AI Fab Automation: Siemens & GlobalFoundries Partnership

AI Fab Avtomatizatsiyasi: Siemens va GlobalFoundries Hamkorligi

Adminubestplc|
Siemens va GlobalFoundries chip ishlab chiqarishni va ta'minot zanjiri chidamliligini oshirish uchun sun'iy intellektga asoslangan fab avtomatlashtirishda hamkorlik qilmoqda. Aqlli yarimo'tkazgich ishlab chiqarish kelajagini o'rganing.

Siemens va GlobalFoundries sun'iy intellektga asoslangan yarimo'tkazgich ishlab chiqarishni rivojlantirish uchun hamkorlik qilmoqda

Strategik Hamkorlik Keyingi Avlod Fabrika Avtomatizatsiyasi va Ta'minot Zanjiri Barqarorligini Maqsad Qiladi

Yarimo'tkazgich sanoati uchun muhim qadam sifatida, texnologiya yetakchisi Siemens va maxsus foundry yetakchisi GlobalFoundries (GF) strategik hamkorlikni e'lon qildi. Ushbu hamkorlik sun'iy intellekt sohasidagi o'zaro tajribalarni birlashtirib, yarimo'tkazgich ishlab chiqarish samaradorligini tubdan yaxshilashni maqsad qilgan.

Fabrika samaradorligi uchun sun'iy intellekt va raqamlashtirishga e'tibor

Hamkorlik zamonaviy chip ishlab chiqarish uchun muhim texnologik ustunlarga qaratiladi. Bular ilg'or fabrika avtomatizatsiyasi, keng qamrovli elektrlashtirish yechimlari va integratsiyalashgan raqamli dasturiy platformalarni o'z ichiga oladi. Doirasi dastlabki chip dizaynidan to to'liq ishlab chiqarishgacha bo'lgan butun mahsulot hayot aylanishini qamrab oladi.

Barqaror va mahalliylashtirilgan ta'minot zanjirini yaratish

Asosiy maqsad global yarimo'tkazgich ta'minot zanjirlarini mustahkamlashdir. Kompaniyalar mahalliy ishlab chiqarishni samarali va raqobatbardosh qilishni ko'zlaydi. Bu ilg'or robototexnika va sanoat ulanishi kabi texnologiyalarni qo'llab-quvvatlaydi.

Sun'iy intellektni bulutdan chekka o'tkazishni ta'minlash

Hamkorlik sun'iy intellekt inqilobini quvvatlovchi yarimo'tkazgichlarga bo'lgan talabni qamrab oladi. Xavfsiz, mahalliy ishlab chiqarilgan chiplar sun'iy intellektni kundalik jismoniy qurilmalarga o'tkazishda markaziy ahamiyatga ega. Hamkorlik energiya tejamkor, xavfsiz chiplarni keyingi avlod ilovalar uchun tezroq ishlab chiqishni rag'batlantiradi.

Sanoat ta'siri va yangi standart

Bu operatsion texnologiya va yarimo'tkazgich ishlab chiqarishining uyg'unlashuvini ifodalaydi. Bu ma'lumotga asoslangan ishlab chiqarish ekotizimlariga o'tishni bildiradi. Foydalari orasida ishlab chiqish sikllarining tezlashishi va ta'minot zanjiri moslashuvchanligining yaxshilanishi bor.

Texnik chuqur tahlil: Sanoat avtomatizatsiyasining roli

Zamonaviy fabrikalar murakkab nazorat tizimlari va fabrika avtomatizatsiyasi yechimlarini talab qiladi. Siemensning PLC va DCS platformalarini GF jarayonlari bilan integratsiyalash real vaqt optimallashtirishni ta'minlaydi. Ushbu sinergiya hosildorlik boshqaruvi va oldindan texnik xizmat ko'rsatish imkoniyatlarini yaxshilaydi.

Muallif fikri: Aqlli yarimo'tkazgich ishlab chiqarish kelajagi

Ushbu hamkorlik Industry 4.0 tamoyillarining eng yuqori darajada qo'llanilishining namunasi hisoblanadi. Sun'iy intellektni jismoniy ishlab chiqarish jarayonlari bilan integratsiyasi kuchli fikr-mulohaza aylanasini yaratadi. Avtomatlashtirish muhandislari uchun bu an'anaviy nazorat tizimlarining kognitiv ishlab chiqarish platformalariga qanday rivojlanishini ko'rsatadi. Raqamli egizaklarga e'tibor toza xona muhitida virtual ishga tushirish uchun yangi standartlarni belgilashi kutilmoqda.

