智慧工廠自動化
工廠自動化是將工廠設備連接起來以提高製程控制系統的效率和可靠性。 這反過來降低了成本，提高了品質，增加了靈活性，減少了環境影響。
智慧工業電源
工業電源及工具領域正處於第四次工業革命，它持續推動製造業追求更高效率和生產力的目標。作為全球製造基礎設施不可或缺的一部分，工業工具在這一進程中發揮著重要作用。在這個迅速發展的領域，AI 技術，特別是 tinyML 和機器學習，也正在發揮越來越重要的作用。 它們幫助工程師克服了許多挑戰，為工業工具的智慧化和效率提升提供了新的途徑。 Nuvoton 作為可靠的半導體應用提供商，在這一領域發揮關鍵的推動作用。 Nuvoton 致力於提供經濟實惠、節能和可靠的廣泛應用，以滿足工業工具的各種需求，包括不同尺寸、成本和性能特徵的工具。 我們提供完整的硬體和軟體評估與開發工俱生態系統，同時提供參考設計，以幫助開發人員縮短產品上市時間，並降低開發成本。
透過將 AI 技術和 Nuvoton 的半導體應用結合，工程師可以開發出更智慧、更有效率的工業工具，實現更創新的生產方法。 這不僅有助於提高製造業的競爭力，也為永續發展和資源管理提供了新的機會。 因此，AI 和 Nuvoton 的合作為工業電源及工具領域帶來了新的前景和可能性。
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NuMaker-HMI-MA35D1-S1 |
1. 異常檢測 範例：工業設備健康監測 使用各種感應器監控工業設備的運作狀態，如振動、溫度和壓力。 MA35D1 處理來自這些感應器的數據，實時檢測設備是否運作正常，或是否存在潛在的故障跡象。 系統能夠預測設備故障，提前安排維修，減少停機時間。
2. 物件偵測 範例：生產線質量控制 在生產線上安裝攝像頭，MA35D1 處理影像數據，偵測產品的外觀和組裝質量。 能夠識別產品上的缺陷或組裝錯誤，並即時反饋給生產控制系統進行調整。
3. 物件分類 範例：智慧倉庫管理 攝像頭用於監控倉庫中的物品，MA35D1 處理影像數據，自動分類存儲的物品。 系統能夠識別不同類型的物品，自動更新庫存信息，並優化庫存布局。
4. 實時辨識 範例：能源消耗監控 利用各類感應器監測工業設施的能源使用情況，如電力、水和氣體消耗。 MA35D1 處理這些數據，實時識別能源使用的模式和趨勢，幫助優化能源效率，降低成本。 |
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NuMaker-HMI-M467 NuMaker-IoT-M467 |
1. 振動檢測
範例：發電機運行狀態監測 在發電機組裝置振動感應器，以監控其運行狀態。 Cortex-M4 處理來自感應器的數據，分析振動模式，用於檢測發電機是否正常運作，或是否存在需要維修的跡象。 及時檢測和維修可以防止昂貴的故障和停機，提高發電效率。
2. 感測器融合 範例：智慧能源管理系統 在工業設施中結合使用電力、溫度和壓力感應器，以監控能源消耗和生產過程。 Cortex-M4 處理來自這些感應器的綜合數據，進行能源消耗分析和優化，幫助降低能源成本並提高生產效率。 這種系統可以實現能源使用的最佳化，支持可持續發展策略。 |
| NuMaker-M55M1 |
1. 振動檢測 利用 M55M1 開發板的高精度模擬數字轉換和強大的數據處理能力，可以對工業電源設備的振動進行精準監測。振動檢測對於提前識別設備故障和進行預測性維護至關重要。例如，異常的振動模式可能預示著機械磨損或即將發生的故障，及時的檢測和維護可以顯著減少停機時間和維修成本。
2. 感測器融合 M55M1 開發板能夠同時處理來自多個感測器的數據，包括溫度、電流、電壓和振動等。這種感測器數據的融合有助於獲得對工業電源狀態的全面了解，並提供更準確的診斷信息。例如，通過結合溫度和電流數據，可以更精確地預測電源設備的負載和健康狀態。
3. 異常檢測 M55M1 開發板的機器學習能力使其能夠執行對工業電源系統的實時異常檢測。這包括識別過載、電路短路、溫度異常等問題。早期識別和響應這些問題可以防止嚴重的設備損壞和生產中斷。
4. 物件偵測和分類 在智慧工業電源管理中，物件偵測和分類功能可以用於識別和監控電源線路中的不同組件，如變壓器、開關和接線盒。這有助於維護電源網絡的完整性，並確保所有組件都在最佳狀態運行。 |
