#汽車電子 #智能車 #量測
【選對工具,就能事半功倍】
想進軍原裝或具競爭力的售服車電市場,除了要有漫長驗證的心理準備外,該從何處著手?在選擇適合目標應用及必備元件、正式進入傷神的設計開發階段,為確保性能表現、避免驗證往返曠日廢時,須留意相關車身控制、車聯網、雷達、元件、纜線、PCB、匯流排、逆變器/轉換器、電池及材料物理特性的量測工作。不過,這些專業儀器大多身價不斐,若要同時採購齊全,對先期研發、特別是新創公司而言,無疑是不小的財務負擔。
在此非常時期,或許採用整合多項測試模組的綜合量測工具,是兼顧現實的折衷方式;不僅可節省成本,更重要的是可在同一個螢幕上,將所有相關測試結果一覽無遺,避免錯漏任何工作環節。要知道,魔鬼向來都是藏在細節裡的!惟有全面檢視,才方便揪出敗筆所在;此外,在「軟體即服務」大行其道的今天,選購儀器或系統平台最好以支援軟體定義、且更新時程迅速的供應商為佳。如果有 package 配置參考,或提供程式化及技術諮詢協助,更有實質幫助。
然不可否認,待原型設計成功欲展開商品化前,另行購入更為專精的特定功能量測儀器仍有其必要性,一般有插卡式模組整合及真正單一機台兩種方式;若選用前者,由於需要重新程式化、校准和接線亦較複雜,須格外謹慎。此外,智能車時代的來臨,也突顯傳統開發模式已不敷使用的問題;而車廠除自行開發車用軟體外,還需和供應鏈成員所提供的函式庫整合,亦衍生不少軟體版次及外包管理的問題,紛紛開始使用「軟體配置暨變更管理」(SCCM) 系統來管理軟體的版次。
於是,一種跳脫專案或產品框架,從「應用別」思考的「應用程式生命周期管理」(Application lifecycle management, ALM) 開發套件正大受歡迎;相較於著重時程變更的「產品生命周期管理」(PLM),ALM更能因應數以百計的版式變動。有趣的是,據我們實地訪查了解,此類 SCCM 所帶來的便利性,對台灣車廠的吸引力似乎更甚於對 ISO 26262 及圖檔加密保全等安規考量。總之,不同工具各有所長,端看使用者的需求而定;挑選合用的器具,然後穩步朝理想邁進吧!
延伸閱讀:
《車電開發秘訣四:善其事,必先利其器——整合開發工具及量測儀器須有「綜觀全局」能力》
http://compotechasia.com/a/____/2016/0411/31620.html
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【全方位透視設計細節的 CAD,可即時調整、修正】
「智慧工廠」一項核心精神是:跨部門、跨廠區、甚至是跨企業的溝通連結,回溯至工業設計與產品開發領域亦然。在傳統的設計流程中,數位化 (digital) 和實體化 (physical) 常獨立作業、各行其是;前者藉由電腦輔助設計 (CAD)、產品生命週期管理 (PLM) 等軟體實現,後者則是實體產品的開模製作。然而,這種模式在發揮創意或著重高品質時容易因銜接斷點遇到瓶頸,導致將二者「合而為一」的呼聲越來越高。
以模型為基礎的企業流程設計 (Model Based Enterprise, MBE)、提升生產效率、串聯擴增實境 (AR) 技術、連接物聯網 (IoT),以及可用於 3D 列印的增量製造設計,讓設計工具使用起來更加得心應手。過去,往往須等到開模後才能發現異狀,徒增成本浪費;雖然舊版產品有提供分析模組做模擬,但由於實施的客觀條件不同,會影響最終結果的精確度;例如,汽車在公路、山路、雪地行駛的狀態各異。結合 IoT 可取得即時操作結果回饋,對數位設計的可行性大有助益。
如此,研發工程師更容易辨別設計是否過度或不足。另早期多作為初期打樣之用的 3D 列印,由於現今已有不少廠商直接將 3D 列印出的設計成品嵌入、上機使用,對施力負載、彎曲、振動等品質要求更趨嚴謹;經由將設計、組成、模擬到輸出檔案等環節整合在一個環境中,不須任何轉檔動作,就能利用蜂巢式設計達到減重目的,實現構面和強度等最佳化,例如,堅固耐用的碳纖維輕量單車。結合 AR 展示,可透過數位模型的不同視角看到產品外觀及規格資訊。
再者,資訊設備可在周圍裝設感測器,即時連網回饋測試數據,讓 IT 人員掌握產品的負載、溫度、硬碟空間等健康狀態。融合 AR 和 IoT 的 CAD 工具最大價值在於:客製化呈現工作過程及操作介面,可取代平面型錄的銷售推廣,且方便不同專業背景人員做設計檢討,兼顧美感與實用性,包括實體產品須裝設幾個感測器最具效益?裝在哪裡最有意義?資訊採集的時間週期?
