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整合多重感知/人工智慧 機械手臂展現十八般武藝

只會按照程式設定執行重複動作機器手臂,未來將逐漸被具有各種感知能力,甚至會自主思考的機器手臂所取代。而隨著手臂所具備的技能更加多元化,許多現在仍得依靠人力來作業的生產流程,未來勢必會被手臂所取代。另一方面,這些新世代手臂由於具備傳統手臂所沒有的能力,往非製造業應用領域發展,也是值得期待的趨勢。 台灣愛普生(Epson)產業科技事業部副總經理王亮國表示,就像各大車廠都會在重要車展上展示未來概念車,宣揚自家對未來汽車的想像跟願景,Epson日前在自動化展上展示的WorkSense W-01自主性智慧雙臂機器人,也是該公司對機器手臂未來發展趨勢的想法。 多重感測讓手臂應用更為靈活 該雙臂機器人擁有2D+3D視覺辨識、力覺感測跟自主思考能力。當機器人偵測到手臂移動路徑上有障礙物出現時,會重新規畫路徑以繞過障礙物。至於機器人本體則採取單一手臂具有七軸關節,加上腰部可旋轉共十五軸的設計,作業流暢度跟靈活性不會比人類遜色。跟真人相比,目前該雙臂機器人只剩下自主移動這點還無法做到,但王亮國透露,未來Epson還會推出結合自動引導車輛(AGV)的雙臂機器人。具備移動能力的雙臂機器人,將可承擔更多樣化的工作任務。 除了概念性的雙臂機器人之外,Epson也推出N6六軸機械手臂與VT6一體式手臂兩款新產品,其中N6採取折疊式設計,除了最小作業空間需求跟人類作業員相似外,還可以懸吊式安裝,讓工廠可以在有限的空間內部署更多機器手臂。VT6則是將手臂的控制器直接內建到手臂本體中,除了具備占用空間小的優勢外,也更容易與其他設備整合,例如將手臂搭載在AGV上。 省、小、精是Epson設計機器手臂的核心理念,高精度、高速度與低震動則是該公司手臂與其他競爭對手最大的差異化所在。但除了手臂本體的進步,未來手臂一定會搭載更多感測技術,來滿足客戶的應用需求。舉例來說,手臂結合視覺跟力覺感測,就能讓手臂執行軟性電路板(FPC)插件作業。因為施力不當會很容易導致軟板損毀,所以目前軟板插件多半還是用人工作業。但具備力道感測能力的機器手臂,能有效避免此一問題。 王亮國表示,手臂產品的進步,讓手臂可以在工廠裡執行更多元化的作業。也因為如此,台灣許多電子製造業的手臂用量不斷上升,負責監督導入專案的主管層級也越來越高,顯示客戶對產線自動化的重視程度正在與日俱增。 不過,提到自動化,不可諱言的是,客戶最主要的考量還是在成本,畢竟要打造一條自動化產線,往往牽涉到相當可觀的資金投入。因此,目前在工業機器手臂市場上,有些業者採取殺價競爭的策略,希望藉此博得客戶青睞。這對於目前在台灣市占率領先的Epson來說,是一個必須正視的挑戰。 走出工廠開拓新藍海 對此,王亮國透露了兩個因應策略,首先是建議客戶在財務操作上,將機器手臂視為耐久財,用逐年折舊攤提而非一次性採購的方式來認列成本。因為現在手臂能做的工作越來越多元,即便產品更新換代或產線有所調整,已經採購的手臂還是可以繼續沿用,不會就此派不上用場。這種成本認列方法不僅比較貼近現實,也可以讓廠商財務負擔大幅降低。換言之,能執行的任務越多元,部署彈性越高的手臂產品,即便單價較高,成本效益還是會比低單價但功能單一、部署彈性低的手臂為佳。 其實,Epson的手臂在台灣的製造業市場一直是市占龍頭,因此也成為各家手臂業者集中火力的對象。未來Epson會繼續投入更多資源,鞏固其市場領先優勢,例如強化建教合作,培育更多熟悉Epson手臂的年輕工程師,為製造業客戶提供全方位的顧問、產線建置模擬與後續維修服務等。其實,目前自動化產業的工程師短缺十分嚴重,因此,從人才培育著手,不僅能有效鞏固Epson的領先優勢,也有助於推動自動化更加普及。 第二個策略則是走出工廠、走進店頭。隨著Epson的手臂越來越靈活、智慧化,未來Epson的手臂除了應用在工廠,也可以應用在非電子製造業,例如食品業、生醫實驗室、製藥等,甚至服務型機器人市場,也是Epson有意進軍的領域。雖然Epson的手臂是為工業應用設計,但因為手臂本身是小型手臂,只要透過其他周邊輔助,例如機器皮膚、雷射感測等,其手臂也有一定程度的人機協作能力。而這也是Epson手臂有機會走出工廠,走進店頭的原因。
