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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:欢乐生肖 发布时间:2020-03-02 09:53 浏览次数:137

  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:不同的欢乐生肖小订。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,I、T/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(FrancoOliaro)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。M,D7&#;ESMC。

  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。

  BISTE&#;L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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