延伸閱讀:
《左擁 AR 右抱 IoT,PTC Creo 4.0 為「數位化」與「實體化」搭橋》
http://compotechasia.com/a/celue___/2017/0220/34696.html
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參數科技plm 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 八卦
分工打造最適化物聯網平台
軟體思維 環環相扣
【作者: 王明德】 2017年02月08日 星期三
物聯網被認為是繼PC、網際網路的第3波IT革命,不像前兩者,其影響雖大,但仍侷限在IT領域,物聯網應用則將大幅橫向應用至其他領域,不僅IT產業,不誇張的說,現在人類經濟體中的各種產業,都可被納入物聯網的應用領域,由此看來,物聯網的商機相當龐大,根據工研院IEK的日預估,物聯網3大商機健康照護、智能管理、智慧製造將在五年內爆發,2015年預估約529億美元(含硬體、軟體),到2020年將達1,332億美元,年複合成長率20.3%,並帶動平台整合。
台灣是IT產業重鎮,不過向來以硬體製造為主,因此面對物聯網風潮,台灣業界也多從硬體思維出發,目前台灣產業的物聯網主要聚焦於底層的感測網路佈建,包括控制器、橋接器…等,由於台灣自動化廠商在此領域深耕已久,而上一層的軟體設計均為其客戶的技術專長,為避免搶食客戶利基,台灣自動化廠商在物聯網的產品布局通常都謹守界線,不會跨足軟體,因此台灣產業在物聯網的產業生態系統中,定位相當清楚。
物聯網架構依廠商、機構不同,解釋也各異,不過仍有基礎共識,一般多分為三層,包括感測、網路、應用,這三層架構中,都需要通訊網路與軟體串連、管理、運作該層次的硬體設備,而不管哪一層,目前市場上的物聯網軟體較具規模者都為外商,前者像是PTC(參數科技),後者則以NI(國家儀器)為主,這兩家公司都深耕物聯網已久,PTC的物聯網軟體包括開發套件、共工平台…等,NI除了該公司聞名業界的LabVIEW外,旗下的DIAdem平台也專為擷取資料管理所用。
PTC打造物聯網生態網
PTC在製造領域,向來以企業管理軟體產平台為該公司產品核心,包括PLM、CAD/CAM…等均是,由於物聯網也被視為企業,尤其是製造業的未來主流架構,因此PTC除了將該公司本身原有的軟體平台延伸、整合物聯網外,近年來也透過購併,強化該公司的布局。
PTC資深協理汪崇真表示,物聯網的涵蓋面龐大,包括底層的自動化嵌入式設備、網路系統、系統整合、資料儲存分析、垂直產業解決方案,單一廠商無法提供全部的軟硬體產品與服務,因此此一產業必須透過各領域夥伴的群策群力,方能提供使用者完善的解決方案。
然而物聯網過於寬廣的涵蓋面,使其不同領域的廠商在開發產品時,不易找到合適的匹配對象,即便找到,雙方的產品介面也需要一定的磨合調整,方能將產品上市,針對此一問題,汪崇真指出PTC旗下的ThingWorx平台,可滿足上述問題。
ThingWorx攜手Axeda
ThingWorx用意是打造完整的物聯網生態平台,物聯網架構中各層次的廠商均可登上此平台,透過此平台的開發工具研發產品,此一作法有兩個好處,一是廠商可在ThingWorx上直接瀏覽、搜尋到匹配的廠商,而由於各廠商的產品都是基於該平台所設計,因此在此平台搜尋到的合作廠商,雙方產品都可無縫相容,大幅縮短過去的介面調整時間,有助於產品快速上市,汪崇真表示,物聯網時代講求快速上市,在此要求下,產品的設計時間被大幅壓縮,ThingWorx的韌體具相當彈性,可協助廠商快速開發應用。