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西門子力推數位雙胞胎 製造業數位化翻轉商業模式

工業4.0涵蓋諸多面向,對通訊跟感測領域來說,工業4.0往往跟工業物聯網(IIoT)畫上等號;對自動化設備業者,例如工具機、機器手臂來說,則是各種更聰明、甚至具備自我狀態跟環境感知能力的智慧型生產設備。不過,對製造業者來說,不管是通訊設備、生產設備,都只是工廠裡的個別元素,唯有從策略管理的基本觀念--以終為始做起,才能抓對工業4.0的重點。 台灣西門子數位工廠與製程工業暨驅動科技事業部總經理Tino Hildebrand認為,數位化(Digitalization)轉型是智慧製造的關鍵議題之一,而數位雙胞胎(Digital Twins)更是重點中的重點。藉由數位雙胞胎,製造業可在虛擬環境中為新產品進行生產模擬跟產線設計規畫,不僅可以提高產品生產速度,亦可達到降低生產成本、減少原物料浪費,對提升公司競爭力將帶來極大幫助。 而為了建置數位雙胞胎,西門子提出許多解決方案,包含功能強大且易用的軟體、備援自動化CPU、高中低階控制器等,這些方案均可無縫整合到西門子自家的全方位整合自動化平台(TIA Portal),帶來共享資料管理、一致化的操作跟集中服務等優勢。舉例來說,在本屆自動化展期間,西門子從德國帶來一個從虛擬環境展開設計模擬,最後落實成真實生產機台的示範案例。該案例使用PLCSIM Advanced作為虛擬控制器和模擬工具,讓工程師在辦公室中就可進行機台調試,不用到客戶工廠端就可以安全並有效地驗證之前建立的控制邏輯,以達到虛實整合。 開放式物聯網雲端作業系統MindSphere也是西門子力推的重點產品,該作業系統提供無限制地檢視企業裝置資產,執行數據分析,持續監控機器性能,為數位企業轉型創建新興商業機會。另外,通訊及工業識別系統可透過完整的產品線以整合工廠端及工廠層的網路系統,新世代的視覺系統提升客戶品質,且降低調機時間。 但西門子也了解,每家企業實踐數位轉型的道路不會完全相同,因此西門子除了提供完整的軟硬體方案之外,還有客服部門負責提供專業諮詢跟顧問服務。該客服部門會先協助業主釐清數位化所要達成的目標,然後與業主一同檢視企業內部目前的狀況跟資源,鎖定不足之處提出建議改善方案,可能是採購新的軟硬體設備,也可能是藉由軟體升級、機台改造等手段,來協助業主達成數位化目標。而這也是策略管理的基本,先確立目標,然後找出最具效益的手段來實踐,亦即「以終為始」。 Hildebrand總結說,製造業在工業4.0以及數位化的趨勢下,會面臨許多轉型挑戰,但新興的商業模式也會伴隨而生。針對這些挑戰,西門子可以提供各式各樣的軟硬體產品跟平台,協助業者實現轉型。但伴隨著數位轉型而來的新商業模式,各家業者宜提早做出因應準備,才能掌握商機。 Hildebrand進一步闡釋,在數位轉型完成後,供應鏈上下游的合作模式必然跟現在不同。以後下游夥伴或客戶不會再跟供應商索取實體樣品或工程樣品,因為他們的產品或系統會在虛擬環境中進行開發設計,因此客戶跟夥伴需要的會是產品的虛擬模型。這意味著工具機、馬達或其他設備,甚至零組件業者,都必須備妥產品的虛擬模型,才會有後續的生意可做。這也是數位雙胞胎之所以如此關鍵的原因。
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區塊鏈安全事件頻傳 虛擬貨幣「錢」進Cold Wallet

