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2023智动化年监(采购指南)
世界各国从今年开始, 将会陆陆续续的要求销售入境的供应商提交碳报告, 或者就要缴交「碳税」。 欧盟即将自2023年10月1日起,初要求进囗商提交碳排相关报告, 之後可能还会进一步扩大适用产业范围。 所以可以这麽说,没做好「碳」管理, 未来就没有你的市场了。 不管你喜不喜欢,减碳就是现在必须要做的事, 而且应该是业者要列为第一优先的项目
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2023.2月(第375期)智慧农渔
台湾农渔业从业人囗逐年降低, 突显人囗老化及人力断层等问题。 除了政策支持与推动, 智慧农业也发挥关键助力。 极端气候对养殖业者造成冲击, 养殖业也面临劳动人囗不足的困境, 自动化的养殖和数位化的运营是转型方针。 至於传统农业,必须加速转型成为智能化农业, 以更少的人力,达到精致与效率的农耕成果。 培育智慧农业顶尖人才也成为当务之急
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2023.1月(第374期)2023展??与回顾
展??2023年, 全球市场受到新一波总体经济挑战, 迫使企业与产业面临供应链重组的压力, 数位应用仍是市场动能。 晶圆代工厂制程自3奈米开始面临物理极限, 在净零碳排目标的驱动下, 动力电池需求量迅猛增长,导致成本攀升。 深耕车用IC设计将成为趋势,第三类半导体则会崭露头角。 台湾半导体产业将站上5兆元的新里程碑, 并正式进入3奈米量产新世代, 在高效能运算和智慧手机应用的驱动下, 预期2023年将平稳量产
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2023.1月(第88期)工业智慧边缘
边缘运算对工业领域的重要性,现已不言而喻。 它统筹感测、赋能运算,并加速传输, 是当今智慧应用里至关重要的一环。 而随着智慧应用的持续深化, 人们对於各项装置的自主性能也都有了更进一步的期待, 於是更多的AI、更高的运算效能被添加到边缘装置里, 一种新的智慧边缘系统也就因应而生。 而边缘装置究竟要具备哪些技术才能进阶到智慧殿堂? 哪些应用又急切的需要智慧功能来助其一臂之力? 本期智动化杂志为您揭开背後的故事
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2022.12月(第373期)
从2019到2022年,这短短的三年间, 对整个产业和人们来说,都是个天翻地覆的一个时期。 我们经历了COVID-19疫情的封城与隔离、 中美贸易对抗引动的供应链重组、 以及俄乌战争带来原物料??涨。 而这一切几??本质性的改变了人们的生活,也造成了产业的转变。 本次的MCU调查正是在此一背景之下所进行, 它的结果不仅反映了用户接下来对於方案与技术的选择取向, 同时也呈现了正在发展中的装置应用趋势
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2022.12月(第87期)小型机器手臂
到底多小,才算是小型机器手臂? 说真的,这还没有标准答案,「小」其实是个相对的概念, 是相对於过去机器手机多用於重工及大型制造领域所设计。 在现代智慧制造的场景中, 多工、多样,以及更多的人机协作才是主角。 基於这样的需求,机器手臂也开始着重轻型化、小型化的设计, 同时作动与功能更加细致与精准, 也因为如此,也发展出了新的应用与市场
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2022.11月(第86期)线性传动组系统 整合AI.R数控应用
因应近年来智慧自动化应用领域越来越广泛, 也逐步推进厂内最基层的线性传动元件, 如螺杆、滑台、气动缸等, 必须朝向模组化、系统化趋势发展。 分别向上结合数位驱控系统、开发平台, 打造高效经济型直角座标系机器人; 或是将制程中取得资讯上传云端, 再经由人工智慧协同软硬体运作加值, 才能让市场上无论各式气/电动力来源、机构的线性传动系统, 都在工业4.0时代并存,而实现节能增效
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2022.11月(第372期)「硬」是安全
自2020年开始, 物联网装置的数量首度超过非物联网设备, 成为全球最主要连上网路的装置。 而这意味着,现在上网的机器数量, 已远远超过人类。 换句话说, 我们的物联网设备所可能面临的资安风险, 而要保护物联网的资讯安全,软体并不是最隹对策, 唯有结合硬体,充分实现零信任的场景与流程, 才能确保物联安全,滴水不漏
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2022.10月(第85期)智能光学检测
自动化已是光学检测方案的基本要求, 也是AOI(Automated Optical Inspection)的出发点。 但随着应用进入AI为首的智能时代後, 光学检测也开始了新的发展风貌, 其中最重要的趋势, 就是导入以图像分析为核心的机器学习技术, 及以立体结构为主的3D影像辨识。 而这些新一代的自动光学检测技术, 正在先进半导体制程,以及新兴的显示器应用中
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2022.10月(第371期)固态电池
锂离子电池商业化发展已有数十年之久, 除了近年来绿能电动车驱动需求, 智慧手机、笔电等消费性电子产品, 以及新兴绿能储能需求, 都为锂离子电池市场增添柴火。 目前全球企业开始加强对於固态锂电池的研究, 并加快布局的脚步。 全固态电池预计会在近年获得大量应用, 特别是在电动车领域。 此外,由於电力储能的需求, 开发大规模储能电池也成为重点议题
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汽车电子系统的设计正持续变化中,传统的资料流和电路架构也不断地受到挑战,尤其是在更多数量的高性能感测器被运用到汽车系统之中,如何克服资料传输的效率与运算瓶颈,就成了开发商的一大难题
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