logo

Select Sidearea

Populate the sidearea with useful widgets. It’s simple to add images, categories, latest post, social media icon links, tag clouds, and more.
hello@youremail.com
+1234567890

產業趨勢

全球AI服務應用的收入至2025年可望達到900億美元,真正實踐大數據物聯網時代也將在5G商轉進程後實踐。5G行動通訊技術將串聯AI深度學習、邊緣運算、雲/霧計算技術,掀起第四次工業革命! 聯網是基本 工業物聯網的基礎,必須先讓「設備聯網」,我們經常收到製造業客戶們提出「設備該如何聯網」的需求,原因通常出自公司IT部門無法將工廠設備(OT)訊號整合進電腦,無法整合設備更遑論生產履歷與資料庫分析? SMT機台設備有的是PC base,有的是PLC訊號,更是讓原本信心滿滿的 IT資訊部門無所適從…… 當OT 認識 IT 我們主架構以SCADA作為通訊採集中心,採集訊息能與既有的SFC (Shop floor control)製程系統協作,再將PLC設備中RS232、RS485透過Gateway轉換為TCP通訊協定,達到PLC設備聯網的效果,而PC Base採用Web...

Read More

智慧製造的關鍵,是重視機器間 (M2M) 「資料互聯」。 傳統製造業現場,機台彼此是孤島,資訊不串聯。製程工程師、產線QC、IPQC人員,依經驗法則調整參數,排除故障,以手抄量測數值輸入SPC報表,但若生產過程不滿足正負三個標準差的信賴區間,流水線終將無法數據溯源。一種製程搭配一份SPC,面對少樣多變量的生產的時刻,生產力如何應付多變異差距與規格性風險? 若要求各檢測站每次檢測完就手動輸入報表,更容易造成生產後端失衡。 iNeurons提供各工作站匯入數據「邊緣運算」,提供可視化分析、資料採集演算,透過特徵點提取進行各機器模型建立與自主學習演算與設備預知保養,用戶可自行選擇模組搭建,進行數據可視看板,工法配方參數經驗建模,建立一套屬於企業自主製造文化。產能與製程技術被數據紀錄,進一步降低成本、加強生產製程革新。 iNeurons將生產語言、介面、習慣、經驗、配方透過內建核心積木封裝,進行資料結構化專屬應用積木模組,協助製造業建立一套容易使用、快速上手的機器學習、知識流程數字標準化解決方案。 ...

Read More