TWM651766U - 基於智慧機上盒的碳排放分析與製程管理系統 - Google Patents
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Abstract
一種基於智慧機上盒的碳排放分析與製程管理系統，包括一工具機一控制器、一人機界面及一智慧機上盒，人機界面用於顯示與調控一加工參數，智慧機上盒可分析一耗電量數據而產生一碳排放數據，亦可分析控制器於工具機作業時產生的一加工歷程資訊以生成關聯於加工歷程資訊、耗電量數據及碳排放數據的一監測資訊，藉此，可管理生產製造階段所衍生的碳排放量、達到加工經驗再利用(因持續記錄歷史參數，比傳統師徒制的技術傳承更有效率)、最佳化機台運行計畫及異常快速排除(元件/機台壽命管理、保養與更換警示)的功效。
Description
本創作涉及工具機加工行為分析、盤查碳排放量及作業排配管理之技術，特別是一種可提供直覺化與圖形化方式控制加工製程，同時能分析歷史加工與檢修經驗的「基於智慧機上盒的碳排放分析與製程管理系統」。
隨著智慧機械產業的發展，節能減碳與氣候變遷的議題亦日益重視，針對現有工具機的加工作業流程，如何監控與預測耗電量、如何降低、更精確估算及管理生產製造過程中衍生的碳排放量、如何改善人機界面以提升即時監控與反饋的可讀性，從而改善使用者體驗與加工品質，以及如何從生產及製造服務為導向，實現即時監控與排除異常、輔助決策者預測加工作業的成本、產能與交期，實為相關技術人員所需思考的課題。
在本創作的一實施例中，本創作提出一種基於智慧機上盒的碳排放分析與製程管理系統，包括：一工具機；一控制器，其耦接於工具機；一人機界面，其耦接於控制器，人機界面可控制對應於一待加工物件的一加工參數；一智慧機上盒，其與控制器通信連接，智慧機上盒包含一處理器、一分析模組及一碳排放計算器，其中，碳排放計算器可基於一耗電量數據(例如度數，其擷取來
源不限於電錶)，演算一碳排放數據，分析模組可基於控制器於工具機作業時產生的一加工歷程資訊，進行分析以生成關聯於加工歷程資訊、耗電量數據及該碳排放數據的一監測資訊。藉此，不僅可監測耗電量，亦可盤查碳排放量，更可達到加工效率再現(因持續記錄歷史加工參數而能統整為實際加工時間履歷)、機台運行計畫的最佳化(隨著資料的持續收集與分析，分析模組的智能分析有望越來越準)及異常快速排除(元件壽命管理、元件建議更換警示)。
在本創作的一實施例中，上述基於智慧機上盒的碳排放分析與製程管理系統的智能機上盒的分析模組更可基於一機器學習演算法生成關聯於加工歷程資訊、耗電量數據及碳排放數據的一產能資訊。
在一實施例中，上述基於智慧機上盒的碳排放分析與製程管理系統更包括一雲端伺服器，其可使用一第二通訊協定與智慧機上盒建立通訊連接，以從智慧機上盒收集與儲存工具機的加工歷程資訊、耗電量數據、碳排放數據、監測資訊及產能資訊的其中一種或其組合。
在一實施例中，上述基於智慧機上盒的碳排放分析與製程管理系統的雲端伺服器可使用該第二通訊協定與另一智慧機上盒建立通訊連接，以收集與儲存另一智慧機上盒從另一控制器接收的另一加工歷程資訊、另一耗電量數據及另一碳排放數據的其中一種或其組合。
在本創作的一實施例中，上述基於智慧機上盒的碳排放分析與製程管理系統的雲端伺服器可分析其(從外部資料源、或從多個智慧機上盒)收集的多個加工歷程資訊，以優化機器學習演算法並經由第二通訊協定部署至各智慧機上盒，提升分析模組生成監測資訊及產能資訊的準確度。
基於上述的基於智慧機上盒的碳排放分析與製程管理系統可知，本創作藉由讓控制器串接可連網的智慧機上盒，不僅可基於耗電量(度數)演算碳排放量，亦能在加工過程中提供監測資訊與產能資訊等即時反饋，再搭配大數據應用，可讓傳統工具機作為智能連網工具機來使用。
