iLMS知識社群ePortfolio校務系統空大首頁登入
位置: 吳俊逸 > 供應鏈
研發AI晶片 提高預測性維護效率
by 吳俊逸 2017-07-06 00:20:46, 回應(0), 人氣(46)

羅姆半導體(Rohm Semiconductor)跟新加坡科技研究局(A-STAR)微電子工程研究所(IME),共同宣布研發人工智慧(AI)晶片,來提高智慧工廠預測性維護(PM)效率。

據R&D Magazine報導,隨著製造業數位化生產線,以提高生產力和競爭力,預測性維護逐漸在製造業普及,可以預測機械故障,監控機械的功能和狀況,進而採取反制措施,例如維修或汰換機器。

為了偵測生產線機器的異常情況,首先要透過無線網路傳輸各種感測資料至中央電腦伺服器,以便完成後續分析處理,但未來感測器數量會持續增加,無線感測網路(WSN)的無線通訊技術恐面臨頻寬限制,無法迅速有效傳輸與日俱增的資料。

以物聯網為基礎的人工智慧具有學習、推論和解決問題等認知能力,可望成為預測性維護和績效提升的驅動力。羅姆半導體和IME合力開發AI晶片,在感測節點迅速處理分析感測資料,可望大幅降低無線網路的資料傳輸量。

這款AI晶片將採用羅姆半導體的AI分析演算法,以及IME的低功耗類比∕數位電路技術,將能夠過濾無數感測器的大量資料,即時分析複雜的資料模式,進而提高資產生產力和降低維護成本。預計這款晶片會支援Wi-SUN、EnOcean2等無線技術,同時整合至羅姆旗下專利感測節點和無線模組。

IME近年在IC設計和流程技術頗有建樹,未來工廠需要高度智慧方案,以網絡進一步整合價值鏈的所有營運,這次跟羅姆半導體共同開發AI晶片,有助於提高資料傳輸分析的效率,這會是智慧製造預測性維護的關鍵。

資料來源: http://www.digitimes.com.tw/iot/article.asp?cat=158&ct=o&id=0000505945_L7U8I1775PTZRC44RMHRX