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:极速快3平台 发布时间:2019-02-10 07:19

  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/AF。PGA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。;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(FrancoO。liaro)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。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10Hz10,0Hz。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。MD7E,S,MC。

  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。

  BISTEL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.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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