區塊鏈經濟價值快速飆漲,帶動虛擬貨幣市場,同時也引起有心人士透過「竊盜」或「勒索」等不良行為奪得虛擬貨幣,引爆區塊鏈安全危機。為因應此趨勢,產業內掀起一波將加密金鑰存入線下「冷錢包」(Cold Wallet)的裝置之中,確保金鑰安全無虞,可望推升加密貨幣交易與分散式應用發展。 池安科技(Chelpis)營運長陳紀獻表示,近年來區塊鏈交易所被駭客盜取貨幣事件層出不窮,盜取的金額已超過10億美金,換算整體市場價值的實際損失,則金額高達50億美金。究其原因在於,線上交易所的加密金鑰大多存在線上平台,也就是以熱錢包(Hot Wallet)的方式存取金鑰,金鑰一旦被駭客盜取就如同網銀密碼被竊取一般,使交易所內的貨幣被一掃而空。 看好冷錢包未來發展前景,Chelpis透過抗量子電腦演算法技術,提升冷錢包安全防護性能,妥善保管開啟虛擬貨幣帳戶大門的金鑰。Chelpis創辦人兼執行長池明洋談到,區塊鏈是公開平台,在此架構下,已有超過兩千五百萬個透過熱錢包與冷錢包進行交易,其中,有約兩百萬以內的人採用冷錢包做交易;整體而言,兩千五百萬錢包數量還依舊在成長當中,未來發展商機相當可觀。 不過,比特幣冷錢包的商機為何如此龐大呢?其商機從一枚虛擬比特幣幣值即可看出端倪。以現階段來說,一枚比特幣幣值高達7,000~8,000美金不等,而單一帳號通常會存幾十枚貨幣,累積的價值幾乎等同於一台汽車,可想而知,使用者對於帳戶安全的重視度相當高,相對的也帶動冷錢包的發展「錢」景。 池明洋指出,該公司冷錢包開發核心技術在於抗量子計算演算法。抗量子技術主要是解決密碼學問題,而密碼學就是基於某個難解的數學問題,將它變成一個系統,其解決方式有很多種,Chelpis主要採用多變量密碼學方式開發抗量子計算演算法,目前已與Coolbitx合作共同開發區塊鏈與加密貨幣的應用。 展望未來,池明洋透露,該公司預計2018年底將推出該公司自行研發的冷錢包裝置,其內建一顆意法半導體(ST)安全晶片,傳輸介面採用Type-C接口,以滿足金鑰安全的可靠性,同時提升交易效能,期交易時間能在5秒內完成。
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Mesh助智慧家庭連線 整合多通訊協議應用更多

智慧家庭市場正逐漸擴大當中,研究單位IDC指出,該市場將持續成長,預計到2022年,該市場規模將會成長18%,市場上將會有940萬台智慧家庭設備。對於網狀網路(Mesh Network)的需求也逐漸增高,然而主流通訊協議目前尚未出現定論,因此許多設備廠商會將多種通訊協定同時導入至產品之中。因此,多通訊協議(Multiprotocol)晶片的重要性也日趨增加。 在智慧家庭應用之中,網狀網路具備許多好處。芯科科技(Silicon Labs)資深應用工程師林仕文指出,其中最大的優勢在於網狀網路可以延長連線距離,因此儘管為數不多,也有許多廠商將Mesh架構應用於戶外連線應用。也由於網狀網路可透過經由許多節點的方式傳輸,因此一次傳輸的用電量較小,能有效節電。另一方面,也由於資訊可透過多節點傳輸,因此若有節點損壞資訊依然可以透過其他節點傳輸,能有效提升智慧家電的可靠度。 林仕文進一步解釋,全部節點皆可互相連接的Full Mesh架構是最為理想的網狀網路結構,但目前在市面上叫為多見的是在中央設置一個集線器(hub)的Star Network架構。 不同的無線連線技術各有優勢與缺點,能在不同的應用場景之中發揮所長。林仕文說明,隨著智慧型手機的普及,人們普遍習慣使用智慧型手機來做到智慧家庭的控制。因此,當使用者回到住所時,可以利用手機透過Beacon感測解開智慧門鎖,在進到家中客廳時再透過Zigbee將電燈打開。在智慧家庭使用情境之中,將涉及到多種通訊協議。 林仕文指出,若要做到多通訊協議模組,底層必須要有一顆強而有力的IC支援,因此芯科科技推出了ARM Cortex-M4產品,該產品支援2.4 GHz與sub-GHz,亦具備省電機制。更能使的廠商的備貨程序更家單純,同時降低產品的材料成本(BOM Cost)。
