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2020.10月(第63期)AI機器視覺
在工業領域廣泛應用的機器視覺(Machine Vision), 進入了新的年代, 不僅講求影像的高解析與高處理速度, 更要求可以做到智慧辨識與分析, 進一步強化在智慧製造上的需求。 AI機器視覺以機器學習技術為基礎, 運用對數據資料的分析, 來提高光學影像辨識裝置的應用範圍。
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2020.10月(第348期)完全XR手冊
2020年創新與衰退並行, 多了些生命在現實中受迫要面對的生存考驗, 但也因此衍生出更多借助虛擬空間的契機。 XR技術不只將現實作為起點, 向外擴張(X as extended)科技的創造力, 更是引領我們革新對世界認知的伏筆, 結合未知(X as the unknown)與現實, 迎來網路化、虛擬化更透徹洗禮後的蛻變。
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2020.9月(第62期)馬達與減速機預診最佳化
作為「機械之母」, 馬達幾乎是所有機具設備的主要動力來源。 它的效率、健康狀態、以及使用壽命的長短, 都關係著產能效率的高或低。 隨著智慧製造趨勢的興起,它的效能更顯重要。 也因此,即時測知馬達和相關傳動元件, 是現代生產製造管理系統不可或缺的項目。 2020台北國際自動化工業大展」展後報導 今年的自動化展,絕對是最特別的一屆
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2020年9月(第347期)晶片熱掰掰!
導熱大作戰! 說起來簡單,做起來卻不容易。 一方面要透過物理散熱機制, 盡可能把晶片廢熱往外排出; 一方面要透過低功耗電路設計, 讓晶片盡可能減少熱的生成。 在追求更高運算效能的AI年代, 功耗增加會影響散熱成本與電池續航力, 嚴重更將影響使用者經驗。 因此,導熱作戰, 只能成功,不許失敗!
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2020.8月(第61期)工業4.0新布局
經過近幾年的發展,工業4.0已走入所有工業領域中, 無論哪種規模與類型的業者,都逐漸落實相關的應用思維。 然而今年初爆發的新冠肺炎(COVID-19)疫情, 不僅衝擊了全球製造業的生產方式和流程, 同時也對供應鏈產生了影響, 例如異地生產、多來源供應等,開始受到人們的重視。 再者企業的防疫能力,以及面對疫情的應變能力, 也將成為業者的競爭力指標
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2020年8月(第346期)數位分身:Digital Twin
顧名思義,數位分身就是把現實世界裡的實體物件, 在數位空間裡模擬出另一個分身。 而這個分身必須要是「Twin」, 也就是兩個一模一樣、虛實互映的物件。 有了數位分身,就可以對實體的物件有更多的控制功能, 包含遠端的操作、系統功能的模擬, 甚至是除錯與驗證,都可以在數位分身上先進行。 這樣的好處就是能降低實體物件的故障率,提升可靠度, 進而降低整體系統運行的成本
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2020.7月(第60期)廠房預診技術
你也需要超前部署! 停機,是所有製造產線的致命傷, 無論是故障還是歲修,只要機器停止運轉, 對製造業者來說都是損失。 「預診維修」就是要能在故障之前提早洞悉, 更進一步,則是要結合人工智慧的技術, 讓這些機台設備不僅可以偵測機具的狀態, 未來甚至還能自行進行替換與維修。 目前預診技術的應用已逐漸普及, 對於廠房的工具機台與機器手臂, 漸漸成為必備的功能之一
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2020年7月(第345期)IC設計上雲端
科技趨勢迅雷不及掩耳, 第一聲雷—AI! 第二聲雷—5G! 第三聲雷—中美貿易戰! IC設計如此風雲變幻, 比算力,比效能,比搶佔先機 部署環境成了關鍵。 雲端空間配置彈性、運算效能高速, 上雲,成了以光超越聲音的重要解方。
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2020.6月(第59期)綠能機房:實現智慧製造背後的寧靜革命
要落實智慧製造的願景, 數位應用與網路控制是不可或缺的兩個環節。 然而這些新技術的背後,意味著更多的設備將被部署到廠房之中, 更代表著能源的需求與消耗,將會比過去更高。 因此,如何優化機房的能源管理效率, 並進一步增加再生能源的配置, 將是未來所有業者須必備的核心能力
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2020年6月(第344期)來自邊緣的你:每個邊緣都是關鍵
演算法的精進,使得端點運算力隨之提升, 這也使終端裝置的AI能力出現顯著的躍進。 目前邊緣運算多半著重於物聯網系統的需求, 然而運算資源日趨成熟並走向專業化, 加上資料儲存量的增加,使邊緣端功能日漸強大, 邊緣運算也成為幾乎所有產業和應用的主導要素。 許多雲端運算產品都紛紛轉向終端運算處理, 在未來,邊緣運算將在生活中扮演更關鍵的角色
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汽車電子系統的設計正持續變化中,傳統的資料流和電路架構也不斷地受到挑戰,尤其是在更多數量的高性能感測器被運用到汽車系統之中,如何克服資料傳輸的效率與運算瓶頸,就成了開發商的一大難題
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