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12月號內容

【本期主題】

邁入智能工廠必先了解想解決的是哪些問題? 製造業不外乎想解決三個問題:本質、體質、與素質問題,模具與成型產業也不例外。首先要解決的是素質問題, 不靠人來決定數據在哪裡,因為信息化不對稱或不正確的時候,無法做統一管理。第二個是體質問題,即管理對 稱,體制不均勻,管理理念很難形成。第三個是本質問題,從本身最優越的能力去做,做價值高、技術高的產品, 讓技術跟顧客的價值連在一起,讓顧客想要靠你,才能在新製造時代中勝出。
現今模具與成型產業與許多其他製造業都面臨諸多挑戰,如缺工缺才問題、競爭激列、需求個性化、數據及時性 真實性、產品生命週期短、成本大幅上升、品質如何保證、可追溯記錄、排產及插單等。從現況來看與模具與成 型工廠,可能連工業2.0、3.0都沒達到,在這種情況下我們大談工業4.0其實是非常不務實的作法,當務之急 是先做好工業2.0和3.0。談工業4.0離不開工業1.0,歷史上工業技術大致可分為四個階段,簡單來講,工業1.0 就是機械化和動力化,工業2.0是自動化,工業3.0是信息化,工業4.0是智能化;其重點在於這四個階段的發 展是一個連續過程,是不可分隔的,也是不可超越的。
物聯網無遠弗屆,影響所及不只是我們的日常生活型態,工業物聯網(IIoT)的崛起及普及,更新引領第四次工業 革命,亦即工業4.0的到來。在工業物聯網所架構的環境中,透過機器與機器(M2M)的通訊,機器可以與其他 機器、物件、和基礎設施等進行互動和通訊,結果將產生龐大的數據,以這個為數據庫為核心,我認為他已經做 到3.0,或是3.5,但不是工業4.0。這些數據經過處理和分析後能運用於工廠管理和控制的最佳化,進一步解決 全球製造業面臨升級的問題,推動智慧製造時代的到來。
根據辛辛那提大學特聘教授李傑認為,工業人工智慧是ABCDE,A是代表人工智慧(AI),B是大數據(Big Data),C是雲端(Cloud),D是領域智識(Domain know how),E是證據(Evidence),透過證據經驗不斷提高AI 的可靠性,達到省成本、提高價值、增加效率的目的,誤用人工智慧不僅無法轉型新製造,還可能增加成本。

專題報導(專題主編:唐兆璋 ACMT協會 副秘書長)

-物聯網在射出成型行業的發展與應用
-工業4.0大未來論壇-柯拔希經驗分享
-技術淺談 使工業4.0 更實用
-通用通信模型為工業 4.0 鋪平道路智能工廠討論 OPC UA
-精密金屬3D列印機 「OPM系列」和可支持 物聯網的下一代模具成 形自動生產系統
-射出機智慧化-熔體黏 度變異自適應控制技術
-雲端智造——海天智能 製造
-從工業4.0深度剖析企 業發展之道——生產管 理與技術的智能化革新
-“塑雲”—射出工業 互聯網

技術新知
-Moldex3D提供最佳化產品設計解決方案
-射出品質的關鍵: 先做好熱澆道系統評估
-Fakuma回顧:阿博格 的數字化之路
-多彩包装看創新塑料 及工艺如何脫穎而出
-汽車輕量化的前進之路
-巴斯夫研究人員挑戰 藍光技術
-焊接機器人助力柔性化 生產
-看MOULD-TIP 如何把IMD工藝與熱流道結合
-如何給老年人挑選一 款合適的家電產品?

顧問專欄
-第21招、【射出機台驗證篇】
-粉末冶金金相技術 II(六)
-罵人的技巧

新南向專區
-Taiwan MoldingTechnology Visiting (Philippines Delegation) 台灣模具成型技術參訪團
-2018 亞太產業鏈結成果暨心南向新成長-系列二 啟動鏈結新南向的創新模式新書發表會

產業訊息
-產業轉移釋放新能量—“CHINAPLAS 國際橡塑展”重拳出擊新興區域
-CHINAPLAS 2019提供全方位橡塑解決 方案 — 終端行業不容錯過的橡塑盛宴!
-CMPE2019第二屆中國(東莞) 手機加工產業博覽會 暨華南粉末冶金及電子煙加工展覽會

塑料行業新聞
-科思創美國貝敦生產基地
-朗盛推出全新聚酰胺和聚酯, 用作激光傳輸焊接

CMSA2018TW
2018國際CAE模具成型技術研討會(ACMT2018台灣年會)
2018/12/12(三)
大會手冊

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