智能工厂自动化
工厂自动化是将工厂设备连接起来以提高制程控制系统的效率和可靠性。 这反过来降低了成本，提高了质量，增加了灵活性，减少了环境影响。工厂自动化的实施可以透过 AI 技术，特别是 tinyML 和机器学习，来进一步改进。
智能工业电源
工业电源及工具领域正处于第四次工业革命，它持续推动制造业追求更高效率和生产力的目标。作为全球制造基础设施不可或缺的一部分，工业工具在这一进程中发挥着重要作用。在这个迅速发展的领域，AI 技术，特别是 tinyML 和机器学习，也正在发挥越来越重要的作用。 它们帮助工程师克服了许多挑战，为工业工具的智能化和效率提升提供了新的途径。 Nuvoton 作为可靠的半导体应用提供商，在这一领域发挥关键的推动作用。 Nuvoton 致力于提供经济实惠、节能和可靠的广泛应用，以满足工业工具的各种需求，包括不同尺寸、成本和性能特征的工具。 我们提供完整的硬件和软件评估与开发工俱生态系统，同时提供参考设计，以帮助开发人员缩短产品上市时间，并降低开发成本。
透过将 AI 技术和 Nuvoton 的半导体应用结合，工程师可以开发出更智能、更有效率的工业工具，实现更创新的生产方法。 这不仅有助于提高制造业的竞争力，也为永续发展和资源管理提供了新的机会。 因此，AI 和 Nuvoton 的合作为工业电源及工具领域带来了新的前景和可能性。
| 适用开发板 | |
|---|---|
|
NuMaker-HMI-MA35D1-S1 |
1. 异常检测 范例：工业设备健康监测 使用各种传感器监控工业设备的运作状态，如振动、温度和压力。
2. 对象侦测 范例：生产线质量控制 在生产线上安装摄像头，MA35D1 处理影像数据，侦测产品的外观和组装质量。
3.对象分类 范例：智能仓库管理 摄像头用于监控仓库中的物品，MA35D1 处理影像数据，自动分类存储的物品。
4. 实时辨识 范例：能源消耗监控 利用各类传感器监测工业设施的能源使用情况，如电力、水和气体消耗。 |
|
NuMaker-HMI-M467 NuMaker-IoT-M467 |
1. 振动检测 范例：发电机运行状态监测 在发电机组装置振动传感器，以监控其运行状态。
2. 传感器融合 范例：智能能源管理系统 在工业设施中结合使用电力、温度和压力传感器，以监控能源消耗和生产过程。 |
| NuMaker-M55M1 |
1. 振动检测 利用 M55M1 开发板的高精度仿真数字转换和强大的数据处理能力，可以对工业电源设备的振动进行精准监测。 振动检测对于提前识别设备故障和进行预测性维护至关重要。 例如，异常的振动模式可能预示着机械磨损或即将发生的故障，及时的检测和维护可以显著减少停机时间和维修成本。
2. 传感器融合 M55M1 开发板能够同时处理来自多个传感器的数据，包括温度、电流、电压和振动等。 这种传感器数据的融合有助于获得对工业电源状态的全面了解，并提供更准确的诊断信息。 例如，通过结合温度和电流数据，可以更精确地预测电源设备的负载和健康状态。
3. 异常检测 M55M1 开发板的机器学习能力使其能够执行对工业电源系统的实时异常检测。 这包括识别过载、电路短路、温度异常等问题。 早期识别和响应这些问题可以防止严重的设备损坏和生产中断。
4. 对象检测和分类 在智能工业电源管理中，对象检测和分类功能可以用于识别和监控电源线路中的不同组件，如变压器、开关和接线盒。 这有助于维护电源网络的完整性，并确保所有组件都在最佳状态运行。
|