除了ThingWorx外,PTC也在2014年併購了另一家提供連接機器與雲端感應器解決方案的開發商Axeda,汪崇真指出Axeda擁有超過150家用戶,每天處理數千萬筆橫跨多個產業領域的資訊,多樣的合作夥伴中包含行動網路領導品牌、裝置製造商、系統整合商及企業系統分析業者,Axeda在現代架構上提供尖端物聯科技,協助收集處裡全球機械與感應器資料,Axeda軟體提供公司建立安全連網,並進行遠端監控、管理與服務各種連接儀器、感應器及裝置,汪崇真表示,Axeda的科技產品搭配已有的ThingWorx快速開發應用平台以及現有的服務生命週期管理(SLM)與產品生命週期管理(PLM)解決方案產品,Axeda在物聯網連接與裝置管理的強項,結合ThingWorx快速開發應用工具,將可讓PTC的物聯科技架構更加豐富。
NI由工業物聯網著手
相對於PTC的作法,另一家以軟體聞名於業界的外商NI,則是透過自動化產線端的布局,強化該公司的物聯網軟體建構,NI行銷經理吳維翰指出,NI自動化領域以平台見長,硬體包括各種標準架構,如PXI、CompacrRIO…等,軟體則以LabVIEW為主,NI的平台初期以測試為主,後來逐漸將觸角延伸至設計端。
吳維翰指出,物聯網成型,現行的多數產業未來都將以此作為未來企業營運的主架構,現在也已有多種子架構出現,像是衣聯網、車聯網、工業物聯網…等,其中工業物聯網與工業4.0、CPS等新世代智慧工廠概念相符,因此被視為物聯網子架構中將率先啟動者。
這幾年消費性產品從過去的少樣多量逐漸轉變為少量多樣、多量多樣等型態,而傳統的製造方式已無法因應此態勢,更據彈性的工業物聯網(IIOT),已然成為未來工廠的主流架構,與傳統的製造方式相較,工業物聯網更據彈性,面對多樣性產品生產時,可快速調整參數,符合訂單需求,設備之間也可相互連結溝通,達到智慧生產願景。
吳維翰指出,未來的工業物聯網,勢必會在各設備乃至於產品中,設置大量的感測器,這些感測器所回傳的資訊,將累積為龐大的資訊,而這些數量極為龐大的「Big Data」,對企業主來說,,除可作為準確的策略分析外,也帶來相當棘手的資訊管理問題。
針對龐大的資料量,NI的DIAdem平台可迅速搜尋、載入、呈現、分析量測資料,再製作相關報表,DIAdem 是專為目前的測試環境所設計,可存取並處理多種客制格式的大量資料,且所產生的報表可提供有效資訊以利決策。
DIAdem化繁為簡
吳維翰指出,DIAdem可定義不同來源的資訊,再進行分析,他以汽車大廠Land Rover為例,該車廠導入自動化生產的時間相當早,也建置大量的感測器取得訊息,這些感測器每天所傳回的資料量高達500GB,由於數量遠超過處理平台負荷,因此每天只能分析其中10%左右的資訊,之後該車廠導入DIAdem,其處理的資料量大幅提昇至95%,出處理量大增,減少了過去因數據量不足而需反覆測試的時間,而DIAdem也可與NI的另一款資料擷取軟體InsightCM結合,打造出資料擷取、分析的完整平台。
作為物聯網軟體廠商,PTC與NI在架構中各有所長,彼此也有一定的合作關係,例如2015年的NI Weeks中,PTC就在展示出與NI合作的相關案例,這也證明物聯網與過去其他技術可一家獨大的態勢,與其他技術與架構相較,物聯網更講究分工,供應鏈中各廠商必須環環相扣緊密鏈接,方能打造出最適化物聯網系統。
資料來源:https://www.ctimes.com.tw/…/%E7%89%A9%E8…/17020816273F.shtml
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