☁推動台灣模具雲服務，助產業升級轉型！

工業局攜手金屬中心推動「#模具產業導入智慧製造推動計畫」，協助產業在模具生產過程中注入數位化科技應用，朝向「製造智慧化、管理數位化及產品高值化」三大目標發展，加速升級轉型！

#台灣模具的威脅與挑戰

模具是工業之母，舉凡民生用的紅龜粿、塑膠射出衛浴用品；工業用的螺絲螺帽、大型汽車鈑金等，都可以看見模具技術能量的展現。但隨著市場產品週期越來越短，廠商對交貨時間的要求也越來越嚴苛，再加上全球智慧製造及數位轉型的浪潮，台灣模具業正面臨產業升級與數位轉型的威脅與挑戰。

#台灣智慧模具雲

考量企業自主投入智慧製造及數位化系統成本偏高，「台灣智慧模具雲」設置「模具開發資料庫」與「材料資料庫」，可提供模具雲會員之模具快速資料庫搜尋及企業模具相關研究紀錄的線上管理。同時，也可透過科技化與數位化的模具開發知識引導，大幅提高模具的開發效率。

#案例分享

🔸以金屬中心輔導某軸承大廠開發新模具為例
運用「材料資料庫」之鋼材資訊，進行軸承開發的金屬成形模擬分析，預先了解模具虛擬試模情形，協助該公司試模次數從5~6次降到2~3次，使

✅每年減少模具開發成本約新台幣150~200萬元

🔸金屬中心輔導基永公司開發廚具零組件產線
參考「模具開發資料庫」所引伸模具資料輔助設計，使

✅模具開發時程大幅降低約35%
✅廚具生產線提前約２個月開始量產
✅額外增加營業收入新台幣1,100萬元以上

透過智慧模具雲相關功能應用，累積珍貴的模具開發與材料資訊，逐步為國內模具數位製造能量奠定良好基礎。

#媒合平台創國際商機

另外，台灣智慧模具雲還設有「媒合平台」，透過電腦輔助篩選或由金屬中心推薦等方式，協助國內外客戶快速找到國內合適的模具廠，進而獲得國際大廠訂單的機會。

🔹以日本電動車零組件模具開發與代工案為例
今(110)年２月，日本某公司為尋求國內廠商合作電動車零組件代工，金屬中心依據日方提出需求，透過媒合平台成功促成在台成立 45 年、且為國內外客戶開發多達 5,000 多套模具的老字號沖壓模具廠禾新公司與日方合作，預估可增加公司營收每年至少✨新台幣2,000萬元✨。

「台灣智慧模具雲」平台未來將持續依產業的需求持續優化與擴充，歡迎尚未成為本平台會員的射出、沖壓、鑄造、鍛造、機械加工、表面處理、材料等模具相關廠商，或有新產品開發需求的業者一同加入免費會員！

💁‍♂️更多詳情，請參閱「台灣智慧模具雲」網站：https://www.timdc.org.tw/
☎諮詢窗口：(07)351-3121 #3515，張小姐、#3517，許先生

📰經濟部工業局新聞稿：https://bit.ly/3mmhRkx

AI強勢來襲 物聯終端運算需求急遽增溫

2021-03-10 11:55 聯合新聞網 / CTimes零組件

【作者： 王岫晨】

物聯網正帶動人工智慧走向終端裝置，在後疫情時代，企業對物聯網 AI 的投資與布局動作頻頻。Arm 主任應用工程師張維良指出，我們可以很明顯看到四大趨勢如下：

新冠疫情加速 AI 部署

根據 Arm 於 2020 年 8 月與<<麻省理工學院科技評論洞察（MIT Technology Review）>>合作、針對來自 12 個不同產業的 301 位 C Level 的科技專業人士進行的訪談報告顯示，超過 62% 的受訪者表示，他們正在投資並使用 AI 技術。來自大型企業組織（年營收超過 5 億美元）受訪者的部署率較高，接近 80%。較小型的企業組織（營收低於 500 萬美元）的部署率則為 58%。1/3 的受訪者表示，2020 年新冠疫情的爆發加速了他們在 AI 策略上的部署。

企業組織正在提高對 AI 的投資

超過一半（57%）的受訪者看到他們的 AI 預算在過去三年內提升，且接近四分之一的人表示，他們在 2016 年到 2019 年間，年度 AI 支出最少增加一倍。其中，大型企業在 AI 支出的增加更多，73% 來自年營收超過 5 億美元的企業組織受訪者的預算都有增加，有近三分之一的受訪者預算甚至提升超過 100%。這些投資加碼反映 AI 對企業營運持續成長且普遍的影響。

