微信截圖_17295860164499.png)
微信截圖_20241212152023.png)
作為世界領(lǐng)先的電子產(chǎn)品開發(fā)和生產(chǎn)貿(mào)易展覽會，德國慕尼黑國際電子生產(chǎn)設(shè)備展覽會Productronica介紹了電子產(chǎn)品生產(chǎn)的整個技術(shù)和解決方案，并深入了解了面向?qū)嵺`的論壇和現(xiàn)場演示的最新趨勢。在2023年德國慕尼黑國際電子生產(chǎn)設(shè)備展覽會上，來自45個國家/地區(qū)的 1,300 多家參展商展示他們最新的解決方案和產(chǎn)品。
productronica 2023 的主題是“塑造電子產(chǎn)品生產(chǎn)的未來”。除了電子產(chǎn)品生產(chǎn)中的人工智能之外，行業(yè)中的自動化趨勢以及電力電子日益增長的重要性是今年世界領(lǐng)先的電子產(chǎn)品開發(fā)和生產(chǎn)貿(mào)易展覽會的其他重點(diǎn)主題。VDMA 的主要 productronica 展臺也更多地關(guān)注電子產(chǎn)品生產(chǎn)中的傳感器主題。
人工智能 (AI) 在電子產(chǎn)品生產(chǎn)領(lǐng)域顯然正在獲得發(fā)展勢頭，并成為行業(yè)關(guān)注的重點(diǎn)話題。憑借眾多成功的項(xiàng)目，該行業(yè)正在將機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案更大程度地集成到生產(chǎn)線中。productronica 2023展示由此產(chǎn)生的生產(chǎn)力機(jī)會。該行業(yè)最重要的活動的概念贊助商是 VDMA Productronics。
雖然人工智能的生成形式最近才引起公眾的關(guān)注，ChatGBT 只是其中一個例子，但機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 的發(fā)展早已開始，而且迄今為止更加低調(diào)：目前電子產(chǎn)品生產(chǎn)中最重要的驅(qū)動力是基于圖像處理技術(shù)發(fā)展的自動光學(xué)檢測 (AOI)。在這一領(lǐng)域，基于重復(fù)的學(xué)習(xí)算法（具有自適應(yīng)方法的系統(tǒng)）十多年來一直在取代傳統(tǒng) IT。類似系統(tǒng)也正在發(fā)生同樣的情況，例如在預(yù)防醫(yī)學(xué)中，其重點(diǎn)是成像程序數(shù)據(jù)的自動智能分析。
人工智能還被視為提高生產(chǎn)力的推動因素，因此提供了巨大的增長機(jī)會：加拿大市場研究公司 Emergen Research 報告稱，2022 年“生產(chǎn)技術(shù)中的人工智能”全球市場規(guī)模將達(dá)到 26 億美元，前幾年年均增長率為 44.5%。根據(jù)預(yù)測，這一趨勢有望持續(xù)下去。驅(qū)動力是預(yù)測性維護(hù)和智能工廠。
人工智能在工業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用，市場規(guī)模不斷增長
如今，幾乎所有電子產(chǎn)品生產(chǎn)中的自動檢測系統(tǒng)都已為智能工廠做好準(zhǔn)備。盡管兩個市場的規(guī)模之間只有間接聯(lián)系，但 AOI 的全球市場規(guī)模約為 6.5 億美元，年增長率約為 20%，這清楚地證實(shí)了這一趨勢。對于市場上所有領(lǐng)先公司的產(chǎn)品（包括作為 productronica 2023 參展商的 Goepel、Koh Young、Saki 和 Viscom 公司），向在系統(tǒng)中使用 AI 的轉(zhuǎn)變顯然正在增加。
Volker Pape 自 2017 年起擔(dān)任德國機(jī)械設(shè)備制造業(yè)聯(lián)合會電子生產(chǎn)協(xié)會董事會主席，同時也是 Viscom 聯(lián)合創(chuàng)始人和監(jiān)事會成員，他解釋道：“在使用人工智能時，我們的檢測系統(tǒng)的自學(xué)能力已經(jīng)達(dá)到了很高的成熟度。由于電子產(chǎn)品生產(chǎn)中的錯誤頻率是可控的，我們的工程師必須使用圖像處理創(chuàng)建‘人工’錯誤模式，以便為人工智能獲得更相關(guān)的學(xué)習(xí)樣本，從而實(shí)現(xiàn)更大的學(xué)習(xí)效果。”
案例研究展示了人工智能的技術(shù)和經(jīng)濟(jì)效益
Sebastian Mehl 博士在西門子股份公司的工作是將成熟有效的 AI 應(yīng)用集成到電子產(chǎn)品生產(chǎn)環(huán)境中，他解釋了 AI 在 AOI 應(yīng)用中發(fā)揮如此重要作用的原因：即使沒有 AI，三分之二的測試組件也可以被識別為合格部件。在約 30% 未達(dá)到首次通過率的組件中，只有極小的一部分實(shí)際上存在錯誤。
如果現(xiàn)在由人工來檢測第二遍中出現(xiàn)的這么多錯誤，那么將需要大量的額外檢測工作。否則，很有可能會忽略一些實(shí)際錯誤，Mehl 博士說。在西門子的 SMT 生產(chǎn)線中，借助人工智能，錯誤檢測數(shù)量減少了一半，首次通過率提高了 15%。在談到以前的項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)時，Mehl 表示：“不再需要的額外檢測工作可以以每年六位數(shù)的節(jié)省來切實(shí)衡量。”在上述示例中，使用 AI 不僅可以提高質(zhì)量，而且顯然還可以帶來經(jīng)濟(jì)效益。因此，MLOps 團(tuán)隊(duì)（機(jī)器學(xué)習(xí)操作化）的目標(biāo)是在所有生產(chǎn)線中實(shí)施基于 AI 的技術(shù)。
中國組展機(jī)構(gòu)：盈拓展覽，以創(chuàng)新科技和服務(wù)體驗(yàn)為核心，獲得客戶好評。20余年行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，為中國外貿(mào)企業(yè)提供高效、專業(yè)的展覽服務(wù)。
下屆展會時間：2025年11月18號~11月21號
展會行業(yè)：電子
