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          Intel:透過5C標(biāo)準(zhǔn)檢視工業(yè)4.0成熟度

          作者: 時(shí)間:2017-07-26 來源:CTIMES 收藏

            是近年所有制造業(yè)皆在努力實(shí)踐的目標(biāo),麥肯錫(McKinsey)去年針對(duì)歐、美、日等地的制造大廠進(jìn)行調(diào)查,根據(jù)調(diào)查顯示,在這些推行的企業(yè)當(dāng)中,僅有四成認(rèn)為有獲得成效或在改善制造流程中取得良好進(jìn)展,這個(gè)結(jié)果雖然不至于太慘,但也算不上取得好成績。而觀察臺(tái)灣市場(chǎng),半導(dǎo)體大廠英特爾則認(rèn)為,由于制造業(yè)族群分布零散,不同產(chǎn)業(yè)在落實(shí)中,從技術(shù)成熟度、策略方針到問題痛點(diǎn)等都具有很大的差異化。企業(yè)在實(shí)踐工業(yè)4.0的第一步,應(yīng)當(dāng)先審視自己所處的位置,以找出最合適的解決方案。

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/201707/362200.htm

            英特爾亞太區(qū)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)解決方案總監(jiān)李立仁表示,英特爾期望協(xié)助臺(tái)灣企業(yè)于工業(yè)4.0浪潮下,精準(zhǔn)轉(zhuǎn)型智能制造。

            英特爾亞太區(qū)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)解決方案總監(jiān)李立仁表示,不同族群在工業(yè)4.0所使用的技術(shù)成熟度來說有很大的差異,例如傳產(chǎn)可能連第一步將設(shè)備連網(wǎng)的階段可能都還未達(dá)到,可遑論現(xiàn)今炙手可熱的人工智能等。但有的產(chǎn)業(yè)卻已經(jīng)在深入研究如何運(yùn)用AI、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù),讓設(shè)備自主優(yōu)化。李立仁近一步觀察,其中,又以半導(dǎo)體和面板業(yè)在技術(shù)上較為領(lǐng)先。

            那么企業(yè)如何審視自己究竟達(dá)到工業(yè)2.0還是3.0呢?李立仁表示,企業(yè)可透過訊息物理系統(tǒng)(CyberPhysicsSystem)當(dāng)中的5C架構(gòu)來進(jìn)行評(píng)判標(biāo)準(zhǔn),他認(rèn)為,此5C標(biāo)準(zhǔn)非常適合用來檢視工業(yè)4.0技術(shù)的成熟度,并輔助企業(yè)審視各階段所需的代表性能力與技術(shù)。

            5C架構(gòu)從最底層初階技術(shù)至最高層高階應(yīng)用共可分為五個(gè)能力組成,分別是鏈接(Connect)、轉(zhuǎn)化(Covert)、虛擬(Cyber)、認(rèn)知(Configure)以及自我配置(Configure)。進(jìn)一步說明,最基本的鏈接,在這階段最主要的就是將OT與IT進(jìn)行整合,透過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)讓機(jī)器與機(jī)器間能夠互相通訊、進(jìn)行串聯(lián)。

            其次,在轉(zhuǎn)化的階段中,則是讓設(shè)備機(jī)臺(tái)在初步的連網(wǎng)后,將擷取到的信息轉(zhuǎn)換為具有分析價(jià)值的數(shù)據(jù)信息,例如設(shè)備的失效或良率的分析。其中,設(shè)備端點(diǎn)須具備分析、智能化的能力是這一階段中非常關(guān)鍵的能力。在第三個(gè)階段虛擬中,則是強(qiáng)調(diào)虛擬化的數(shù)字工廠(DigitalTwins),在所以機(jī)臺(tái)都連網(wǎng)之后,形成另外一個(gè)虛擬、同步化的工廠運(yùn)行,而其數(shù)字工廠具備感知、預(yù)測(cè)能力,可預(yù)測(cè)「非計(jì)劃內(nèi)」的設(shè)備故障,當(dāng)故障訊息被數(shù)字工廠擷取后,更可以仿真接下來如何執(zhí)行優(yōu)化的重新排程。李立仁也舉例,像日本近年就非常致力于推動(dòng)數(shù)字工廠的運(yùn)行。

            至于第四層認(rèn)知,在這個(gè)階段主要?jiǎng)t是導(dǎo)入如機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等一系列的人工智能技術(shù),讓機(jī)器可自我學(xué)習(xí)、進(jìn)化,并從大數(shù)據(jù)分析中不斷進(jìn)行推算與仿真,進(jìn)而在設(shè)備端預(yù)防機(jī)器故障與良率不佳的狀況。

            最后一個(gè)階段自我配置,則是能夠機(jī)器能夠藉由感知、學(xué)習(xí)的結(jié)果,以自主的方式改變機(jī)器設(shè)備的設(shè)定,就好比自動(dòng)駕駛的概念,利用系統(tǒng)對(duì)環(huán)境變化的判斷與分析自動(dòng)更改執(zhí)行命令。而工廠的機(jī)器同樣也能夠根據(jù)感測(cè)系統(tǒng)、訂單需求等的變化重新排程,訂立優(yōu)化的結(jié)果,這也是目前工業(yè)4.0追求的最高層級(jí)。



          關(guān)鍵詞: Intel 工業(yè)4.0

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