超過半數企業將 AI 部署在終端裝置或邊緣運算

儘管對於已經使用 AI 的企業組織，雲端運算是他們最喜歡的基礎架構，不過在越來越需要極低延遲的數據存取，以及終端/邊緣處理能力的應用上，為了兼顧成本效益及運算效率，越來越多應用將往數據產生的來源靠近，邊緣運算或是將資源擺在更靠進存取它們的裝置的地方，相關的部署將急起直追。

對應軟硬體攻擊與保護個資/隱私的需求

AI 對幾乎所有商業與社會活動層面的衝擊持續擴大，讓企業領袖必須正視 AI 能否在負責任的規範下使用。消費者一方面對於交易與運作流程中藉助 AI 的接受度越來越高，但也期待企業能在公平的、高道德標準，並能顧及永續發展的條件下使用這項技術，特別在個資的搜集。因此在邊緣運算上，也衍生出對應軟硬體攻擊以及保護隱私等運算能力的強烈需求。

物聯網 AI 應用將聚焦於「3V」

根據 Arm 與 Strategy Analytics 合作的報告顯示，多數的物聯網應用聚焦在一些特定的領域：基本控制（開/關）、測量（狀態、溫度、流量、噪音與震動、濕度等）、資產的狀況（所在地點以及狀況如何？），以及安全性功能、自動化、預測性維護以及遠端遙控，可參考圖一。

而終端 AI 可以在三個核心領域提供價值，而它觸及的許多物聯網領域，遍及 B2B 與 B2C（企業對消費者）的應用：震動（Vibration），語音（Voice）與視覺（Vision）。

震動

包含來自多種感測器數據的處理，從加速計感測器到溫度感測器，或來自馬達的電氣訊號。它可將智能帶進 MCU 中的終端 AI 的進展，產生不同應用領域，包括溫、濕度、壓力檢測、物理檢測（如滑倒偵測）、物質偵測（如漏水、漏氣）、磁通量偵測與電場偵測等等。運用震動分析的預測性維護（PdM），在旋轉型機器密集的製造工廠裡相當常見，可以揭露鬆脫、不平衡、錯位與軸承磨損等狀況。此外，磁感測器利用磁性浮筒與一系列可以感應並與液體表面一起移動的感測器，測量液面的高低。

語音

語音啟動在智慧家庭應用中很常見，例如智慧音箱，而它也逐漸成為啟動智慧家庭裝置與智慧家電的語音中樞，如電視、遊戲主機與其它新的電器。在工業環境中，供車床、銑床與磨床等電腦數值控制（CNC）機器使用的電腦語音引擎正在興起。語音整合在車輛中也相當關鍵，因為語音有潛力成為最安全的輸入模式。OEM 代工廠商持續對車載娛樂系統中的語音辨識系統，進行大量投資。其他車用的應用包括語音輸入文字簡訊、輸入目的地、播放特定歌曲或歌曲子集，以及選擇廣播電台頻道，甚至拋錨服務與禮賓服務等。

視覺

終端 AI 提供視覺領域全新的機會，特別是與物件檢測及辨識相關。包括觀察生產線的製造瑕疵，以及找出自動販賣機需要補貨的庫存。其它實例包括農業應用，例如依據大小與品質為農產品分級。曳引機裝上機器視覺攝影機後可即時檢測出雜草、分類其種類、分析其對農穫的威脅、進而客製化除草解決方案。在工業上，包括利用熱顯影來監控互動機器零件的溫度，讓任何異常情況很快變得顯而易見。具備終端 AI 能力的裝置，可以長期檢測微細的變化，觸發排程系統，自動採取適當的行動來預防零件故障。

推動物聯網運算需求

隨著物聯網與 AI 的進展以及 5G 的推出，更多的終端智能意謂小型且成本敏感的裝置，會愈來愈有聰明、功能也愈來愈強，同時因為對雲端與網際網路的依賴較小，也將具備更高的隱私性與可靠度。因此，Arm對於MCU核心，也 透過新的設計為微處理器帶來智能，降低半導體與開發成本，同時為想要有效提升終端數位訊號處理（DSP）與機器學習能力（ML）的產品製造商，加快他們產品上市的速度。

TinyML

微型機器學習（TinyML）的崛起，已經催化嵌入式系統與機器學習結合。它捨棄在雲端上運行複雜的機器學習模型，過程包含在終端裝置內與微控制器上運行經過優化的圖型識別模型，耗電量只有數毫瓦特。受惠於 TinyML，微控制器搭配 AI 已經開始增添各種傳統上威力更強大的元件才能執行的功能。這些功能包括語音辨識（例如，自然語言處理）、影像處理（例如物件辨識與識別），以及動作（例如震動、溫度波動等）。啟用這些功能後，準確度與安全性更高，但電池的續航力卻不會打折扣，同時也考量到各種更微妙的應用。

