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晶圆代工产能攻上满载水位 某些Fabless头疼

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虽然2017年第3季客户下单量都在传统旺季效应到来的推波助澜下,有开始往上加温的迹象,但甫在第2季在刚结束大清洗的产业链库存调整动作,却仍让产业及市场对重覆下单(Overbooking)的后果记忆犹新。台系一线IC设计业者指出,虽然客户下单动作仍有些温吞,但却代表的是终端市场真实需求已开始复苏,对照上游晶圆代工产能已被告知到10月前都会是满载的情形,只要终端需求确实回温,就不要担心客户回过头来增加订单的动作。毕竟下半年有不少具票房实力保证的传统销售旺季,产业链库存水准降低,晶圆代工厂产能利用率高升,都会是第3季国内、外晶片供应商静待传统旺季效应发酵,客户订单持续加温的*有力靠山。台积电、联电、世界先进等台系晶圆代工厂已明白指出,10月前的8吋晶圆产能都已销售一空,这意谓若国内、外晶片供应商此时还想下急单,那晶圆*快出厂时间将是11月,在晶圆代工厂产能利用率不断高升之际,通常不会是下游需求越看越淡的时侯,反而有利客户晶片库存偏多囤货。这代表第3季传统旺季效应可望如期发酵,反应第3季营运表现上,自然也是水涨船高。除10月前的8吋晶圆产能已销售一空外,12吋晶圆产能也有慢慢被大客户预购一空的

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数字化工厂和传统工厂的差别在哪里?

上海仪器仪表

数字化工厂,随着工业4.0的浪潮来袭也被越来越多的工厂所认知,但对于大多数人而言,理解基本还是停留在“传统工厂的升级”,很多人并不清楚传统工厂的弊端到底有哪些?而数字化工厂又是如何针对弊端进行改善和颠覆的呢? 1、传统工厂:人工统计,效率低且不准确 在中国很多传统的中小型工厂中,对于设备生产数据的采集,几乎完全依靠人工完成。流动的人员、散落的数据,导致数据的保存成了一个巨大的问题。同时人工统计的效率也非常的低,往往都是每天下班或者每周进行一次统计,完全不能进行实时生产数据更新。 此外,数据对于设备而言有着时效性和历史数据参考性的关键作用,从底层操作工的数据记录-数据分析-数据反馈-管理者的决策,中间的环节让数据的时效性大大降低,同时人工的记录统计也会造成数据不准确等问题,而且庞大的数据计算分析,对于人力是一个非常大的耗损。 其次,历史数据对于设备的维护具有参考性的意义,但是传统工厂的数据,靠着一张张的记录纸或者大量的Excel表无疑是给未来的工作又增添了难度,而且工厂不能控制人员的流动,每一次的交接都可能导致数据的流失。 2、数字化工厂:设备联网,数据自动上传反馈 而在数字化工厂中,物

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