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日本智能工厂测试成功2017年扩大推广

2019/10/13 来源:北辰信息港

导读

日本智能工厂测试成功 2017年扩大推广日本政府警觉到在工业4.0执行面上落后于欧美国家后,由经济产业省负责推动工业4.0与物联(IoT

日本智能工厂测试成功 2017年扩大推广

日本政府警觉到在工业4.0执行面上落后于欧美国家后,由经济产业省负责推动工业4.0与物联(IoT)技术发展,其中2016年的智能工厂计划已有初步成果,目前正在积极推广。

Sony生产CMOS影像传感器的熊本工厂,由于在2016年4月熊本地震中受到严重破坏,重建过程便引进在长崎工厂测试的物联技术,以及该公司决定重新发展的人工智能(AI),提高产品良率

。熊本工厂成效尚未有统计数据,不过长崎工厂已有良率提升3%,每年节省36亿日圆(约3,150万美元)的佳绩。

东芝(Toshiba)则是在投资兴建新的3D NAND闪存厂时,在新厂引进物联与人工智能,以深度学习技术,让人工智能能及早发现晶圆生产过程发生的问题,预计可让检查过程耗时减为3分之1。东芝接下来设立的半导体厂,也将引进相关技术。

相对于还只是把工业4.0技术应用于若干厂区的Sony与东芝,普利司通(Bridgestone)则正准备将相关应用扩大至外部。该厂车用轮胎主力生产厂,日本滋贺县彦根工厂,则把设备及轮胎状况资料,与汽车维修厂共享,接下来还考虑连配方资料也与合作厂商共享。

彦根工厂已经推动生产自动化,目前每日生产5.3万个轮胎,需要人力处理的工序已经减为自动化前的3分之1,若想进一步提高效率,就要与相关厂商建立合作机制,因此普利司通决定分享生产设备燃料存量与零件使用次数等数据,让合作厂商不需定期赴厂洽询,维持生产线的稳定运作,预定2017年3月启用。

若分享设备运作数据能达到预期的效果,普利司通将更进一步分享技术数据,加强合作厂商之间的联系性,但目前还没有相关作业的时间表。

另一方面,东丽(Toray)则从旗下的Toray Emgineering管道,引进日本东京大学相关新创企业LPixel的人工智能技术,用以管理材料生产线。

由于东丽生产线即将面临退休潮,为避免届时发生技术断层,因此先引进具学习能力的人工智能,借助物联收集的生产线温度压力数据进行分析,以便取代老练的工人进行生产线管控。

随日本劳动人口逐渐减少,如何以工业4.0相关技术降低人力需求,同时维持甚至增进生产线技术水准,成为日本产业重要课题。经产省在2016年推动的智能工厂实证性事业成功,算是一个解答,但尚须推广才能生效,值得持续观察。

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