材料创新:工业自动化的未开发领域

材料创新:工业自动化的未开发领域

田中贵金属工业株式会社董事兼执行董事井原康孝

工业自动化一直致力于通过数据和分析促进生产，管理，供应链和客户服务之间的沟通。现在，随着人工智能 (AI) 的兴起，这一目标正在加速。

虽然制造商面临越来越大的压力，例如最大化利用率，响应不断变化的供应链以及优化能效，但这是一个很好的时机。

今天，AI芯片已经帮助智能工厂解决了以下问题。

• 停机时间和维护成本:利用人工智能进行预测性维护，在设备发生故障之前预测故障，从而减少昂贵的计划外停机时间。
• 能源效率低下:智能电源管理系统优化了整个设施的能源消耗，从而降低了运营成本和对环境的影响。
• 空间和系统复杂性:体积更小的控制系统将多项功能整合到更紧凑的模块中，以实现更智能、更灵活的生产线。
• 质量保证:机器视觉和实时分析改进了缺陷检测和流程优化，提高了产品质量和一致性。
• 供应链漏洞:利用人工智能的物流和规划工具，制造商可以快速准确地应对混乱。

这些进展凸显了人工智能功能正在迅速变得不可或缺，亚太地区的制造商计划引入人工智能是明智的。该领域非常雄心勃勃地成为先进制造业和创新的中心，但人工智能可以通过推进机器人工程来促进智能自动化，但它不会成为一个完美的改造解决方案。问题是制造商如何以真正意义上的以人为本的可持续方式利用人工智能，并建立一个具有弹性的工业生态系统。

贵金属:幕后功臣

AI运行在下一代处理器芯片上，旨在实现预测分析，自主系统，实时控制。然而，即使在恶劣条件下，这些芯片也需要以最小的能量损失和最大的热稳定性可靠地运行。

这些要求不会导致人工智能主导的智能制造的发展。为了解决这个问题，有必要深化支持这些芯片性能的内容以及它实现的业务成果。它是一种几乎看不见的东西，即制造芯片的材料。

为了满足这些要求，芯片设计师依赖于具有优异导电性，耐腐蚀性和纳米级精度的材料。它们是贵金属中发现的特性，如金，铂，钯，银。

这些金属对于引线键合、烧结、薄膜形成和热管理至关重要。随着芯片结构日益复杂，这些材料的纯度和效率变得愈发关键。

另一方面，更严重的是，这些金属是有限的、昂贵的、稀缺的，因此需要回收技术和健全的循环经济框架。

材料科学创新对功能材料至关重要

因此，行业需要将贵金属创新作为首要任务，将贱金属视为重要的功能材料，并推广金属含量降低技术和全面回收。键合技术、烧结浆料和薄膜沉积技术的进步，将有助于在提高芯片性能的同时减少资源消耗。

例如，银烧结与人工智能服务器和边缘计算中使用的高效氮化镓（GaN）器件兼容。诸如AgSn TLP薄片之类的片状键接合材料可实现大面积芯片贴装和优异的散热性能，这对于高性能半导体封装至关重要。

由于贵金属的稀缺性，这些创新至关重要。通过提高热性能和连接可靠性，延长了芯片的使用寿命并减少了对新金属的需求。

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半导体制造和田中贵金属

自1885年创业以来，作为贵金属的专业人士与日本的制造业同行。

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