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推動供應鏈串聯與AI應用 提高供應鏈韌性
美中貿易戰及COVID-19疫情迫使全球製造業供應鏈重組,亟需打造高韌性的供應鏈體系,迅速回應市場需求。工業局從2018年底即推動「智慧機械—產業聚落供應鏈數位串流暨AI應用」計畫,已補助國內112家中小型製造業與390家供應鏈廠商串聯資訊系統,積累營運及生產製造數據,以AI解決原物料整備、製造排程、設備效率、品質管理等問題,以提高台灣整體供應鏈承受外在變化的能力。
Editor / Provider:
經濟部工業局 |
Updated:
6 / 18 / 2021
運用影像辨識技術輔助高危害機具作業安全
當前創新科技與關鍵技術如人工智慧(AI)及影像辨識等在各領域之應用正蓬勃發展,勞動部勞動及職業安全衛生研究所(以下簡稱勞安所)為協助改善目前傳統高危害機具作業之職災比率,運用影像辨識技術導入衝壓機械作業,研析操作人員即時作業之影像,並深入探討作業中人員動作之安全性,提升傳統機具操作的安全防護措施。
Editor / Provider:
勞動部勞動及職業安全衛生研究所 |
Updated:
6 / 4 / 2021
TWCERT/CC:5G時代下,資安的國際思維以及應變先機
10月27日,由行政院資通安全處、國家通訊傳播委員會指導,TWNIC、TWCERT/CC主辦的「2020年台灣資安通報應變年會」以「超前部署,掌握資安聯防與應變先機」為主軸展開一連串的活動。
Editor / Provider:
資安人 |
Updated:
11 / 25 / 2020
「廠房智慧化安全升級與AI應用研討&先進安全設備展示會」10/14新竹、10/16高雄接力登場
工業4.0、智慧製造、數位轉型…等是近年來最熱門的產業話題,然而卻鮮少探討如何將物聯網、AI等最新智慧科技真正落實於工廠運作和安全管理才能創造最佳綜效。因此,法蘭克福新時代傳媒特別於10/14新竹、10/16高雄接力舉辦「廠房智慧化安全升級與AI應用研討&先進安全設備展示會」,期能提供製造業有效的解決方案和實例參考。
Editor / Provider:
編輯部(V) |
Updated:
10 / 15 / 2020
台北市積極推動5G應用及產業創新
為協助產業瞭解5G創新應用,台北市政府產業發展局於11月25日在華南銀行國際會議中心舉辦「2019迎向5G元年 創新加速國際論壇」。本次論壇邀請多位國際講者,分享第一手5G產業洞察及技術應用方案,並安排二場新創與產業對接之座談交流,一次瞭解5G時代的垂直應用X跨界生態X亞洲市場,協助產業掌握商機邁向國際。
Editor / Provider:
台北市政府產業發展局 |
Updated:
11 / 26 / 2019
傳產智慧轉型5大成功關鍵
全球「工業4.0」風潮方興未艾,智慧製造、智慧工廠更是各主要工業國家竭力發展的目標。台灣因擁有發達的機械、電子電機、資通訊產業基礎,更具備快步邁向「工業4.0」的優勢,因此政府將「智慧機械」列為5+2產業創新計畫之一,期望藉由推動智慧機械以打造台灣成為全球智慧機械及智慧製造的發展中心。
Editor / Provider:
編輯部 |
Updated:
9 / 2 / 2019
如何打造智慧安全、節能舒適的辦公大樓?--亞東石化L3廠行政大樓智慧化實例
建築智慧化不僅能提供人們更安全、舒適的工作與居住環境,更能減少能源消耗、降低維護成本,甚至提高生產力及生活品質。本文為遠傳電信與台達電子攜手合作,協助亞東石化快速打造出人性化、高管理效率且節能的辦公空間的實例,供讀者參考。
Editor / Provider:
台達電子(樓宇自動化事業群) |
Updated:
5 / 15 / 2019
春燕飛來 安防重新再「鏈」
從今年CES展會的氛圍,已可清楚看出各領域/產業正朝競合、整合或垂直分工的方向快速發展,此模式勢必也會來到安防這塊領域。綜觀2019年安防業的發展,如何求得自身發展的出路,本文或可提供思考。
Editor / Provider:
李豐榮 |
Updated:
3 / 18 / 2019
以安全為核心,融合 AI 升級加值 落實智慧應用,共築智聯安防生態鏈
Secutech 是找團隊、創商機的共生平台 Secutech 2019全力關注智慧應用重點領域「建築」、「交通運輸」與「安全」、「防災」,並透過同期舉辦的四大子展:Mobility 亞太智慧運輸展、SMABIoT台北國際智慧物聯建築應用展、fire&safety台北國際防火防災應用展、info security亞太資訊安全論壇暨展會為產業創造加乘效益,具體建構跨界合作大商機!
Editor / Provider:
Editorial Dept. |
Updated:
1 / 16 / 2019
資料流與管理自動化 加速實現智慧工廠
智慧工廠的最終目的是要成為診斷型的中控中心,將所收集的資料進行大數據分析,進而推估最佳保養週期、最佳化零件的使用壽命,甚至預測可能的異常當機情形。
Editor / Provider:
編輯部 |
Updated:
9 / 28 / 2018
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