近年來，汽車的迅猛發展令人驚歎，與此同時也帶動了相關產品的興起，其中就包括車載支架以及車載充電器等等。而隨著智慧手機無線充電的普及，無線充電技術再次進入人們的視野。車載無線充將車載與無線充電完美結合。 大大通研討會特別介紹CPS易沖無線...

全球製造業因面臨市場快速變化，產品走向個性化、客制化的需求，競爭加劇的情況驅使一場席捲整個製造業的第四次工業革命撲面襲來。

新冠肺炎疫情來襲，在後疫情時代，滿足智動化、降低人力依賴、快速更改與客製化等需求，已成製造業發展新趨。在經濟部工業局AI加值智慧製造產業推廣計畫支持下，工研院與衛浴大廠和成欣業公司(HCG)合作，日前發表首條AI人工智慧虛實整合系統(Cyber...

工研院與衛浴廠商和成欣業公司(HCG)合作，日前發表人工智慧(AI)虛實整合系統(Cyber Physical System, CPS)研磨拋光機器人技術與產線，透過導入AI及感測器等技術，讓機器人如擁有視覺、聽覺、觸覺，觸覺感受到的研磨力量，能夠協助水龍頭研磨、拋光、瑕疵檢測一次到位，提升產能與訂單。 工研院機械與機電系統研究所所長胡竹生表示，新一代的人工智慧CPS研磨拋光技術生產線，讓機器人具備視覺/聽覺/力覺，使機器人在輔助產線製作水龍頭時，除了能研磨拋光，還可以進行線上瑕疵檢測，並使水龍頭研磨從6分鐘縮短至3分半鐘，效率提升41%；每日檢測時間從200分鐘縮短至80分鐘，檢測時間節省60%、檢測量提升2.75倍。AI辨識研磨品質的正確率高達93.3%，藉由AI應用協助水五金產業迎向智慧製造，達到快速換/混線、少樣多量、提高產能的目標。 圖　和成、工業局與工研院合作發表首條AI人工智慧CPS研磨拋光機器人技術與產線。來源：工研院 臺灣水五金廠商約三百家，以出口為主供應全球50%以上的水龍頭，每年產值約六百億新臺幣，但複雜外型的水五金較難導入自動化設備，高達９成仍使用人力研磨、１成由機器研磨，加上其工作環境高溫多粉塵、噪音大，以及社會少子化與高齡化的趨勢，傳統產業不易招募新血而人力缺乏。因此，工研院從2016年與和成合作開發CPS研磨拋光機器人來解決水五金產業遭遇的瓶頸，並持續導入AI和聽覺/力量感測器等科技來優化機器人功能，打造品質更佳的水五金。 觀摩會現場也展示最新一代AICPS...

工業4.0核心課題就是虛實融合系統(Cyber Physical System, CPS)，目前最成熟應用虛擬的模型來描述真實射出成型製程的方法，便是透過發展已多年的「模流分析」技術，將射出成型中的所有元素都轉換為虛擬系統，針對產品品質與生產效能的計算在虛擬系統中完成後，反應到實體空間作為生產決策的建議，其運作流程如圖一所示。 圖一  射出成型產品開發新概念 射出成型實務和模流分析比對過程當中，最關鍵的執行步驟便是需要盡可能讓模流分析輸入資料和真實世界射出過程的條件一致。可能導致後續比對不一致的因素有很多，例如機器性能造成機械響應有快有慢、材料加工過程中特性掌握、數據測量方法以及產品幾何一致性等。在確保這些輸入資料的正確性後，模流分析預測的結果往往可以高度符合實際結果，並為使用者帶來模穴內完整的計算資料，以利進行後續設計變更的優化調整。在射出壓力的比對上，在確定幾何與現場一致性後，首要面對的問題，便是材料黏度模型的建構及參數取得，材料黏度模型需能有效考慮加工過程中包括溫度、剪切率以及壓力的效應等。 其中愈顯重要的是射出機台作動的模型建構。以射出成型射出單元來看，螺桿內部有進料區、塑化壓縮區與計量區；如圖二所示，藉著螺桿一邊旋轉一邊後退，將固體塑料往噴嘴端送，期間塑料由固態變成熔融態，累積於螺桿前端準備射出。此螺桿前端至噴嘴區內，塑料將承受高溫且具壓縮性的明顯變化(包括黏度及PVT)，若射出保壓的模擬將此因素納入，將可以描述更好的入口條件，並產生更好的壓力峰值預測。 圖二  料管內不同元件示意圖 Moldex3D很早便在軟體中引入此料管區壓縮的概念，利用材料本身的PVT隨溫度壓力變化，以程式內部動態壓縮元素計算密度壓縮因子，計算此區域材料在射出保壓過程中的質量守恆變化情況如以下公式： 其中ρ表示材料密度，V表示料管體積，t為這一步時間，t+△t為下一步時間，FR表示噴嘴區的流率值，計算模擬結果如圖三所示。由於材料比容在螺桿前端受壓縮效應影響，導致流率經過料管及噴嘴後，與機台上設定的數值有所落差，特別是在材料壓縮性變化大或愈精密的小尺寸產品上，其差異會更明顯。透過導入上述計算公式，Moldex3D的模擬結果已能有效縮減此差距。目前此分析技術已成功應用在客戶實際案例上，預測壓力在充填過程中的變化。 圖三  考慮機台響應參數鑑定的流率變化 在機台螺桿運動的控制參數方面，傳統模擬將螺桿的運動轉化為單純施加在熔膠上的速度與壓力，這其實是過度簡化了塑料的流動行為。以閉迴路油壓機為例，實際在射出階段，為了消弭當下量測到的速度與成型人員所輸入之射出速度的差異，機台會藉由控制器來調整比例閥，以增加或降低的螺桿的前進速率。這個控制迴路的響應快慢，決定了機台能否穩定生產。而機台響應的快慢是個非線性的控制模型，如何置入模流分析中進行模擬，往往是使用者在給定條件中常遇到的執行問題。 在Moldex3D的新版本中，使用者可透過機台鑑定步驟，操作機台的充填速度與壓力響應設定，並以實驗方法鑑定機台參數響應模型，將真實機台響應納入CAE模流分析進行考慮。如圖三所示，以此一段流率設定而言，傳統CAE模式分析(CAE...

德國政府提出工業4.0計畫後，已積極展開各項落實工作，包括加快導入虛實整合系統(Cyber-Physical System, CPS)，並啟動「IT’s OWL智慧技術系統」群聚計畫，促進工業智慧自動化蓬勃發展。 工研院產經中心區域研究部研究員王寶苑認為，要實現工業4.0須拓展智慧物流、智慧能源與智慧城市，因而有助加速物聯網發展。 ...

中央處理器(CPU)核心矽智財供應商美普思(MIPS)終於在智慧型手機與平板裝置(Tablet Device)市場搶灘成功，包括中國大陸北京君正與炬力等應用處理器開發商均已取得MIPS32架構的相關授權，並用於開發智慧型手機與平板裝置的系統單晶片(SoC)解決方案。美普思同時也積極推動新的美普思應用程式開發(MIPS...