OFweek电子工程网讯 工业4.0是近年一切制作业皆在尽力实习的政策,麦肯锡(McKinsey)上一年对于欧、美、日等地的制作大厂进行查询,依据查询显现,在这些推广工业4.0的公司傍边,仅有四成以为有获得成效或在改进制作流程中获得杰出发展,这个成果尽管不至于太惨,但也算不上获得好成绩。 而调查台湾商场,半导体大厂英特尔则以为,因为制作业族群散布零星,不一样工业在履行工业4.0中,从技能成熟度、战略政策到疑问痛点等都具有很大的区别化。 公司在实习工业4.0的第一步,应抢先审视自个所在的方位,以找出最合适的解决方案。

Intel李立仁:透过消息物理体系5C架构检视工业4.0成熟度

英特尔亚太区制作业工业解决方案总监李立仁表明,英特尔希望帮忙台湾公司于工业4.0浪潮下,精准转型智能制作。

英特尔亚太区制作业工业解决方案总监李立仁表明,不一样族群在工业4.0所运用的技能成熟度来说有很大的区别,例如传产也许连第一步将设备连网的期间也许都还未到达,可遑论如今炙手可热的人工智能等。 但有的工业却已经在深入研究怎么运用AI、机器学习等技能,让设备自立优化。 李立仁近一步调查,其间,又以半导体和面板业在技能上较为抢先。

那么公司怎么审视自个终究到达工业2.0仍是3.0呢? 李立仁表明,公司可透过消息物理体系(Cyber Physics System)傍边的5C架构来进行评判规范,他以为,此5C规范十分合适用来检视工业4.0技能的成熟度,并辅佐公司审视各期间所需的代表性才能与技能。

5C架构从最底层初阶技能至最高层高阶使用共可分为五个才能构成,分别是连接(Connect)、转化(Covert)、虚拟(Cyber)、认知(Cognitive)以及自我装备(Configure)。 进一步阐明,最基本的连接,在这期间最首要的即是将OT与IT进行结合,透过物联网技能让机器与机器间可以相互通讯、进行串联。

其次,在转化的期间中,则是让设备机台在开始的连网后,将撷取到的信息转换为具有剖析价值的数据信息,例如设备的失效或良率的剖析。 其间,设备端点须具有剖析、智能化的才能是这一期间中十分要害的才能。 在第三个期间虚拟中,则是着重虚拟化的数字工厂(Digital Twins),在所以机台都连网以后,构成别的一个虚拟、同步化的工厂运转,而其数字工厂具有感知、猜测才能,可猜测「非计划内」的设备毛病,当毛病消息被数字工厂撷取后,更可以仿真接下来怎么履行优化的从头排程。 李立仁也举例,像日本近年就十分致力于推进数字工厂的运转。

至于第四层认知,在这个期间首要则是导入如机器学习、深度学习等一系列的人工智能技能,让机器可自我学习、进化,并从大数据剖析中不断进行计算与仿真,进而在设备端防止机器毛病与良率欠安的情况。

最终一个期间自我装备,则是可以机器可以藉由感知、学习的成果,以自立的方法改动机器设备的设定,就比如主动驾驶的概念,使用体系对环境改变的判别与剖析主动更改履行命令。 而工厂的机器相同也可以依据感测体系、订单需要等的改变从头排程,缔结优化的成果,这也是现在工业4.0寻求的最高层级。

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时间: 2020年04月01日 04:16 | 来源: 霸氣╬哫┆拼命 | 编辑: 单于乐英 | 阅读: 8194 次

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(单于乐英编辑《霸氣╬哫┆拼命》2020年04月01日 04:16 )

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