探索模擬和半導體如何將製造從幕後推進到工廠現場，以智慧工作流程、設備和產品推動產業轉型。
如果製造能以更快、更聰明，且中斷次數更少的方式運作，會怎麼樣呢？想像在一個工廠可以立即適應新需求、人類和機器人輕鬆協作，且製程可即時改善的世界。
半導體透過人工智慧 (AI) 驅動的解決方案、如感測器等裝置的工業物聯網 (IIoT) ，以及 5G 連線能力，推動創新，使這種願景成為可能。
半導體改變了產業運作的方式，成為自動化、資料導向決策和即時監控背後的無形力量，同時也定義著工業 5.0 以人為本的概念。
這些技術結合多物理模擬，不僅能實現智慧製造，還能重新定義「可能」，並為創新開拓新途徑。多物理模擬提供一個虛擬環境，用於測試和將工業流程最佳化，提供支援工業物聯網 (IIoT) 裝置和相關資料的關鍵洞察、分析模型和預測準確度。接著它與 AI 和機器學習 (ML) 演算法整合，以最佳化這個深入的洞察，並支援數位孿生、積層製造和自動化等先進技術。
讓我們來探索新思科技的工程解決方案如何將從晶片到系統層級的智慧製造進行最佳化，開啟產品和工作流程的嶄新可能性。
您知道嗎？
清楚瞭解半導體
✓ 導體讓電流流動，而絕緣體則抵抗流動，但半導體可以同時兼顧兩者。這使其成為當今技術的關鍵元件。
✓ 矽等半導體是用於製造積體電路 (稱為晶片) 的材料，可處理和儲存資料。
✓ 因此，「半導體」和「晶片」這兩個術語通常會互換使用，包括在本文中也是。
瞭解什麼造就了智慧製造
傳統工廠面臨的挑戰包括準確度不佳、交期延遲和不可預測的設備問題。智慧製造透過提供高效、快速和前瞻性，幫助克服這些挑戰。什麼是智慧製造？CESMII 智慧製造學會，將智慧製造描述為一種簡化的協作方法，用於協調工廠、工業設施和整個價值鏈的業務、數位和實體系統。
透過先進的感測器和資料導向製程，工廠和工業設施不再是被動的，而是具備資訊掌握能力、高度連結性，且主動因應，並能持續改善與精進。自動化的功能管理日常工作，而決策模型則能快速解決獨特問題。透過採用智慧製造，傳統工廠轉型為智慧工廠，並具備滿足當今不斷變化的市場需求的能力。
智慧工廠仰賴互連的機器、網路和現代技術。範例包括 AI/ML、工業物聯網 (IIoT) 感測器和雲端運算。這些工具通常會搭配自動化或機器人技術收集資訊、快速傳輸資料並改善工作流程。
雖然積層製造通常不被歸類在自動化技術中，但 3D 列印在許多智慧製造環境中扮演著關鍵角色。它簡化了設計和製造，縮短了生產時間並實現快速原型設計。它還有助於在製造複雜零件的同時，也降低成本。
根據 Deloitte 2025 年智慧製造與營運調查 (包括來自大型製造公司的 600 位受訪者)，製造商正在投資感測器、自動化與 AI 等技術，以實施智慧製造流程。當被問及他們未來兩年的首要一至兩個目標時，41％ 的受訪者表示他們計劃投資工廠自動化硬體，34％ 投資主動式感測器，28％ 投資視覺系統。
傾斜開關感測器模組通常用於起重、採礦和建築設備，以偵測潛在的不穩定性、傾翻或翻覆，並提醒機器操作人員。
探索智慧製造的基礎
是什麼推動智慧製造的成功？正確的基礎：智慧基礎架構。智慧製造使用硬體和軟體來維持生產線，並將中斷可能性降至最低，降低問題發生的機率。
例如，許多智慧製造裝置都連接到物聯網 (IoT) 網路，而工業物聯網 (IIoT) 則將工業實體資產連結到數位系統，以做出資料導向的決策。透過從基礎架構中的嵌入式感測器收集資料，系統會最佳化以達成所需結果，並使用預測性分析來偵測潛在問題。
模擬和數位孿生提供虛擬環境，用於監控、分析和測試實體資產和製程，以支援物聯網感測器。然而，物聯網感測器仰賴半導體進行資料偵測、處理和共用能力。微控制器 (一種系統單晶片 (SoC) 類型) 以及微處理器，例如中央處理器 (CPU) 和圖形處理器 (GPU)，都是使用半導體來解讀感測器訊號。
物聯網感測器提供即時資料，可饋送到數位孿生，其為實體資產的整合式虛擬呈現。這可實現即時監控、預測性維護，透過「假設」分析進行情境測試，以及效能最佳化，而不會影響實體系統。
