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进入工厂 4.0 - NTN SNR
自 2016 年 10 月起，位于阿莱斯 (Gard) 的 NTN-SNR 工厂被认证为“未来工业展示”。法国未来工业联盟授予的这一卓越标签证明，该工厂专门生产第三代汽车轴承（12,000 件/天），拥有“完全满足欧洲制造商需求的有竞争力的工业工具”。生产线内没有推车，通过拉流系统通过循环供料供应零件。操作员对生产线的干预由自我诊断和预测性维护工具促进。在环境方面，石油副产品已被消除，所有材料研磨产生的废物都被回收成压缩污泥，用于其他行业。“ 这些进步是在我们的客户同意下发起的”，现场主管 Laurent Condomines 说道。
2021 IRDS 工厂集成
IRDS 的工厂集成 (FI) 章节致力于确保微电子制造基础设施包含以可承受的成本和大批量生产产品所需的组件。要发挥摩尔定律的潜力，需要充分利用设备特征尺寸的减小、新材料、产量提高到接近 100%、晶圆尺寸增加和其他制造生产率的改进。这反过来又需要一个工厂系统，该系统可以完全集成额外的工厂组件，并共同利用这些组件来交付符合其他 IRDS 国际重点团队 (IFT) 确定的规格以及成本、数量和产量目标的产品。要保持数十年来每年每项功能成本降低 30% 的趋势，还需要抓住所有可能的成本降低机会。这些包括前端和后端生产、设施、收益管理和改进、增加系统集成（例如供应链上下游）以及改善环境健康和安全方面的机会。FI 挑战在实现这些机遇方面发挥着关键作用，许多 FI 技术挑战正在成为实现重大技术里程碑的限制因素。
象牙塔、工厂和网络
摘要 现代大学从小规模、精英入学机构发展而来，起源于 19 世纪早期欧洲的启蒙运动时期。追求知识的自由和“敢于求知”是启蒙运动大学的主要特征，这里将其概念化为模式 1 精英象牙塔大学。二十世纪，国家政府的参与度迅速提高，以资助和管理大学作为民族国家建设的一种方式。这是在新自由主义知识和信息经济的社会背景下发展起来的。市场需求和监管将教学和研究视为产品，推动了全球大学的规模和数量大幅增长。越来越多的公民以大型机构的身份进入和参与大学，这里将其概念化为模式 2 大众入学工厂大学。全球化、数字技术和远离大组织和大国家的趋势正在见证模式 3 通用网络大学的出现，这种大学具有普遍性，不受复杂技术和社会网络关系的束缚，通常以资本主义形式为基础，这种资本主义正在数据收集和信息网络的帮助下发展新自由主义方法。本文通过跨越时间（谱系）和空间（机构内部和机构间残留的、主导的和新兴的论述和文化）的后数字视角来开发和探索这三种模式，并以此作为研究和设想当前和未来大学的特征、论述、感知和形成的理论框架。
IPC-CFX-2591 联网工厂交换
§ 跨所有机器和设备的通用数据定义 § 适用于嵌入式 / 移动设备的紧凑占用空间 § 适用于 M2M 系统的即插即用 § 无需中间件或商业软件 § 定义电子组装 M2M 数据消息传递 § 用于安全通信的 JSON 编码 § AMQP 安全传输 § 基于开放行业标准 § 全球接受的、人类可读的编码标准 § 本机支持 TLS 1.2 加密和 SASL 身份验证 § 本机安全互联网协议 § 免费 SDK - 用于实施的软件开发工具包 § 无需主机控制系统
开放创新工厂 2024
1 深度技术或 DeepTech 是机构、组织或初创公司的分类，其明确目标是为深度社会挑战提供先进和新兴的技术解决方案。它们提出了科学或工程挑战，需要长时间的研究和开发，以及在成功商业化之前进行大量资本投入。它们的主要风险是技术风险，而市场风险通常要低得多，因为解决方案对社会具有明显的潜在价值。DeepTech 公司正在解决的底层科学或工程问题产生了宝贵的知识产权，并且很难复制。此外，深度技术和应用提供的解决方案对于解决人类面临的复杂全球挑战至关重要，包括气候变化、可持续能源或健康。
航空电子设备现代化和 C-130J 软件工厂
1955 年 3 月 10 日，首架 C-130 飞机 C-130A 首次亮相。从那时起，C-130 已生产了 2,100 多架，有几十种型号，全球有 60 多个国家在使用它。它们将部队、车辆和武器装备运往战场。它们从空中投下伞兵和物资。它们可充当空中和地面加油机。它们可充当飞行医院、飓风猎人，并提供紧急疏散和人道主义救援。它们可执行空中预警和海上监视任务。它们曾在南极洲滑雪，并帮助回收太空舱。1992 年 5 月，第 2,000 架 C-130（C-130H）交付。1992 年 9 月，C-130J 正式开始研发。与其前代产品不同，C-130J 是一个软件密集型系统，采用现代航空电子设备，性能显著提高。到 2001 年 3 月，C-130J 搭载完整的任务计算机软件飞行，创下了 50 项世界纪录。本文介绍了洛克希德马丁公司对 C-130 运输机系列的现代化改造。
标题：未来工厂计量学 - EURAMET
对于大多数制造业的供应链而言，关键在于测量和校准是否可追溯且可靠，这反过来又会影响其生产力、效率和完整性，也就是说，无法追溯到通用标准的测量是不可靠的，供应商无法保证其产品符合制造商的规格。未来工厂环境中的许多测量系统仅提供预处理数据的数字输出，校准信息通常很少。然而，需要可靠的信息来评估数据质量。这可以通过开发分布式传感器网络的校准框架来解决，该框架能够将来自单独校准的传感器的测量不确定度推断到动态测量环境中相同类型的其他单个传感器。因此，需要开发用于校准工业传感器网络和数据聚合的方法，以及建立通用标准和指南并商定参考计量基础设施。
全球虚拟工厂模拟以提高能源效率
本硕士论文的目的是确定特定半导体工厂的运营机会，以提高最终产品的生态效率。先前的研究调查了化学替代品。英飞凌很早就开始开发高效工艺，通过使用替代气体来减少温室气体的使用。在更明智、更环保的日常决策中也可以找到显着的节约机会。解决上述目标的方法将由以下方法支持：