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    智動化 / 文章列表
    馬達與減速機廠商亟待轉型 從OEM設備升級協助智慧化 (2019.07.15)
      當現今工業4.0智慧製造已成為全球下一波製造業變革的主流,也讓過去僅提供OEM代工或設備供應商為主的臺灣業者亟應積極轉型......
    廠務能源管理可視化 建置更輕鬆、快速見效 (2019.07.10)
      研華的廠務能源管理解決方案(FEMS)可將工廠的用電情況予以可視化與透明化,管理者能清楚了解工廠現況,並尋找可節能改善的方向,進一步規劃出合理的能源策略。...
    建立更好HMI的10個關鍵技巧 (2019.07.10)
      人機介面(HMI)帶給我們與現代科技更佳的互動方式,...
    構建智慧製造生態系統的智能工具 (2019.07.09)
      新世代智慧型機器人的配件能滿足智慧製造對創新、專業度與精準度的要求,也讓產業因為逐漸導入機械手臂終端工具,與內建的技術和智慧化功能,因而大幅降低製造成本與時間...
    鎖定新一代導彈制動系統的無電刷直流馬達 (2019.07.05)
      現代馬達在無電刷直流馬達(BLDC)在內所達致各方面的進步,使得業界已經能做出更小、更輕、更廉價、更有效率的CAS設計。為了要驅動BLDC的三個相位,導致系統複雜度提高...
    工業物聯網來勢洶洶 通訊整合已成製造業重要課題 (2019.07.04)
      工業物聯網是製造業重要趨勢,作為架構中的重要連網技術,工業通訊也必須全面整合,方能使系統發揮既有效益。...
    快速架構智慧化平臺 工業無線通訊應用加速 (2019.06.26)
      在智慧製造體系中,無論是生產系統或廠務設備,其數據的可視化都是重要環節,無線通訊系統可以用最小的成本支出,快速搭建起通訊架構,讓工廠內的資訊可以快速流動...
    醫療保健業:資料準備程度指數 3級 (2019.06.25)
      為了探究全球資料變遷趨勢所向,希捷科技委託IDC執行的《世界的數位化—從邊緣到核心》白皮書,書中預估全球資料領域1到2025年將增至175ZB......
    導入智慧化系統 工安全面升級 (2019.06.24)
      建築產業智慧化可分兩部分,一種是被各工業電腦廠商視為新興應用的智慧建築,另一種則是在建築過程中,利用感測器與無線技術來提升工安。...
    細探UR+生態系統的發展與效益 (2019.06.21)
      與合作夥伴共建UR+生態系統能為客戶帶來以下四種益處:實用、多樣化選擇、投資安全性高與易使用性......
    無刷直流馬達控制應對新挑戰 (2019.06.19)
      簡化的磁場導向馬達控制演算法可以在價格合理的嵌入式控制器上運作,這種演算法的出現是促成無刷直流(BLDC)馬達成功的一個重要因素。...
    智慧製造帶動商機 工業機器人市場樂觀 (2019.06.17)
      工業機器人是智慧製造的重要設備,2019年全球機械產業景氣雖然不佳,不過在工業4.0的帶動下,工業機器人的後續發展仍樂觀。...
    友嘉橫跨全球購併版圖 朱志洋打造工業4.0新商業模式 (2019.06.12)
      回顧近年來工業4.0革命蔚為風潮,反觀友嘉集團採水平整合併購模式,不僅成功渡過金融海嘯,如今更可望搶占下一波全球布局先機,無疑更值得借鏡。...
    倉儲物流新平臺 效率再升級 (2019.06.12)
      物流倉儲是零售業與大型製造商的核心作業之一,由於倉儲的特色是物品品項多、貨物進銷存速度快,因此導入智慧化系統成為企業提升相關作業效率的必要策略。...
    網通架構完善與否 決定物聯網系統效能 (2019.05.31)
      通訊網路鏈結底層設備與上層雲端,是物聯網架構的重要環節,而隨著物聯網落地速度的加快,應用漸趨複雜,網通概念也逐步進化。...
    滿足工業4.0智慧製造所需 UPS兼顧不斷電與儲能需求 (2019.05.28)
      因應當前電力監控系統不僅受到工業4.0智慧製造趨勢的影響,導致新世代機房系統對於大數據及高速運算需求日益增加,且加入國際節能減碳要求的嚴苛考驗。...
    AI補上最後一塊拼圖 邊緣運算效能浮現 (2019.05.23)
      邊緣運算是讓終端設備具有一定程度的運算能力,可大幅降低雲端平臺負載,提升系統效能。...
    應用逐步落地 雲端平臺成AIoT效能關鍵 (2019.05.23)
      AIoT與雲端技術整合已是大勢所趨,藉由雲端系統快速反應與更新等優勢,不僅可提升系統可靠度,使業者成本降低外,甚至可創造許多優質創新之加值雲端服務。...
    UGG第四屆磨削研討會 導入百年知識實現創意 (2019.05.20)
      隨著工業4.0趨勢已成為現今國際製造業主流,但對於研磨加工產業而言,除了同樣要求須藉此提高生產力與降低成本之外,更該關注如何導入專家知識以實現創意.......
    BMW利用機器學習檢測汽車的過度轉向 (2019.05.20)
      在BMW,正在探索利用各種機器學習方法來偵測過度轉向的狀況,並且利用MATLAB開發了一種監督式機器學習模型作為概念驗證。...
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