AI/ML 演算法透過識別資料模式、最佳化製程、預防瑕疵和預測維護需求，在智慧製造和基礎架構中扮演重要角色。它們也有助於在雲端型伺服器上，儲存和處理物聯網感測器資料。雲端系統支援自動化、分析和先進通訊技術 (例如 5G)，可降低延遲並增加頻寬。
根據 Deloitte 的報告，設施或網路層級的製造商中有 57％ 使用雲端運算，同樣比例的製造商正在實施資料分析，46％ 正在整合工業物聯網 (IIoT) 解決方案，42％ 正在採用 5G 連線能力。
新思科技 3DIC Compiler 平台支援 2.5D 和 3D 多晶粒設計的共同設計和最佳化。
尋找您的解決方案
從最初的晶片設計到工廠現場，新思科技工程解決方案會考慮個別元件和整個系統。但在半導體能夠驅動智慧製造流程之前，必須經過良好的設計和製造。
電子設計自動化 (EDA) 工具在晶片設計、驗證和矽生命週期管理 (SLM) 中扮演著關鍵角色。例如，新思科技 3DIC Compiler 平台支援 2.5D 和 3D 多晶粒設計。先進的晶片設計支援複雜的資料處理、高速通訊和自動化。這推動了即時分析和客製化，這是工業 5.0 的基本層面。
工業 4.0 著重於技術與自動化，而工業 5.0 則聚焦於人與這類技術之間的關係。歐盟委員會認為工業 5.0 比工業 4.0 更全面，且特別強調永續性、以人為本與韌性等支柱。
半導體透過處理大量感測器資料，為客製化的工業設備和製程提供資訊，來支援每個支柱，特別是以人為本。這包括可適應特定需求的智慧控制系統，以及適用於獨特應用的硬體。
多物理模擬和電子設計自動化 (EDA) 解決方案支援半導體設計和製造流程。
多物理模擬支援跨產業的設計和製造，包括半導體產業。例如，Ansys HFSS-IC 晶片到系統電磁模擬平台為異質積體電路 (IC) 到系統設計提供訊號和電源完整性分析，實現早期設計洞察，並提高簽核的準確度。如此以來便可以加快晶圓廠認證設計的上市時間。
同樣地，工程師也整合模擬技術，例如基於模型的系統工程 (MBSE) 和基於模型的製程工程 (MBPE)，以強化製造流程，從沖壓、鑄造和成型，到攪拌、裝瓶和包裝。
Ansys 積層製造解決方案評估 3D 列印零件的應力和缺陷。
Krones AG 是一家領先的包裝和裝瓶線系統製造商，最近採用了新思科技解決方案，包括 GPU 原生 Ansys Fluent 流體模擬軟體，以建立虛擬組裝線，減少浪費，並將模擬週期從三到四小時，縮短到不到五分鐘即完成。該應用獲得新思科技、業界領導者和策略合作夥伴的支援，包括 Ansys Apex 通路合作夥伴 CADFEM Germany GmbH。
多物理模擬涵蓋物理的所有領域，從力學和流體到電磁學和材料科學，改進製造流程，並降低對實體原型的依賴。除了多物理之外，Ansys 數位孿生解決方案整合 AI/ML 以進一步測試製造流程，而 Ansys 積層製造解決方案則評估 3D 列印零件的應力和缺陷。
Danfoss Drives 是能源效率領導品牌 Danfoss 的子公司，整合了 Ansys (現已與新思科技合而為一) 的模擬解決方案和工業 5.0 技術，以最佳化其經典產品交流 (AC) 驅動器的生產。透過使用模擬解決方案，包括 AI/ML、數位孿生和以 Python 為基礎的工具，該公司將模擬普及化、減少實體原型、降低成本並節省時間，同時支援永續發展。
Danfoss Drives 虛擬設計、測試和最佳化主管 Michael Laursen 表示：「通常我們有四個原型：一個是非常早期的原型，另一個是我們的工程師使用的原型，再來是用於生產和生產前，然後是最後一個，」「透過 Ansys 模擬和數位孿生模型，我們能夠省去其中一個實體原型，這為我們節省了六到九個月的開發時間和大量金錢。時間非常重要，但早期原型製作的成本也相當高昂。」
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從矽晶片到系統，新思科技工程解決方案為智慧工廠配備先進的數位工具，可強化創新、營運和效能。
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