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Quanergy獲認證 固態光達量產更進一步

固態光達(Solid State LiDAR)開發商Quanergy Systems近日宣布旗下固態光達生產線已通過IATF 16949認證,這是繼7月初獲得ISO 9001認證後又一里程碑,在獲得這些品質管理認證之後,該公司將開始批量生產S3固態光達。 Quanergy首席執行長Louay Eldada表示,該公司生產線獲得IATF 16949認證是一個重要的里程碑。隨著車廠和車用電子技術未來在自動駕駛的發展上會有越來越密切的合作,能否生產車規級的固態光學雷達至關重要。 據悉,國際汽車工作組(IATF)16949認證代表了對汽車業內組織的品質管制體系要求。為了符合認證,Quanergy的固態光達生產線經過了5個階段,一共113項任務的全面定量評估,這些任務是基於嚴格的汽車行業要求和通過統計過程控制(SPC)和測量系統分析(MSA)獲得的數據而設定。Quanergy品質和可靠性副總裁Bruce Shibuya說,IATF 16949認證為Quanergy打開了許多大門,通過這個極其嚴格的認證,也意味著確保了Quanergy產品的質量和可靠性。 Quanergy指出,該公司若想實現將車規級固態光達推向市場的目標,獲得IATF 16949認證是關鍵的步驟。車規級固態光達須採用嚴格的生產製程,必須透過可顯著降低感測器故障率的測試;雖然認證過程平均需要24個月,但憑藉Quanergy在產線上的自動化設施,該公司只用18個月便通過該認證的資格要求。
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機器視覺受大廠重視 AI助力工業應用大爆發

2D機器視覺技術已發展相當成熟,也越來越受到工業領域的重視。在台灣,許多半導體大廠甚至開始設立部門,培養專業團隊來開發最為適合自家產線的機器視覺應用。人工智慧(AI)亦是眾廠商關注的另一項技術,未來在機器視覺與人工智慧兩大技術聯手之下,將開展出更多工業相關的新應用。 康耐視(Cognex)資深應用工程師陳元得表示,近兩年來機器視覺技術越來越受到台灣半導體大廠的重視。在以往,半導體廠商多半直接向設備製造商購買製造設備,然而自2016年開始,許多半導體廠商開始成立機器視覺的產線應用研發部門,直接觀察生產線中對於機器視覺的需求,並導入技術優化、改善生產流程。 傳統的2D機器視覺技術已幾乎發展到極致,未來該技術若要持續突破,勢必得導入人工智慧(AI)深度學習功能。陳元得指出,目前儘管是針對工業領域的人工智慧應用,依然多以如卷積神經網路(Convolutional Neural Network, CNN)這樣常見的算法為大宗,然而使用該演算法往往需要使用上萬張圖片供機器學習,許多業者皆相當困擾無法蒐集到如此大量的圖片資訊。 為因應工業對於人工智慧的需求,康耐視於今年推出了專為工廠自動化設計的ViDi解決方案,適合用於工業瑕疵檢測、瑕疵分類、對位等應用。更針對工業需求開發了獨特的演算法,只需要30~50張圖片就能夠使機器完成學習,進而輔助生產線的瑕疵檢測。 在康耐視今年所推出的ViDi解決方案中,亦導入了光學字元識別(Optical Character Recognition, OCR)功能,能做到文字的判讀辨識。該解決方案不只能做到英文字母與數字的辨識,更能夠依照客戶的需求進行學習,做到中文字的判讀。 在工業領域中,業者普遍對於新技術的導入較為保守,然而陳元得指出,在近期業務推廣的過程中發現,業界對於深度學習技術的接受度很高;因此,在未來康耐視希望盡可能接觸不同業者,透過與合作夥伴的交流開發更多深度學習在工業領域的應用可能。
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布局QLC 3D NAND市場 三星/WD相繼出招