本創作亦提出一種基於智慧機上盒的碳排放分析與製程管理方法、電腦可讀取記錄媒體及電腦程式產品。
以下係根據多個圖式對本創作之較佳實施例進行詳細描述，本領域習知技藝者閱讀後應可明確了解本創作之目的。
10:基於智慧機上盒的碳排放分析與製程管理系統
M:工具機
P:控制器
I:人機界面
I_S:參數設定介面
I_V:加工狀態介面
D:顯示模組
M_P:加工參數
O:工件幾何模型
SB:智慧機上盒
N:通訊模組
A:分析模組
CC:碳排放計算器
S:儲存模組
W_R:加工歷程資訊
W_M:監測資訊
W_P:產能資訊
B:機台控制箱
CS:雲端伺服器
P1:第一通訊協定
P2:第二通訊協定
STEP:基於智慧機上盒的碳排放分析與製程管理方法
S1:於人機界面設定加工參數
S2:基於耗電量資訊演算碳排放數據
S3:收集、過濾與彙整於加工過程產生的數據
S4:持續演算有關機台狀態與加工過程的監測資訊與產能資訊
圖1，為本創作一實施例的方塊示意圖。
圖2，為本創作一實施例之人機界面的示意圖。
圖3，為本創作一實施例之加工歷程資訊的情境示意圖(一)。
圖4，為本創作一實施例之加工歷程資訊的情境示意圖(二)。
圖5，為本創作一實施例之監測資訊的情境示意圖(一)。
圖6，為本創作一實施例之監測資訊的情境示意圖(二)。
圖7，為本創作一實施例之監測資訊的情境示意圖(三)。
圖8，為本創作一實施例之產能資訊的情境示意圖。
圖9，為本創作一實施例的方法流程圖。
圖10，為本創作一實施例之機台控制箱的示意圖。
圖11，為本創作一實施例之監測資訊的情境示意圖(四)。
請參照圖1的方塊示意圖，一種基於智慧機上盒的碳排放分析與製程管理系統10，供以管理至少一工具機M，系統包括：一工具機M、一控制器P、一人機界面I及一智慧機上盒SB(Smart Box)，控制器P可耦接於工具機M，工具機M於一較佳實施例中可電性連接於一電錶(例如智慧電錶，但電錶並非據以實施本創作技術手段的必要元件)，且若工具機M為多個，則有對應的多個控制器P分別與各工具機M通訊連接；人機界面I耦接於控制器P；智慧機上盒SB可具有一顯示螢幕，且智慧機上盒SB其控制器P建立通信連接，智慧機上盒SB另具有一處理器、一分析模組A、一碳排放計算器CC及一儲存模組S，其中，碳排放計算器CC可基於工具機M於作業時的電壓(單位V)與電流(單位A)(例如工具機M的感測器擷取電壓與電流資訊後，再從控制器P接收所述電壓與電流資訊，但碳排放計算器CC取得所述電壓與電流資訊的方式並不限於此)計算而得的一耗電量數據(例如度數，1度=1000瓦特(W)x1小時)，據以演算一碳排放數據，所述碳排放數據的單位可例如為每單位用電(即每度)的Kg-CO2e，意即碳排放係數(emission factor)，但不限於此；或碳排放計算器CC於一較佳實施例中基於所述電錶讀取的所述耗電量數據(例如度數)，據以演算所述碳排放數據，另分析模組A可基於控制器P於工具機M作業時產生的一加工歷程資訊，進行分析以生成關聯於加工歷程資訊、耗電量數據及碳排放數據的一監測資訊及一產能資訊。
承上，本實施例的智慧機上盒SB可作為工廠端的邊緣節點(Edge Node)，將加工歷程資訊W_R、耗電量數據及碳排放數據就近收集、過濾、分析運算，以基於邊緣運算(Edge Computing)減少資料從邊緣節點(即智慧機上盒SB)的通訊模組N往返雲端伺服器CS的等待時間，同時能降低網路頻寬成本。
