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        智能制造如火如荼,與Silicon Labs論“未來工廠”

        看Silicon Labs近一段時間的企業新聞,其中有非常多的信息能夠和我們本期專題——“智能制造”掛鉤,包括《Silicon Labs攜手Edge Impulse加速實現機器學習應用》、《Silicon Labs與Wolfspeed合作,提供高性能電源模塊解決方案》等等。

         

        可能對此你會有所疑慮,這些消息并沒有提到智能制造???然而,這些源于Silicon Labs與合作伙伴打造的解決方案都是實現智能制造所需要的,能夠幫助企業實現數字化。Silicon Labs工業物聯網高級產品營銷經理Mikko Niemi在接受與非網專訪時表示:“除了成本,企業實現數字化還需要考量部署數字化解決方案的便利性。當解決方案部署起來很復雜且需要大量人員來操作時,這些解決方案就不太可能產生預期的效益。Silicon Labs試圖解決這些問題的方法是提供諸如Wi-SUN等無線協議解決方案,它們可以自動建立并修復傳感器之間的連接。此外,使用諸如藍牙等已獲廣泛采用的技術,可以使大量的終端設備(如手機或平板電腦)用于和工業機器進行交互?!?

         

        Silicon Labs工業物聯網高級產品營銷經理Mikko Niemi

         

        Silicon Labs眼中的“未來工廠”


        智能制造目前在全球各國的政策中都有舉足輕重的地位,隨著科技的發展,新一代信息技術與制造業深度融合,各國家和地區都在進行深遠的制造業改革。那么,我們致力打造的“未來工廠”到底是什么樣的呢?

         

        Mikko Niemi進行了這樣的描述,“未來工廠的定義非常接近于幾年前始于德國的工業4.0的定義。未來將會有越來越多的協作機器人,它們將與人合作來更靈活、更快速地制造產品。未來工廠也將擁有更高的靈活性,可以從生產一種產品轉向生產另一種產品,也可以確保實現更多的大規模定制生產,從而為最終用戶提供具有獨特功能的產品?!?

         

        如果要用一句話來描述智能制造系統,大概可以歸納為:以自動化、網絡化為基礎,以數字化為手段,以智能制造為目標,借助新一代信息通信技術,通過工業軟件、生產和業務管理系統、智能技術和裝備的集成,幫助企業實現縱向集成、橫向集成的各類智能化解決方案的總稱。

         

        因此,集成是實現智能制造的關鍵一環?!霸诠溸\行中,系統之間的集成是最大的需求。隨著越來越多的公司希望將自己的庫存降到最低,物料流動的管理變得至關重要。這就要求進行大量的系統開發工作,這些系統可用于跟蹤制造中所使用的材料如何準時到達工廠,以及之后最終商品如何被運送至買方。這要求系統之間要無縫集成,并且需要供應商們能夠就數據交換接口達成一致。對于這些系統之間的任何交互,網絡安全都是要優先考慮的事項,經過驗證的安全數據交換機制不僅在數據交換中必須要使用,在數據收集和智能設備管理過程中也必須使用?!?Mikko Niemi在采訪中提到。

         

        在智能工廠的環境下,將產生大量的產品技術數據、生產經營數據、設備運行數據、設計知識、工藝知識、管理知識、產品運維數據。因此,我們需要能夠幫助企業實現數據融合貫通的軟件工具。Mikko Niemi認為:“由于智能制造系統中的數據需要和許多其它企業系統共享,因此基于云的SaaS(軟件即服務)解決方案越來越多地被采用。相比預裝軟件模式,這些系統可以支持更頻繁地安裝新的軟件版本。這樣還可使制造商專注于自己的主營業務,而不用去培訓IT員工來管理新的解決方案。軟件供應商正越來越多地提供混合模型,其中軟件是在云端的,但是也可以安裝在制造商的私有云中以解決安全問題?!?

         

        在此,他也介紹了Silicon Labs提供的相應軟件解決方案?!癝ilicon Labs通過提供工具和示例代碼來支持基于云的市場,這些工具和代碼可支持無線芯片輕松實現無縫的云連接。Silicon Labs擁有的優勢之一是開發人員可以從同一個來源獲得一組完整的工具。與依賴第三方工具和集成開發環境(IDE)的供應商相比,這有效減少了潛在的兼容性問題。對企業數字化而言,底層代碼具有巨大的潛力?!彼诮榻B時談到。

         

        Bluetooth Xpress是Mikko Niemi在此舉的一個例子。通過他的描述,我們得知該方案大致有以下特征:

        • 以電纜替代應用為目標市場;
        • 預集成天線;
        • 預編程藍牙協議棧。

         

        Mikko Niemi表示:“現代人工智能和機器學習(AI/ML)技術已經使得在非常小的32位微控制器上運行AI/ML算法成為可能。這一進展意味著越來越多的實時分析技術可被用于工業系統邊緣,從而使傳感器和設備更加智能?!?

         

        全球化大勢下的“中國工廠”


        根據中國國家統計局數據預測,中國制造業規模連續11年居世界首位。與此同時,中國工信部明確表示,中國屬于制造業大國,但非技術大國,將繼續位列全球制造業的第三梯隊。

         

        因此,我們能夠看出,中國制造業具有鮮明的特征,其智能化和數字化之路也必將帶有“中國特色”。在Mikko Niemi看來,“中國制造商正越來越多地采用智能制造技術和解決方案。這個階段的特點是制造高端產品和生產更復雜的產品。采用智能制造技術的典型行業包括復雜電子產品裝配、生產完整產品裝配組件的離散制造,以及用于大型工業設備或工業車輛的高精度零件加工?!?

         

        他認為:“中國工廠的發展方向主要是從收集的數據中獲取有價值的成果,并系統性地利用這些成果去優化現有的運行狀況或推動產生未來對制造業的投資。此外,還有許多制造商尚未投資于智能制造,這可能是由于缺乏對其好處的認識或者其并非優先的投資對象,例如,更愿意投資于新的生產能力而非為現有生產線投資智能裝置?!?

         

        在Silicon Labs官網的“智能工業”一欄,我們能夠看到豐富的方案、資料和智能工廠相關,包括人機界面、訪問控制和輔助計量等。Mikko Niemi介紹說:“Silicon Labs可以為企業提供廣泛的數字化優勢,當中就包括無線連接技術,其可用于通過傳感器對現有機器設備進行改造或開發可優化工業資產使用的預測性維護解決方案?!?

         

         

        對于制造業而言,全球化和數字化是同等重要的,前者意味著領域的拓展;后者則代表著效率的提升。是的,智能制造不僅僅是單一的先進設備和技術,而是新模式的轉變,與全球接軌必將讓這樣的進程事半功倍?!笆褂萌蛐缘南到y標準是非常重要的。這可以有效避免對單一供應商的依賴,還可以降低因未來無法升級而造成資產擱淺的可能性。中國公司在決定對數字化進行投資時應更加關注總體擁有成本。在進行這方面的計算時,最低的成本可能并不總是能帶來最佳的生命周期價值,而最佳生命周期價值這一指標則已被其它國家的制造商在其流程中所采用?!?Mikko Niemi在專訪中說到。

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