瞄準3D NAND市場商機,NAND Flash廠相繼於於2018下半年推出QLC架構的3D NAND Flash。除了英特爾(Intel)與美光科技(Micron)於日前宣布,雙方聯手開發的4bits/cell(QLC)3D NAND快閃記憶體開始投產與出貨外;近期三星(Samsung)與Western Digital也相繼發表QLC 3D NAND Flash布局計畫。三星將開始量產款首款搭載QLC快閃記憶體的消費性SSD,而Western Digital則宣布已成功開發出第二代4-bits-per-cell 3D NAND架構,目前已開始送樣,預計今年量產出貨,並於旗下SanDisk品牌之消費性產品率先使用。 三星電子記憶體銷售和市場營銷執行副總裁Jaesoo Han表示,隨著該公司將產品陣容擴展到消費性電子市場和企業市場後,4-bits SSD產品將會迅速普及,擴展到任何市場。 三星指出,4-Bit QLC快閃記憶體能夠讓SSD達到540MB/s的持續讀取速度,以及520MB/s的持續寫入速度;且QLC架構的快閃記憶體可以讓這些SSD產品從 1TB起步,最高達到4TB的容量。目前已開始量產的消費級SSD,一共有1TB、2TB和4TB三種規格。 另一方面,Western Digital則宣布已成功開發第二代96層的BiCS4 3D NAND Flash。透過專為96層BiCS4產品導入的QLC技術,已成功使單顆粒3D NAND的儲存容量高達1.33 Tb(Terabits)。 Western Digital矽晶片技術與製造部門執行副總裁Siva Sivaram指出,透過Western...
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Wave Computing攜手博通 衝刺7奈米AI晶片開發

隨著人工智慧(AI)技術與應用的演進,其工作負載與神經網路的複雜度正呈現爆炸性的增長,而業者也嘗試藉由先進半導體製程生產出符合AI應用所需的處理器。日前,AI新創公司Wave Computing即宣布將與博通(Broadcom)展開合作,共同將該公司下一代資料流處理器(Dataflow Processing Unit, DPU)推升至7nm製程。並以該款DPU為基礎,推出AI系統解決方案。而這也是首家宣布採用7nm製程技術進行AI系統開發的廠商。 Wave Computing技術長Chris Nicol說明,該公司下一代DPU將自家數據流架構及64位元多執行緒(Multi-threaded)核心技術和台積電(TSMC)的7nm製程技術結合,以提升其邊緣應用的AI解決方案的處理效能,並降低生產過程的風險與成本。此外,博通的封裝與測試經驗以及7nm矽智財(IP)平台,也都將有利於該公司,進一步提升AI系統的效能與容量,以因應龐大的機器學習數據集。 博通ASIC產品部門資深副總裁兼經理Frank Ostojic也指出,AI工作負載與神經網路的複雜度正呈現爆炸性的增長,而他認為,7nm先進製程與資料流技術的整合,將有助於AI產業更快地創新從雲端到物聯網的應用。 整體而言,Wave Computing現行版本的DPU採用的是16nm的製程,而下一代DPU將採用台積電7nm製程進行生產,並藉助博通的設計平台、量產技術,以及其通過認證且適用於高性能深度學習應用的7nm 56Gbps與112Gbps串列器/解串列器(SerDes),完成產品開發與生產。 針對這項合作案,市場研究機構Moor Insights&Strategy資深分析師Karl Freund表示,7nm製程與資料流技術的結合,將有利於打造能滿足AI應用嚴苛要求的處理平台。而他也看好博通在先進製程設計方面的知識,能協助Wave Computing在AI技術上的開發。
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