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当行业4.0遇到人工智能时:今天的智能制造有多聪明?

作者:幸运赛车彩票 发布时间:2020-02-28 10:40

  意大利一家名为ROJ的;公司专注于工业电子技术。该产品典型地基于ARMCortex-M/AFPGA的工业板和模块。该!公司具有基于客户软件硬件需求的个性化解决方案的特点。它的典型客户,如马雷斯,是一;家生产潜水设备的公司,包括、潜水表。马雷斯的特点也符合&#;不同客户的产品定制化需求。定制化意味着产品的生产周期必须是短的,制造周期必须是快速的,、对某一产品的需求可能很校事实上,!越来越多的制造商开&#;始转向小规模的生产模式,这也是工业4.0的一个重要特&#;征。MD7ESMC。

  这!是不可想、象的传统生产模式,直到数字工厂智能制造开始:不同的小订单有不同的需求。生产设备可以很容易地通过数字控制。来实现转化和协调,,当然,IT/OT集成TSN的出现以及工业领域的各,种统一和集成标准。这。是实现这一操作的必要条件。但这些并不是本文的,核心。&#;MD7ESMC。

  罗杰是智能的。选择的关键之,一是阀门矩形材料管理系统,这是西门子数字工业软件的一部分。罗杰首席执行官弗兰科·奥利亚罗(FrancoOliar&#;o)表示,这。些材料需要在正确的时间和!地点提供、。&#;制造工地的关闭通常是由;于材料不到位造成的。数字,材料管理系统可以在需要材料时进行材料分配,以确保其准备就绪。MD7ESMC。

  这个例子实际上只是数字生产和工业4.0的基本应用。当生产设备本身变得越来越复杂和更聪、明时,就会产生大量的数据。当这些数据熔化在,炉子上时,数据分&#;析不仅可以;理解过去&#;的生产情况,而且可以提高未来的生产质,量,降低生产成本。也就是说,人工智能技术促进了&#;行业4.0!。MD7ESMC。

  工业制造业。在标、准互联等领域一直是非常特殊的。现在!谈论工业4.0和人工智能还为时过早。人工智能是否真的在工业4.0时代起作用,以及它在多大程度上发挥了什么作用?这就是我们希望从工业制造人工智能解决方案AI芯片EDA和实、际应用的几个方面来看看当前工业制造的人工智能技!术的!现状。MD7ESMC。

  传感器数&#;据的速度正在增加。大多!数客户目前的工厂传感器数据采集速度仍在1Hz,但越来越多的芯片制造商收集到10Hz100Hz。芯片工厂的数据级别现在;开始进入PB级别,而不是MB或TB级。。BISTEL的首席执行官W.K.Choi说,客。户需要&#;更好的分析来、驱动产品的质量改进;工程师希望更快地进,行根因分析。在实时范围。内,准确解决了影响良好率和工程生产的问题。这,意味着&#;什么?Bistel是一家提供智能制造解决方案的韩国公司,它总是更接近实际应用程序。MD7ESMC,。

  以半导体制造为例。让我们。看!看一个例子:当晶片制造不良时!,传统的技术是工程师调查和讨论这个过程通常需要很长时间。正如W.K.Choi所说,实现数字生产的工厂传感器数据采集率现在非常高。晶片生产不良率高的参数至少包括温度振动压力等指标。如果对所有相关指标&#;进行监测,分析难度自然会降低。在这种情况下,许多晶片在边缘附!近有问题,所以它们变成了一、个BAD晶片。MD7ESMC。

  BISTEL的HMP(HealthMonitoringPrediction)在数据跟踪中。该系统列出了六个最佳关联度参数,导致良!好利率问题,其中前两个是蚀刻过程的,最后一步,电流激增,氦值明显降低(图1,)。蚀刻过程的最后一步是氦分离的原因是在。分离过程中,托盘与晶片的边缘接触产生了小规模的火花,导致电流的激,增。同时,托&#;盘中的一些氦气口阻塞导致氦气值的降低。MD7ESMC。

  分析了晶片产量良好的原、因,至少可以显示持续增长的数据速率。并且需要以;每周为基础的分析时间被缩短到小时的水平。人工智能技、术的核心是如何使用大量的数据来分析和得出结论。MD7ESMC。

  人工智能的智能应用可以使系统和过程自动化,使客户能够实时解决日常生、产问,题。进行测试(分析)和预测(预测)解决方,案。W.K.Choi说,我们现,在有了更强大的、人工智;能分析,可以从这些过程中学习。然后,我们将在知识库中应用这些新&#;的智能。

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