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工場システムに取り組むエンジニアたち 未来を制御する:産業制御システムの7つのトレンド 1 min Engineering News 産業制御システム(ICS)は、現代産業の基盤であり、多くのプロセスの運用と管理において重要な役割を果たしています。ソフトウェアとハードウェアの組み合わせを通じて、これらのシステムは機械、生産ライン、その他の重要な活動を監視し、調整します。産業4.0の時代にさらに進むにつれて、電子部品の進歩がこれらの産業制御システムを強化し、近代化する上でいかに重要かがますます明らかになっています。 今日の急速に進化する技術的風景の中で、産業制御システムとそれらの不可欠なコンポーネントの性質は絶えず進歩しています。これは、電子エンジニアが最新のトレンド、技術、コンポーネントの革新について情報を得ることの重要性を強調しています。 この記事では、主要な制御システムの5つのタイプとその主要なコンポーネントに焦点を当て、次に産業制御の世界を形作る7つのトレンドについて詳しく説明します。これらのシステムとトレンドを理解し、活用することで、エンジニアはプロジェクトを最適化し、より革新的で効率的なソリューションを実現することができます。 産業制御システムのタイプ 産業制御システムには、産業活動の広大な範囲内で特定のニーズに対応するために特化したさまざまな形式があります。この分野の基礎の一つが、 プログラマブルロジックコントローラ(PLC)です。PCSは、産業環境向けに明示的に設計された頑丈なコンピュータであり、製造プロセスの多岐にわたる制御において重要な役割を果たしています。その機能に不可欠なのは、データ処理を扱う マイクロプロセッサ、柔軟な構成を可能にする モジュラーI/Oシステム、シームレスな接続を保証する イーサネットモジュール、そしてデータ保持を保証する 不揮発性メモリです。 そして、 監視制御とデータ取得(SCADA)システムがあります。これらのシステムは、水処理や電力分配などのセクターで、広範なプロセスの監視と管理が求められるシナリオで輝きます。その効率は、 データ取得モジュール、遠隔データ転送を容易にする 無線通信チップ、そしてユーザーの対話性とフィードバックを向上させるタッチ対応の HMIディスプレイによって支えられています。 産業制御の風景において別の重要なシステムタイプは、 分散制御システム(DCS)です。DCSは、特定のエリアや施設内のプロセスに対応するように設計されており、特に連続製造プロセスにおいてそのニッチを見つけています。その能力は、 高速プロセッサ、 冗長通信モジュール、および AIチップの統合によって強化され、高度な分析タスクを可能にします。 記事を読む
チップ上に仮想ブレインを持つPCBボード AI革命を加速する:MLとAIを可能にする6つのコンポーネントトレンド 1 min Blog 電気技術者 電気技術者 電気技術者 人工知能(AI)と機械学習(ML)が世界経済に与える変革的な影響は否定できません。製造業、医療、物流、金融サービスに至るまで、これらの先進技術は私たちの未来を形作るだけでなく、現在を積極的に定義しています。この広範なデジタル革命の基盤となっているのは、あまり注目されていないが非常に重要なエネーブラーである電子部品産業です。 データが生の入力から価値ある洞察へと変わる旅は、現代の電子部品の驚異を証明しています。最先端のプロセッサ、高速メモリユニット、洗練されたセンサー、電力管理回路を横断する魅力的な航海です。各段階は、データを知識と実用的なインテリジェンスに変える部品によって容易にされる、重要な節目を表しています。 電子部品産業は、AIとML駆動の時代の単なるエネーブラーではなく、その真髄です。業界は継続的に革新し、適応することで、AIとMLの成長と進化を育んでいます。この記事では、この重要な関係を検討し、部品産業がAIとMLアプリケーションの進歩をどのように支え、その結果、私たちの集団的な賢明な未来への飛躍をどのように推進しているかを探ります。 AIとMLへの需要を理解する AIとML(機械学習)技術への関心は、各セクターを横断して指数関数的に増加しています。企業はこれらの先進技術を活用してタスクを自動化し、意思決定を改善し、パーソナライズされた体験を提供することで、前例のないレベルまで需要を高めています。しかし、AIとMLのアルゴリズムの複雑さは、膨大な計算能力と特定のコンポーネントを必要とします。 AIとMLの約束を果たすことは、ソフトウェアやアルゴリズムを超えた課題です。それは、堅牢で効率的なハードウェアを必要とします。例えば、機械学習に必要な膨大なデータ量を処理するには、強力なプロセッサが必要です。人間の脳の機能を模倣してAIを可能にするニューラルネットワークは、集中的な計算操作のために特殊なグラフィックス処理ユニット(GPU)を必要とします。さらに、AIとMLシステムは、データを保存および取得するための迅速かつ信頼性の高いメモリコンポーネントと、システム性能を最大化するための効率的な電力管理回路が必要です。 AIとMLを推進する主要なコンポーネントカテゴリー AIとMLアプリケーションの広範なスペクトラムは、多様な電子コンポーネントを必要とします。これらのコンポーネントの各カテゴリーは、AIとMLシステムの機能性、性能、および効率において重要な役割を果たします。 プロセッサはAI計算の基盤です。 セントラルプロセッシングユニット(CPU)は汎用性を提供し、 グラフィックプロセッシングユニット(GPU)は、その並列処理能力により、AIやMLアルゴリズムで一般的な集約的な行列やベクトル演算を特に適切に処理できます。さらに、 GoogleのTensor Processing Unit(TPU)のような特殊なAIチップは、Google自身のAIソフトウェアフレームワークであるTensorFlowに最適化されており、GraphcoreのIntelligence Processing Unit(IPU)と共に、AI計算用に特別に設計されており、高性能とエネルギー効率を提供します。 メモリコンポーネントは、AIおよびMLシステムによって処理される膨大なデータを扱うために不可欠です。高速メモリ技術である ダイナミックランダムアクセスメモリ(DRAM)および フラッシュメモリは迅速なデータアクセスを提供し、 抵抗性RAM(RRAM)および 記事を読む