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:秒速赛车官网 时间:2020-01-05 18:05 浏览量:221

  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。M&#;D7ESMC。

  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(Fran;coOliaro)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,以确保其准备就绪秒速赛车官网。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。MD7&#;ESMC。

  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ED&#;A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。BIST!EL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.Cho、i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(HealthMon;ito!ringPredicti!on)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。MD7ESM!C。

  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。MD7E。SMC。

  !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.Ch;oi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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