2024.11月(第108期)PCB智慧製造
因應疫情過後消費性電子產業不振,加上原物料成本上漲;,
對於台灣PCB產業而言,節能減碳和China+1供應鏈等永續策略布局,
更是揮之不去的挑戰。
由國內外品牌大廠推動產品碳中和浪潮下的綠色生產議題,
已成為推進中上游PCB製程及廠務兩端節能減碳的動力,
除了積極轉型智慧製造之外;
還須善用2024年上半年仍受惠於AI需求帶動出口好轉的契機,
驅動AI伺服器供應鏈加工技術與材料革新開源,
持續往高階供應鏈發展
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SmartAuto
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2024.11(第396期)大眾與分眾顯示
顯示應用持續不斷的發展,一方面持續提升在室內外公共領域的顯示極限,為大量的群體提供資訊服務,但另一方面,也朝著分眾化的方向精準滿足多元需求發展。
在大眾市場,顯示器追求極致的沉浸體驗,尺寸更大、解析度更高、色彩更逼真,持續突破視覺感官的界限;分眾顯示也蓬勃發展,客製化、個人化、情境化的應用場景不斷湧現,為醫療、教育、工業等領域帶來嶄新的可能性
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CTIMES
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2024年11月特別專輯 《空中自有黃金屋》
航太電子產業正處於前所未有的變革時期,從太空探索、衛星通信到無人機與飛行汽車的發展,這個產業的未來充滿了無限的可能性。台灣作為全球電子製造業的重要一員,正積極參與這場技術革命,並在全球航太電子供應鏈中扮演著越來越重要的角色。
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CTIMES
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2024.10月(第107期)晶圓製造2.0自動化
經歷疫後晶片供應鏈瓶頸,以及生成式AI問世以來,
既造就先進製造與封測產能供不應求,
更凸顯各地製造人力、量能不足,
現場生產管理複雜難解等落差。
如今智能工廠在追求無人化之前,
勢必要先針對部份製程逐步演進自動化,
並仰賴群策群力整合不同資源,
才能真正強化供應鏈韌性與創新實力。
適逢晶圓製造2.0升級前/後段製程技術與設備,
料將開啟新一代半導體與台灣精密機械業難得的合作機會
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SmartAuto
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2024.10(第395期)空中自有黃金屋
隨著全球科技的快速發展,航太電子產業正以驚人的速度推進,
逐步改變我們對於飛行、通信、戰略與日常生活的認知。
航太電子產業正處於前所未有的變革時期,
台灣作為全球電子製造業的重要一員,
正積極參與這場技術革命,
並在全球航太電子供應鏈中扮演著越來越重要的角色。
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2024.9月(第106期)AOI智慧化平台
歷經工業4.0問世後,
製造業對於同步提升產品品質和生產良率的要求日益嚴苛,
使得即時量測流程的重要性,
幾乎已不亞於製程生產設備!
加上近年來隨著生成式AI和機器視覺檢測的快速發展,
為智慧AOI檢測市場注入了新的活力,
為傳統產業的轉型升級提供了強勁動力。
未來還須利用場域、平台、協作與AI加速,
促進產業AI化落地;
產業生態系的構建與協作,
則將是邊緣AI規模化至關重要的要素
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SmartAuto
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2024.9(第394期)奈米片製程
奈米片在推動摩爾定律發展中扮演關鍵角色。
儘管面臨圖案化與蝕刻、熱處理、短通道效應等挑戰,
然而,透過技術創新,這些挑戰正在逐步被克服。
生成式AI和大語言模型對HBM的需求也在增加。
記憶體製造商正積極擴展採用3D 堆疊技術的HBM產能,
以滿足市場需求。
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CTIMES
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2024自動化展「Gen AI x 智慧製造」特刊
生成式AI的風暴正席捲各行各業,工業製造當然也無法置身事外,於是智慧製造在這波AI浪潮下產生新的樣貌,一種結合AI技術與工業4.0思維的應用與運營方式,在正產業間逐漸成形。
因應這個趨勢,《智動化雜誌》特別在今年的台北國際自動化展中,推出「Gen AI x 智慧製造」特刊,剖析AI技術在自動化領域的發展趨勢,以及其最新的應用現況
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SmartAuto
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2024.8月(第105期)AI智慧生產落地 實現百工百業創新應用
迎接生成式AI持續發展,
AI智慧生產將很快將成為全球製造業日常!
為半導體產業帶來成長新動能,
同時驅動產業鏈變革,
加速「萬物皆AI時代(AI for all)」來臨,
展現AI應用來提升生產力、促進產業創新的巨大潛力。
台灣也從今年開始啟動為期10年的「晶創台灣方案」,
建立生成式AI共通雛型工具,
創造有利於技術研發與產業創新需求的互動機制;
進而利用國內外AI智慧生產平台,
以建構AI產業創新應用生態系發展的契機,
為百工百業創新賦能
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SmartAuto
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2024.8(第393期)多物理模擬:裝置設計新解方
著技術與應用的不斷演進,元件(裝置)內所整合的單元也漸漸開始?異質化?,意味著截然不同的物件將被緊密的結合在一起,因此不同層次的物理性能也需要在設計時被考量進去。
基於這樣的需求,多物理場模擬就成了開發次世代高性能裝置(元件)時的必備工具,舉凡3D-IC、矽光子傳輸、無線射頻、電動車馬達、甚至是航太與機械等,都需要使用多物理場的模擬工具
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CTIMES
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TI首款衛星架構雷達感測器單晶片-AWR2544
汽車電子系統的設計正持續變化中,傳統的資料流和電路架構也不斷地受到挑戰,尤其是在更多數量的高性能感測器被運用到汽車系統之中,如何克服資料傳輸的效率與運算瓶頸,就成了開發商的一大難題