簡化程式碼的轉移性

把AI函式庫整合進 MCU，將本地的 AI 訓練與分析能力插入程式碼中是可能的。這讓開發人員依據從感測器、麥克風與其它終端嵌入式裝置取得的訊號，導出數據的型樣，然後從中建立模型。Arm Cortex-M55 處理器與 Ethos U55 微神經處理器（microNPU），利用像 CMSIS-DSP 與 CMSIS-NN 等常見API來簡化程式碼的轉移性，讓 MCU 與共同處理器緊密耦合以加速 AI 功能。透過推論工具把 AI 功能放在低成本的 MCU 上實作，並符合嵌入式設計需求，如此一來，有 AI 功能的 MCU 就有機會在各種物聯網應用中，讓裝置的設計改觀。

附圖：圖一 : 多數的物聯網應用聚焦在一些特定的領域。
圖二 : 不同應用對於機器學習的採用比起以往更盛。圖為Arm運算方案的對應圖。

資料來源：https://udn.com/news/story/6903/5307140?fbclid=IwAR2eJEJFLD1DFifJHQNbTkWEAjQSKBk3UFlM3whrk9T69h9tNXIw3geMQ8U

在防疫武漢肺炎這艱難時刻，感謝這些廠商大力幫忙

大家團結起來，度過難關

武漢肺炎導致口罩「價比黃金」，行政院1月31日拍板政府投入1.8億自建62條口罩產線，將最大日產能至目前的400萬拉高到1000萬，台灣成次於中國的第2大口罩生產國。但經濟部長沈榮津今天透露生產線設備原應花半年生產，但2大生產商得知消息後第一時間就向德國搶零件，加上包括精機協會、東台精機、瀧澤機械、東培軸承等，幾乎全機械產業力量都來支持，才達成此不可能任務。

武漢肺炎導致全球口罩荒，除中國已不敷使用外，其他口罩出口國如菲律賓、印度、泰國等也繼台灣後祭出出口禁令，「口罩力」成為防疫實力。行政院1月31日拍板政府投入1.8億自建62條口罩產線，將最大日產能自目前的400萬拉高到1000萬；經濟部次長王美花今天表示，台灣目前已是全球口罩生產第3大國，在政府投入產線開始生產後，將躍居全球第2。

而62條產線預定在3週內生產完畢，約在4到5週內啟動生產，經濟部長沈榮津今也表示這幾乎是「不可能任務」，但因2因素符合，台灣竟有辦法在3週內產出設備，比原訂的半年提早許多。

沈榮津說，台灣有2家國內最大的機械設備廠商，他在1月31日去了解清楚供應能量後，就趕快預定下來，「把最大設備的供應能量固定下來」，他相當感謝這2家設備商願意配合國家政策。

而在設備零件上也出現驚險過程。沈榮津說廠商接到政府交付任務後，發現原來日廠可提供的超音波零組件，竟是在中國生產，已受到肺炎停工影響；而在得知德國能夠提供後，廠商也馬上飛去德國把零組件「搶下來」，才能確保短時間內完成設備生產，這是第一個因素。

另一因素沈榮津則表示更令人感動，因整個機械業產、學都願意投入加速機器生產。他強調，今天早上才接到電話，包括精密機械發展協會理事長許文憲、東台精機董事長嚴瑞雄、瀧澤機械總經理戴雲錦、東培董事長陳成都主動提出願意幫忙，由精機中心總經理賴永祥帶領去協助兩家生產商。

沈榮津說，產業協力將了零組件生產狀況、材料甚至場地是否有需要支援部分，等於工具機產業的能量全部灌注支持，幫助設備如期如質生產出來。

而對設備將如何應用，沈榮津也表示目前已針對口罩製造商進行遴選，分配到工廠後由廠商幫助生產。他也表示，目前要求廠商每一台機器至少要生產500萬片，之後設備就歸廠商所有。其中120萬片政府不收購，廠商必須提供；之後的380萬片才按照現在的徵用價格去徵用。

官員則分析，60台機器分配至廠商，將有7200萬片口罩政府不須收購，即相當花了1.8億的設備經費，得到相同價值的口罩，政府沒有虧損，但除保障獲得口罩外，還激勵廠商有更多生產誘因。

新聞連結：
https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1580985476.A.8BA.html