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MATLAB与Simulink整合自动化机器学习与DevOps (2023.02.17)
本文说明以MATLAB和Simulink进行基於模型的设计训练与模型评估，如何使用在自动化ML Ops流程，实现一个虚构的都会运输系统预测性维护应用。 |
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高资产敏感度产业 对预测性维护需求最大 (2022.11.27)
如何维持降低保养成本与增加机具生产率的平衡成为业者重要议题。而预测性维护的导入，一方面可避免危险性跳机，同时可以使停机时间缩短，将误判跳机降至最低，进一步拉抬公司的资产报酬率（ROA） |
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使用深度学习进行地下电缆系统预测性维护 (2022.05.25)
本文叙述如何使用深度学习来进行地下电缆系统的预测性维护。利用深度学习模型能够接近即时地执行分类，让现场的技术人员可以在撷取到资料後立即看到结果，并且在必要时重新执行测试 |
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利用软体驱动、安全的预测性马达维护提升生产力 (2022.04.26)
预测性维护解决方案结合感测技术来收集设备资料，并采用先进的分析和演算法来得出设备健康状态，本文描述如何利用软体驱动、安全的预测性维护马达设备运作来提升生产效能 |
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工业设备智能监诊 CbM状态监测肩负重任 (2022.04.19)
工业4.0加快制造业发展脚步，智慧感测器可以监测并控制生产过程。 |
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4种经过实证的AI演算法应用 (2021.10.07)
AI模型在各项应用扮演的角色愈来愈重要，为了开发以AI驱动的产品，工程师需要将AI整合至整个系统设计的工作流程。不论是哪一种应用，大部分的工程专案均是以类似的工作流程进行，最后则产生不同的结果 |
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新型状态监测应用部署预测性维护功能 (2021.07.06)
本文说明新型单对乙太网路技术，如何在状态监测场景中进行高品质资产健康探测以及供电的2线制技术，且透过状态监测应用来提升制造品质和制造工厂的安全性。 |
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透过CBM机制防止设备故障已成为主流趋势 (2021.06.24)
目前透过物联网的状态基准维护（CBM），来防止旋转系统的故障，避免所导致的生产中断，已经逐渐被自动化设备业者所关注 |
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10BASE-T1L：将大数据分析范围扩大到工厂网路边缘 (2021.05.17)
在支援标准开发过程的强大工业公司联盟的支援下，预计10BASE-T1L技术将取代4 mA至20 mA和HART介面，并加速采用工业4.0。 |
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机器学习变革工业制造流程的四种方式 (2021.03.26)
本文叙述机器学习技术如何在工业生产流程上发挥影响力产生变革，采用四种方式来优化多种工作负载。 |
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英飞凌全新预测性维护评估套件 轻松监测智慧建筑状态 (2021.03.03)
英飞凌科技股份推出全新XENSIV预测性维护评估套件。此套件为英飞凌与IoT服务供应商Klika Tech共同开发，并由云端服务供应商AWS支援，包含硬体 (感测器、微控制器、嵌入式安全防护)、软体及CloudFormation范本等 |
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产研分头削减销售前后成本 (2020.11.06)
在80年代便曾受美国VRA出口自愿设限，也间接催生了精密机械研发中心，与部份工具机厂商开始转往欧洲市场布局，如今更可望藉由同规共轨及预知保修机制降低销售前后成本 |
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布署预测性维护演算法于云端或边缘装置 (2020.11.06)
本文透过一个包装机的范例，说明如何利用MATLAB来开发预测性维护演算法并将之布署在一个生产系统中，协助掌控设计的复杂性。 |
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落实马达与传动系统的预测性维护技术 (2020.09.02)
作为「机械之母」，马达几乎是所有机具设备的主要动力来源，因此它的运行效率、健康状态、以及使用寿命的长短，都严重关系着产能效率的高或低。 |
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选择正确的加速度计以进行预测性维护 (2020.03.10)
现在，使用IIoT（工业物联网）监测机器的健康状态将有助于实现预测性维护，让业界人员能够预测故障，从而大幅节省运营成本。 |
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ST强化智慧制造布局 满足市场状态监测与预测性维护需求 (2019.11.06)
智慧化是近年来制造业最火热的议题，其中机台设备的状态监测与预测性维护，更被市场视为导入智慧制造的第一步，ST工业与功率转换部门MEMS及感测器事业群类比元件产品部总经理Domenico Arrigo指出，ST深耕工业领域多年的意法半导体(ST)，透过旗下完整的MEMS与感测器产品线，将可提供市场完整解决方案 |
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如何利用数位分身进行预测性维护 (2019.08.15)
利用从真正在运作中的机台取得的现场资料来调整一个实体的3D模型，并建立数位分身用来设计能够布署于真实设备的控制器的预测性维护侦测演算法。 |
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模壳断路器与低压电力断路器的健康状态 (2018.08.29)
来自断路器的即时资讯可用于支援与整个厂房或建筑系统完全整合而且自动化的电力系统，并促进可靠的厂房，大幅降低维护成本。 |
尽管DOS的大受欢迎，是伴随IBM个人PC的功成名就而来，不过要追溯它的起源，可要从较早期的微处理器时代开始说起。
