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英特尔:通过5C标准审查工业4.0成熟度
发布时间:2019-04-01稿件来源:本站

工业4.0是近年来所有制造业的目标。麦肯锡去年调查了欧洲的主要制造公司,如、和、。根据调查,这些实施工业4.0的公司中只有四家认为它已经取得了成果或在改进制造过程方面取得了良好进展。虽然这个结果并不太糟糕,但这并不是一个好结果。在观察台湾市场的同时,主要半导体制造商英特尔认为,由于制造业分布分散,不同行业正在实施工业4.0,从技术成熟度、战略到问题的痛点。在实施工业4.0的第一步,公司应首先检查其位置,以找到最合适的解决方案。

英特尔亚太区制造业解决方案总监李立仁表示,英特尔希望协助台湾公司在工业4.0的浪潮下准确转变智能制造业。

英特尔亚太区制造业解决方案总监李立仁表示,工业4.0中不同种族群体所使用的技术成熟度差异很大。例如,大规模生产阶段甚至可能无法达到将设备连接到网络的阶段。可以说,今天的热门人工智能。然而,一些行业已经深入研究如何使用AI、机器学习和其他技术来让设备独立优化。李立仁仔细研究,其中半导体和面板行业在技术上处于领先地位。

那么公司如何看待他们是否实现了工业2.0或3.0?李立人说,企业可以通过Cyber??Physics系统的5C架构来判断标准。他认为这种5C标准非常适合观看工业4.0技术。成熟度,并协助公司检查每个阶段所需的代表性能力和技术。

5C架构可分为五个组件,从最低级别的初始技术到最高级别的高级应用程序,即Connect、 Convert(Covert)、 Virtual(Cyber??)、 Configure and configure(Configure))。进一步说明,最基本的环节,在这个阶段,最重要的是整合OT和IT,通过物联网技术让机器和机器相互通信、。

英特尔:通过5C标准审查工业4.0成熟度

其次,在转换阶段,设备机器在初始联网后转换为具有分析价值的数据,例如设备故障或产量分析。其中,设备端点具有分析、的智能的能力是此阶段非常关键的能力。在虚拟化的第三阶段,强调虚拟化的数字工厂(DigitalTwins)在机器连接到网络后形成另一个虚拟、同步工厂操作,其数字工厂能够预测、。它可以预测“计划外”设备故障。当数字工厂捕获故障消息时,它可以模拟如何执行优化的重新安排。李立人也举了例子。近年来,日本一直致力于推动数字化工厂的运作。至于第四层认知,在这个阶段,主要是引入一系列人工智能技术,如机器学习、深度学习,使机器可以自学、进化,并不断进行计算和模拟大数据分析,然后设备端防止机器故障和低产量。

自配置的最后阶段是机器可以通过感知、学习的结果以自主方式改变机器的设置,就像自动驾驶的概念一样,使用系统通过判断和自动改变执行命令。分析环境变化。 。工厂的机器也可以根据传感系统的、订单要求的变化进行重新调度,并优化结果。这是工业4.0目前追求的最高水平。

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