Avtomatlashtirish mutaxassislari uchun amaliy ilovalar

Ilova 1: Toza xonalarda oldindan texnik xizmat ko'rsatishni bashorat qilish
Sun'iy intellekt algoritmlari waferni boshqaruvchi robotlarning tebranish ma'lumotlarini tahlil qiladi. Bu hafta oldinroq rulman nosozliklarini aniqlab, ifloslanish hodisalarining oldini oladi.

Ilova 2: Fabrika operatsiyalarida energiya optimallashtirish
Raqamli egizak simulyatsiyalari HVAC va jarayon asboblarining energiya sarfini modellashtiradi. Tizim talabning yuqori davrlarida quvvat sarfini minimallashtirish uchun parametrlarni dinamik tarzda sozlaydi.

Ilova 3: Mashina o'rganish orqali hosildorlikni oshirish
Metrologiya ma'lumotlarining real vaqt tahlili nozik jarayon o'zgarishlarini aniqlaydi. Tizim barcha asboblar bo'ylab optimal sharoitlarni saqlash uchun nazorat tizimlari parametrlarini avtomatik tarzda sozlaydi.

Ko'p so'raladigan savollar (FAQ)

1. Ushbu hamkorlik fab avtomatizatsiyasini qanday aniq yaxshilaydi?
Bu Siemensning sanoat IoT va avtomatizatsiya dasturiy ta'minotini to'g'ridan-to'g'ri GF ishlab chiqarish bajarish tizimlari bilan integratsiyalaydi. Bu yopiq aylana jarayon nazorati va real vaqt uskunalarini optimallashtirishni ta'minlaydi.

2. Yarimo'tkazgich ishlab chiqarishda qaysi turdagi nazorat tizimlari eng muhim?
Diskret uskunalarni boshqarish uchun PLC tizimlari va uzluksiz jarayon boshqaruvi uchun DCS tizimlari zarur. Ilg'or fabrikalar optimal moslashuvchanlik va aniqlik uchun gibrid yondashuvlardan tobora ko'proq foydalanmoqda.

3. Sun'iy intellekt fab avtomatizatsiyasini qanday yaxshilaydi?
Sun'iy intellekt standart avtomatizatsiya tizimlariga bashorat qilish qobiliyatlari va moslashuvchan boshqaruvni qo'shadi. U jadval tuzishni optimallashtirishi, texnik xizmat ehtiyojlarini oldindan aytishi va jarayon parametrlarini doimiy ravishda dasturlashdan tashqari takomillashtirishi mumkin.

4. Fabrika raqamlashtirilishi oshishi bilan kiberxavfsizlik qanday ta'sir qiladi?
Fabrikalar ko'proq ulanayotgan sari, nazorat tizimlarini himoya qilish muhim bo'ladi. Hamkorlik chip dizayni va ishlab chiqarish infratuzilmasida xavfsizlikni boshidan qurishni ta'kidlaydi.

5. Kichik ishlab chiqaruvchilar ushbu yutuqlardan qanday foyda ko'rishi mumkin?
Rivojlangan texnologiyalar oxir-oqibat sanoat avtomatizatsiyasi yetkazib beruvchilari orqali kichikroq operatorlarga ham yetib boradi. Kichik ishlab chiqaruvchilar atrof-muhit nazorati yoki uskuna monitoringi kabi maxsus jarayonlar uchun modul yechimlarni joriy eta oladi.

Qo'shimcha ma'lumot uchun quyidagi mashhur mahsulotlarni Autonexcontrol saytida tekshiring

2711P-K10C4D2 2711P-K10C4D6 2711P-K10C4D8
2711P-K10C4D9 2711P-K12C4A7 2711P-K12C4A8
IC660BBA105 IC660BBA106 IC660BBD022
Blogga qaytish

Izoh qoldiring

Iltimos, izohlar nashr etilishidan oldin tasdiqlanishi kerakligini unutmang.