CTIMES - 工控自動化

商用模式各有不同車隊管理展現多元風貌 (2019.11.25)
車隊管理是物流派送企業的重要營運系統，而不同的企業型態，其系統必須因應產業的特殊需求調整，方能打造出最適化架構。

精準管理工廠能源兼顧經濟發展與環境永續目標 (2019.11.25)
新世代廠務必須強化BEMS下的電力監控管理系統PMMS，管理者才能快速了解工廠使用電力的狀況，並進一步進行用電分析與管理，達到有效的電力使用與節約。

非揮發性記憶體暫存器：新一代數位溫度感測器安全性和可靠性大躍進 (2019.11.15)
本文介紹數位輸出（I2C協定）溫度感測器中包含的內部用戶可程式化設定的暫存器，以及如何使用內建非揮發性記憶體暫存器的數位溫度感測器應對這一領域常見的設計挑戰

一個智慧輸送機。無限的可能性。 (2019.11.15)
為了解決現代化裝配廠的現實問題，北美的KUKA系統公司最近開發出KS BOLT緩衝高架式線性傳輸系統，該系統主要採用獨立推車技術，解決裝配緩衝的挑戰－並且具備彈性化

強化學習：入門指南 (2019.11.14)
強化學習是機器學習的一種，指的是電腦透過與一個動態環境不斷重複地互動，來學習正確地執行一項任務。強化學習演算法的目標，即是在於找出能夠產生最佳結果的策略

新世代變頻器－數位化、強固性、高整合能力 (2019.11.13)
引領新世代的變頻器必須具備的三大特色是「數位化」及不可或缺的高「整合性」及「強固性」，如此得以完美符合公共工程之專門需求....

環境監測技術可防害於未然 (2019.11.13)
台灣地理狹長且多高山，再加上位於地震帶與颱風路徑中，一旦發生地震或風災，就容易造成土石流與其它災害，對此政府與企業可強化環境監測技術的研發，透過科技的力量，降低災害損失

後PC時代嵌入式系統縱橫發展 (2019.11.12)
嵌入式是物聯網架構的重要技術，而隨著物聯網落地速度的加快，嵌入式也走向不同發展，不過無論如何變動，穩定度仍是其不變的設計前提。

「工業4.0與智慧製造技術應用趨勢論壇」會後報導 (2019.11.11)
「工業4.0與智慧製造技術應用趨勢論壇」邀請製造領域指標性廠商與重點人士，由不同面向剖析工業4.0智慧製造的技術趨勢發展。

工業軟體商深化平台服務　延伸智慧製造價值鏈 (2019.11.07)
隨著Digital twins（數位雙生）概念逐漸普及，也讓過去具備產品生命週期管理能力者備受重視，更藉此深化垂直平台服務，以延伸價值鏈。

電腦輔助先進製造技術擴大在地化系統服務能量 (2019.11.06)
目前論及智慧製造軟體者，除了背後須仰賴龐大集團支援設立IoT、雲平台，甚至跨足人工智慧（AI）之外，也不能忽略在地化、二次開發系統服務能量，才能因應高速、多軸、車銑/積減法複合加工等先進製造技術推陳出新

運動控制已朝多元化技術發展 (2019.11.05)
運動控制是一種控制多個電機的技術，在設計製造時，必須要考慮到包含了多個伺服電機的設備，因此對於伺服次系統之間的控制技術是不可少的。

製造業掀起智慧浪潮運動控制同步進化 (2019.11.04)
運動控制是自動化系統的基礎，近年來製造市場掀起智慧化浪潮，運動控制技術也需與時俱進，讓製造系統兼具效能與彈性。

POS功能不斷強化搖身化為智慧零售最強助手 (2019.11.01)
自從IT技術引入POS系統後，POS應用就變得越來越多元化，其定義也從初期的端點銷售系統轉型成服務端點系統....

迎接5G時代加速到來　工研院助台廠切入雷射產業鏈 (2019.10.31)
由於將精微細準的雷射應用於減法與加法製造的範圍廣泛，且可融合先進製造切鑽銲改（改質）的特性，已持續在半導體、PCB、醫材、金屬微加工等新興應用領域發光發熱

智慧製造強調整合運動控制通訊走向開放性架構 (2019.10.29)
速度、精度與開放性是運動控制既定趨勢，在各廠商的技術開發下，現在各類型標準的速度與精度都已能滿足市場絕大多數要求，至於開放性則考驗各廠商的整體市場布局

RFID建構自動化基礎為智慧製造做好準備 (2019.10.25)
RFID是利用其自動辨識的特色，配合軟體功能，來讓系統具有一定程度的智慧化，並藉此提升生產效率，並為製造業帶來一定的助力。

精密機床技術發展趨勢將朝加工極限方向發展 (2019.10.22)
精密和超精密加工技術的發展，直接影響到一個國家尖端技術和國防工業的發展，因此，世界各國對此都極為重視，並投入很大力量進行研究開發，同時實行技術保密，控制關鍵加工技術及設備出口

UPS中配備LSIG斷路器的使用建議 (2019.10.18)
使用Transformerless UPS都會搭配包括LSIG的斷路器以節省成本及簡化其裝置複雜度，然而在某些時刻斷路器為保護裝置而跳閘的特點，反而導致重要資料的遺失。

深度學習在機器視覺領域的機遇與挑戰 (2019.10.18)
透過適合的機器視覺檢測就能克服人工的限制，因此隨著表面缺陷檢測系統的廣泛應用，協助提供高品質化生產與智慧生產自動化的發展。