“智”领未来世界，助力电子制造智慧升级

互联网+、工业4.0、中国制造2025等概念层出不穷，但不可否认地是，物联网的工业应用、电子制造的升级改造必定是大势所趋，也将逐步落地实施。众所周知，过去几年内由于全球经济的不确定性、波动性和不断变化的市场需求等，导致制造业发生了巨大的变化。为了在新环境中取得成功，电子制造行业企业也开始寻求升级改造，以确保在竞争中保持领先。

慕尼黑上海电子生产设备展（productronica China）着力"智领未来世界"，邀请来自德国、日本等1,200多家中外展商齐聚一堂，展示"智能制造"相关创新产品，助力电子制造行业升级，推动传统电子制造企业向智慧工厂转型。2017年的展会将于3月14-16日在上海新国际博览中心拉开帷幕。联合同期举办的慕尼黑上海电子展，展会规模将达67,000平方米，预计将有超过65,000名行业精英和买家共赴此次盛会。

SMT智慧工厂，实现智能工程互联网解决方案

自1985年开始引进SMT生产线批量生产彩电调谐器以来，中国SMT技术已近30年。据不完全统计目前我国SMT产线约5万条，贴片机总保有量超10万台，占全球40%，为全球最大、最重要的SMT市场。伴随电子产品日益精密化趋势，贴片元件越来越微型，引脚间距越来越密，对SMT技术和设备提出了更高的要求。

ASM于业内率先提出#1 SMT 智慧工厂计划，通过先进的自动化系统和工艺集成技术帮助电子制造商实现智能工厂互联网解决方案。ASM ProcessExpert是面向SMT生产线的第一款自主优化的专家系统，这一独特的实时系统包含两个组件：高度精准的ASM ProcessLens（配备有800万微晶镜片的5D SPM系统）和ASM ProcessEngine。该系统不只是能够检查印刷结果，而且可使用其知识数据库和到其他DEK印刷机的链接，自动稳定和优化印刷流程。它能够在短短几分钟内，通过9次系统测试印刷，确定用于稳定丝网印刷流程的最佳参数，从而可提供显著加快的NPI速度和巨大的吞吐量改进。凭借 DFM HealthCheck功能，该系统能够仅基于其Gerber数据，检查计划的钢网布局。未来版本的ASM ProcessExpert 有望优化更多的生产线流程，并使用来自其他生产线和位置的知识。基于这一情况，自管理生产线将可以从其自己的运行以及其他生产线的运行中学习知识。

2017年展会上，慕尼黑上海电子生产设备展将再次邀请ASM BTU、EUROPLACER、FUJI、HELLER、INVENTEC、KURTZ ERSA、MYCRONIC、PANASONIC、REHM、SPEEDPRINT、TERMWAY、TEKNEK、YAMAHA、YXLON等行业领军企业携其最新产品，在展会现场SMT表面贴装技术创新演示区实地组装多条SMT产线，动态演示SMT自动化生产流程。通过印刷、贴片、焊接、AOI检测、智能元件储存和清洗等SMT相关设备之间的协同工作，为汽车电子、手机、安防、军工、航空航天、白色家电等提供智能制造SMT整体产线解决方案。

工业机器人"深度学习"技术智赢未来

工业自动化技术的变革是实现"工业4.0"的必要条件，而工业机器人是实现自动化的重要一环。中国工业机器人的需求增速近5年一直处在较高水平。2015年中国市场机器人销量超过75,000台，同比增长36.6%，全球每售出3台机器人，就有1台卖到中国，中国已经超过日本成为全球最大的工业机器人市场。机器人在3C领域已成为汽车及零部件之后机器人的第二大应用行业，敏捷制造、柔性制造、精益制造已成为3C生产企业发展的方向，而机器人高速度、高柔性、高精度的特点正迎合了这一制造趋势。

2016年年初，韩国围棋选手李世石输给了谷歌旗下机器人"AlphaGo"震惊世人。谷歌工程师介绍，之所以AlphaGo能获得如此大的突破，主要得益于其研发团队采用了人工智能中最先进的深度学习技术（Deep Learning），即通过在千万盘由人类围棋对弈的历史棋谱组成的大数据中自我学习。去年全球领先的工业机器人制造商FANUC出资9亿日元入股人工智能技术开发公司Preferred Networks（PFN），并借助PFN的深度学习专业技术开发自我学习和自我修复的工业机器人。在机器人散件分拣测试中，在事先不向机器人输入工件易吸附部位的信息情况下，机器人凭借FANUC iRVision视觉系统，以及基于深度学习技术的强化学习（Reinforcement Learning）和试错法进行自我学习，在完成1000份数据的学习后，机器人分拣工件的成功率为60％，而在完成5000份数据的学习后，成功率则提高到了90％，这一成功率与熟练工人调试后的成功率相当。

2017年慕尼黑上海电子生产设备展中将特设电子制造自动化（工业机器人）展区，将向国内电子制造业同行展示国际先进的机器人技术，展示各类基于互联网技术的电子制造行业所需的机器人新产品和