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一周回顾:制造，测试
通过马克LaPedus- 2021年2月5日-评论:0

最近，汽车公司受到芯片短缺的影响，迫使供应商暂时关闭工厂。据IDC称，由于一些半导体代工厂分配生产，半导体短缺正导致原始设备制造商的生产中断。“汽车半导体含量的增长继续超过汽车销量的增长。»阅读更多

周回顾:汽车，安全，普适计算
通过苏珊兰博- 2021年2月5日-评论:0

微软和Synopsys正在为美国国防部的快速可靠微电子原型(RAMP)项目合作开发一个安全的基于云的芯片开发环境。“通过对RAMP项目的集成，Synopsys值得信赖的设计、验证和硅IP解决方案将在微软Azure中可用，”矽…»阅读更多

用机器学习改造视觉检测
通过最优+- 2020年12月7日-评论:0

汽车制造商如何应用ML和AI算法来增强工厂的图像分析，并确保更高的产品质量?在我们的新案例研究中发现下一代视觉检查。在本案例研究中，您将了解到:目前制造业中图像检测的局限性。O+端到端解决方案，带来机器学习和…»阅读更多

有机会更好的分析
通过最优+- 2020年4月6日-评论:0

如何在工厂车间创建面向产品的分析，同时利用云功能?在本文中，您将了解到:从机器分析转向产品分析的重要性。将分析基础设施迁移到云端的好处。OptimalPlus如何成功地与AWS合作创建端到端分析……»阅读更多

新领域的测试:柔性电路
通过苏珊兰博- 2019年11月12日-评论:0

随着诸如柔性电子器件等新技术开始在电子器件很少或没有历史的应用中发挥关键作用，测试变得越来越复杂。尽管柔性电路已经存在了一段时间，但测试需要跟上，因为这些电路部署在各种条件可能极端的市场上。在许多情况下，用于监控的传感器…»阅读更多

智能制造解决方案:建造还是购买?
通过最优+- 2019年7月8日-评论:0

企业智能制造平台已经成为制造生态系统的重要组成部分，特别是在半导体和电子等领域。例如，麦肯锡公司(McKinsey & Company)估计，在一个典型的晶片厂，每天收集的过程、产品和机器数据量很快就超过了tb。如果您将这种行内和行尾检查作为w…»阅读更多

制造业的三大大数据大趋势
通过最优+- 2019年6月11日-评论:0

在当今全球高度竞争的经济中，工业公司面临着巨大的压力，必须在不影响质量的情况下降低制造成本和简化流程。预计生产经理将通过超高效的原材料使用、接近零的生产停机时间、简化的劳动力成本和灵活的工作来改善业务结果。»阅读更多

数据共享和数字线程
通过迈克尔Schuldenfrei- 2019年5月7日-评论:0

电子设备和驱动它们的部件比以往任何时候都更加复杂和先进。随着这些产品成为我们日常生活中不可或缺的一部分，它们的可靠性已成为至关重要的任务。随着组件需求的加速，在满足数量要求的压力下，质量不妥协是很重要的。否则我们将会看到很多r…»阅读更多

安全的新方法
通过埃德·斯珀林- 2019年4月9日-评论:0

不同的方法正在出现，以识别可疑行为，并在潜在的漏洞有机会造成严重破坏之前关闭它们。在安全成为问题的市场中，以及在数据快速移动至关重要的人工智能和边缘设备中，这一点变得尤为重要。这些方法与传统的通过l…保护设备的方法有很大的不同。»阅读更多

实现零DPPM的3个主要障碍以及如何克服它们
通过兰迪Hierbaum- 2019年3月12日-评论:0

众所周知，在当今的“智能时代”，有多个关键任务应用要求半导体和电子系统实现零DPPM(百万分率缺陷)。在汽车、医疗、航空航天等危及生命的行业中，有缺陷的部件是不可取的。然而，随着产品的日益复杂…»阅读更多

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