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歷史雜誌

依專輯名稱關鍵字搜尋或依年份搜尋，年份輸入範例202406

作者:谷中昭、謝賢波、蔡宗廷伺服器機殼鎖固自動化之應用案例

適合多樣少量生產的生產智動化，是自動化發展的趨勢。因此自動化除了要生產效率高外，亦需具有能快速換線的高彈性能力。本篇以一典型的多樣少量生產產品–資料儲存伺服器機殼的鎖固組合為例，探討一高彈性的板金自動鎖固生產線之自動化規劃與建置。

作者:鄭詠仁、何亞奇AI晶片伺服器高效率散熱技術的現況與未來發展趨勢

隨著人工智慧技術的快速發展，AI晶片伺服器成為高效能運算（HPC）與資料中心的重要基礎。然而高密度、高功耗的AI伺服器帶來極大的散熱挑戰。傳統氣冷散熱技術因成本低、設計成熟，仍被廣泛應用，但面對 AI 晶片熱設計功率（TDP）急遽上升，其效率已趨近瓶頸。液冷技術以高效熱傳遞能力顯著降低 PUE（Power Usage Effectiveness），使其成為當前資料中心升級的關鍵方案之一。浸潤式冷卻技術作為新一代散熱解決方案，透過非導電冷卻液直接浸泡設備，也大幅提升散熱效率並降低運營能耗。市場趨勢顯示，為應對 AI 伺服器功耗持續攀升，液冷與浸潤式冷卻技術的需求將快速成長。全球領先廠商如 NVIDIA、Google、Amazon 的數據中心已研發液冷技術多年，強調可提升運算能力並符合環保規範。根據市場預測液冷及浸潤式冷卻技術將在高效能伺服器中採用率不斷升高，尤其浸潤式冷卻則有望在超大規模數據中心逐步普及。隨著環保法規趨嚴、能源成本上升以及AI訓練規模擴大，高效散熱技術已成為企業追逐AI競爭力的關鍵，一併可推動整個產業鏈的轉型與技術升級。

作者:施志軒、林宛昀基於大型語言模型之智慧機器人製造單元助理

近年來，大型語言模型（LLMs）在文本生成、機器翻譯與教育輔助等多元應用中展現出卓越的表現。然而，當其應用於現實環境，特別是涉及實體互動場域時，效能常受限制。主要的挑戰包括：模型無法即時取得現場資料、對實務故障排除流程理解不足，以及對機器人動作中隱含的複雜性掌握有限。為解決上述問題，本研究提出一種基於Server-Client架構、整合多代理大型語言模型的控制框架，以提升機器人製造工作站之穩定性、擴展性與作業效率。開發智慧機器人製造單元AI助理，採用TCP（Transmission Control Protocol）通訊協定並以JSON格式進行訊息交換，實現跨平台整合。本系統相較於傳統人工處理方式，展現出更佳效能，特別在以下三項關鍵任務中表現亮眼：自然語言生成機器人控制程式、文字轉換為SQL（Structured Query Language）查詢指令，以及基於RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術的語意型故障診斷。實驗結果顯示，本系統不僅提升了機器人控制的準確性與生產資料查詢能力，更將故障處理時間縮短47.6%，顯著強化維修效率與決策支援能力。