系統廚具工廠 相關
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2022年1月20日 · 自 2014 年大雅便因整體廚具市場「少量多樣」的客製化需求提升，決定在台中後裡興建近 9 千坪的自動化工廠。 張怡嘉分享，透過整個自動化產線不落地生產，不只將產能提升 5 倍，還能將所有仰賴人力判斷的資訊結合到機器當中，避免因人員流動或老化而產生資訊斷層。 不過，自動化產線也並非萬能，張怡嘉指出，機台在使用兩三年後，開始出現當初沒想到的「非預期性停機」，且整條產線也會因為一個零件損壞而影響稼動率。 更另令人頭痛的問題在於，為避免非預期性停機的狀況再次出現，儘管靠廠長、技術人員進行人工巡檢，卻仍無法精準掌握機台老舊零件的更換頻率。
2018年7月30日 · 2018-07-30. 分享本文. 【我們為什麼挑選這本書】普通的工廠從現在的眼光看來破綻百出，許多地方欠缺優化。 光是管理不善這點就讓現代科技人士為之嘆息。 日本作者清威人寫《 智慧工廠：迎戰資訊科技變革，工廠管理的轉型策略 》，解釋到智慧工廠的基礎概念。 其實概念本身並不新奇，但他卻是現代每個部門都需要的管理邏輯。 在工廠內裝顆大腦的意思是什麼呢？ 讓他告訴你。 （責任編輯：陳伯安） 所謂的智慧工廠，究竟是什麼樣的概念呢？ 可以用以下這樣的描述來形容。 將工廠內的各式設備連結在一起，舖設神經系統、即時汲取所有資訊，實現工廠活動的可視化，亦即讓所有活動透明可見。 智慧工廠就是用網路連結各處，管理工廠一切大小事. 這樣的定義乍看之下有些抽象，以下再講得更具體一些。
2023年1月18日 · 工業機器人： 當電腦視覺與機器學習技術開始被大量部署到產線上時，在工業與製造業場景上的人機協作與全自動化將會越來越普及。 不論是組裝、搬運等不同任務，機器人都能取代重複性高的工作。 不過 麥肯錫 《2022 機器人與自動化產業調查》也發現，目前導入工業機器人最大的挑戰之一是領導者擔心如此先進的系統會與工廠既有系統、介面與流程不符合，成為智慧升級的關卡之一。 5. 邊緣分析： 根據 TechTarget 媒體報導指出，邊緣運算從 2022~2028 將會有年複合成長率 21.6% 的強力態勢。 由於 AI 與 5G 等技術逐步成熟，邊緣技術可以截取數據在終端產線現場、將資料回傳雲端或是做不同系統的資料交換，應用範疇則包含瑕疵檢測、動態產線分析等等不同應用層面。 6.
2022年5月11日 · 安拓的據點位在高雄岡山，這全球最大且密度最高的螺絲生產聚落，集聚了各式大大小小的螺絲工廠，雖說螺絲品項多元，各工廠可以各據山頭，各自發展，但握有的技術就是實力，安拓掌握的冷鍛技術，只需一次加工成型，初創業即以創新的製程來降低成本，取得市場機會，「冷鍛不僅節省材料，還能提高產品強度約 30%。 」張土火補充說。 靠著技術不斷精進研發，篤實的努力，一步一腳印，體現在市場規模上，如今安拓生產的壁虎和拉帽產品是全台、亞洲出貨第一，其中拉帽年出口可達新台幣四億，以外銷歐美市場為主，是全球供應鏈的重要廠商。 圖說：安拓實業早年即獲得國家發明獎、中小企業創新研究獎、小巨人獎諸多獎項，張土火更獲選為第二十屆青創楷模。
2024年3月27日 · 智慧製造 產業 AI 應用. 用 AI 引擎讓派工計劃在 3 分鐘內完成！ 華碩 5G AIoT 智慧工廠落實數據治理，全面智慧化系統部署. ASUS IoT. 2024-03-27. 分享本文. 消費性電子領域與主機板領域已居全球領導地位的華碩，近年憑藉多年累積的資通訊與製造專業，強力佈局工業領域，不僅推出完整的智慧工廠軟硬體平台，更已被應用於可實戰量產的華碩樹林廠。 華碩智慧解決方案事業部資深經理曾立方在「2024 AI 智慧大工廠論壇」以「AI 數據治理－加速 5G AIoT 智慧工廠建置，全面智慧化系統部署」為主題，展示華碩智慧工廠解決方案的運作機制與成效均已通過現場驗證，製造業者可視自身需求，選擇合適的方案。
2019年6月21日 · 2019-06-21. 分享本文. 利用雲端監控系統運用在沖壓產線上，可有效查看機台狀況。 智慧製造是世界的潮流趨勢，如何將傳統大量人工作業的工廠，轉型為數位化的智慧工廠，一直是各家大廠追逐的目標。 目前台灣規模較小之金屬製品產業所面臨的生產管理問題，多半以人工作業方式進行，既費時又效益不彰，如何打造智慧工廠，以雲端監控模式來管理工廠機台，讓維護人員即時掌握機器運行狀態，便是首要課題。 工廠設備安裝感測器，異狀檢測即刻預知. 金屬中心具有豐沛的系統整合經驗，傳統生產線上過去總是靠老師傅判斷設備狀態，作業模式一直是傳統人工抄表，所得資訊容易誤填不夠精確，想要提升生產效率，只能依過去經驗排程，沒有確切數據作為參考依據，對於機台稼動率、物料狀態亦無法清楚掌握。
2021年6月22日 · 全球最大的石膏板製造商 USG ，就藉由對工廠投料進行分析（ 如流量和原料添加劑 ），先預測原物料最佳混合配比再開始正式生產，並於生產後持續監控，當模型效度下降至閾值時，利用 AI 自動部署模型庫中的最佳模型，近乎即時優化每個製造站點的步驟
