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2024年3月13日 · KUKA 業務總監蔡姿蓉分享 KUKA 的機械手臂、AMR 自走車系列產品，以及 Swisslog 瑞士格物流智慧倉儲解決方案的特色。 當越來越多 AI 應用導入工廠、聯網設備不斷增加，如何強化資安防護、避免資訊外洩，也成為企業日益重視的課題。
- 短鏈、快鏈時代來臨，企業更要具備高彈性以因應市場需求
- 機械手臂的導入是「重現製程」的重要助力之一
- 軟硬體整合，工業機器人應用更密合現場需求
台灣高度發展的電子製造業，技術更迭及供應鏈變化快速，產品具多樣性，隨之而來的是短時間上線生產、混線生產，甚至降低成本的需求；工業製造基礎的金屬加工鑄造業及後處理行業，除了受少量多樣的生產趨勢影響，更長期面臨勞動力短缺的問題；而對台灣相當重要，年產值超過 30 億美元，全球出口值排名第五的工具機產業來說，追求更高效率的生產，伴隨著智能化發展的需求，整合機械手的應用也持續增加。 深耕台灣超過三十年的 ABB 充分掌握製造業對於坪效要求、彈性換線、混線生產、產量調整這類高效彈性生產指標的要求，運用 ABB 機器人在小零件組裝的精度優勢，與電子製造行業客戶共同開發高度彈性自動化生產線，特殊的產線設計，作業員可與機器人並肩工作，混線生產組裝 19 至 32 吋不同尺寸的 LCD，實現彈性生產需求，提升...
生產模式與消費特性改變的情況下，企業主對生產設備的選擇及策略方向跟著調整，變動市場決策風險高，保守停滯雖然可以保留資本，有效投資高度彈性智慧製造設備，卻可為企業搶得機會。ABB 台灣工業機器人及離散自動化事部副總經理蔡景淳指出。「傳統工業自動化投資成本高、回收期長且技術門檻高，產品規格樣式一旦調整，原先的設備很可能完全無法再使用，機械手臂可程式化特性，搭配周邊相關硬體的調整，能夠彈性針對製程調整，設備再利用率高，製程的可複製性及重現性，是企業主因應變動外在環境的助力之一。」 ABB 台灣工業機器人及離散自動化事部業務經理蔡之緯進一步指出「ABB 從基礎開始協助企業主釐清需求，評估最具投資效益的製程及機器人選型，再透過 ABB 機器人編程軟體 RobotStudio® 離線編程並反覆優化製程，...
ABB 機器人專屬工程軟體 RobotStudio®，可離線進行仿真模擬，針對複雜的路徑進行規劃及優化，並可根據不同應用建置、模擬及測試機器人導入生產線的環境，最佳化生產流程。ABB 台灣工業機器人及離散自動化事部工程服務經理謝慶耀表示「透過軟硬體整合，RobotStudio® 可依產品樣式、製程工序編寫相對應的程式，以符合混線生產及快速換線的需求。線下機器人示教及線上試俥導入接合，利用數位分身技術優化製程，與實際導入生產的情況可達九成相符，大幅提升導入效率、降低生產停機成本。」 機器人自動化能夠帶給企業主穩定生產、全面掌控及快速換線的優勢，是智慧製造生產線的重要助力。在瞬息萬變的市場結構下順應變動，利用機器人的高度生產彈性，透過智慧製造彈性生產技術因應變動市場，或成企業制勝關鍵。 短鏈趨勢...
2019年12月6日 · 到目前為止，除了汽車業和電子業以外，倉儲、農業和其他產業，幾乎都還沒有開始使用機械手臂；主要原因，就在於上述傳統機器人和電腦視覺的限制。
2019年12月10日 · 透過程式設計，工廠內常見的機器手臂能以超越人類的高精度、高速度重複執行特定任務，甚至舉起人類無法負荷的重物。 但是，就算是現在最先進的機械手臂，也無法像人類一樣靈活變化。 一旦生產商品或流程變更，工程師就需要重新編寫程式；甚至只要環境中有些微變化，例如某個零件稍微往左移動幾公分，機器手臂往往就無法應變，更不用說要處理時常變換的客製化零件。 為此，系統整合業者特別設計了振動台、送料器、輸送帶等，以確保機器人能以同樣的角度和位置獲取同樣的零件；然而這些周邊硬體和整合費用，往往比機械手臂本身還要貴四五倍以上，不但所費不貲、也不夠有彈性。 這也是為什麼車廠無法完全自動化的原因之一：平均來說，一輛汽車會有一到兩萬多個獨立零件。
2022年5月17日 · 綜觀目前的機器人解決方案，這三大元件皆由專屬控制器來操作，「 也就是說，馬達控制方案來自於某供應商、機械手臂方案來自另一家供應商，不僅成本壓不下來，機器人製造商還必須想辦法整合，以達到精準的控制，」凌華科技智能機械事業中心經理林衛瑞
2020年4月20日 · 作為自動化領域最具代表性的技術，機器手臂早已是製造業提升產線效能的最大助力，透過 ABB 的智慧化設計與全球支援，中小型製造業可將企業資源效益最大化，並透過人機合作的方式，讓機器手臂負責勞力作業，寶貴的人力資源則升級從事更有價值的工作。
2017年8月21日 · 這是網上最好的機器學習與計算機視覺課程。 1.4 Google 講深度學習. 整個課程大約耗時三個月，導師為 Google 首席科學家 Vincent Vanhoucke，以及 Google Brain 的技術負責人 Arpan Chakraborty。 在這個課程中，將會教授深度學習的原理、設計可以從覆雜的大型數據集學習的智能系統、訓練和優化基本的神經網絡、CNN、LSTM 等。 選修課。 你可以只看其中練習的部分。 1.5 CS224d：面向自然語言處理的深度學習. 總共17個小時。
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