌,不仅系统架构和软硬体有了新的思维,人机介面(HMI)也有了新的发展趋势:可视化+云端,。 对于工业自动化的人机介面(HMI)来说,可视化设计也就是落实智慧化制造的关键环节,它除了能串接数位控制设备外,更能具体的整合工业物联网的设施,更重要的,是让作业人员与管理阶层能够明确的掌握设备状况并进行有效率的控制,充分达到工厂智慧化的目标
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