承上，於一可行實施例中，智慧機上盒SB的通訊模組N可使用一第一通訊協定P1與控制器P建立通訊連接，本實施例的雲端伺服器CS可使用一第二通訊協定P2(不同於第一通訊協定P1所應用的工業區域網路)與智慧機上盒SB的通訊模組N建立通訊連接，以從智慧機上盒SB收集與儲存來自控制器P、且關聯於工具機M的加工歷程資訊W_R、耗電量數據、碳排放數據、監測資訊W_M及產能資訊W_P的其中一種或其組合。
承上，於一可行實施例中，雲端伺服器CS可使用第二通訊協定P2與另一智慧機上盒(圖中未繪示)建立通訊連接，以收集與儲存另一智慧機上盒從另一控制器(圖中未繪示)接收的另一加工歷程資訊、另一耗電量數據及另一碳排放數據的其中一種或其組合。
承上，於一可行實施例中，雲端伺服器CS可分析其收集的多個加工歷程資訊W_R(除來自本創作的控制器P，亦可來自外部資料源)，以優化機器學習演算法並經由第二通訊協定P2定時或不定時地部署至智慧機上盒SB，以提升智慧機上盒SB之分析模組A生成監測資訊W_M及產能資訊W_P的準確度。
於一可行實施例中，智慧機上盒SB可透過通訊模組N串接ERP(Enterprise resource planning)、SAP、MES(Manufacturing Execution System)、WMS(Warehouse Management System)等工廠端或企業端所採用的管理系統，亦可串接一碳排放管理系統。
於一可行實施例中，智慧機上盒SB可使用一第一通訊協定P1與其它智慧機上盒(圖中未繪示)建立通訊連接，使得智慧機上盒SB可接收其它智慧機上盒從其它控制器(圖中未繪示)獲取的加工歷程資訊W_R、以及接收其它智慧機上盒SB(的分析模組)演算的監測資訊W_M、產能資訊W_P、耗電量數據及碳排放數據的其中一種或其組合。
請參照圖1及圖2，人機界面I提供可呈現於一顯示模組D的一參數設定介面I_S，參數設定介面I_S可顯示對應一待加工物件的一工件幾何模型O及對應工件幾何模型O之多個特徵的多個加工參數M_P，控制器P依其執行的一加工程式及於人機界面I完成設定的加工參數M_P後，可控制工具機M的電子元件作動，以對所述待加工物件進行加工，控制器P於工具機M進行加工作業時產生的一加工歷程資訊W_R係持續由分析模組A(從控制器P接收以)進行進行過濾與比對，以生成關聯於加工歷程資訊W_R的監測資訊W_M及產能資訊W_P。其中，加工歷程資訊W_R、監測資訊W_M及產能資訊W_P皆可呈現於人機界面I透過顯示模組D提供的一加工狀態介面I_V及智慧機上盒SB的顯示螢幕(圖中未繪示)。
於一可行實施例中，分析模組A可基於一機器學習演算法(例如決策樹、群集分析、強化學習以及貝氏網路等決策演算法、或深度學習演算法，皆不以此為限)，以儲存模組S所儲存之各種規格、年資相同/相近的工具機M的一歷史加工歷程資訊、或所述歷史加工歷程資訊與監測資訊W_M的組合為基礎(其可封裝為一預訓練的一歷史加工經驗模型)，進行智能分析以演算監測資訊W_M及產能資訊W_P。
於一可行實施例中，分析模組A持續生成的加工歷程資訊W_R，可持續輸入至所述歷史加工歷程資訊的一訓練資料集，以提升分析模組A演算監測資訊W_M及產能資訊W_P的準確度。
如圖3及圖4所示，上述的加工歷程資訊W_R可為加工模式、進刀量、安全點、X/Y軸起點、Z軸終點、研磨總量、粗磨總量、精磨總量、空磨次數、運轉時間、加工時間、Y/Z軸負載、主軸轉速、修整時機、進給量、換向位置、換站時間、加工時間履歷的其中一種或其組合。
如圖5、圖6及圖7所示，上述的監測資訊W_M可為機台狀態、預測加工時間、實際加工時間、主軸運轉時間、主軸轉速監控、主軸負載監控、伺服負載監控、油壓運轉時間、油品使用時間、目前總工作時間、預測循環時間、殘餘加工時間、當前加工參數、元件/機台壽命、機台I/O狀態的其中一種或其組合，監測資訊W_M亦可包含關聯於用電量的功耗統計(kWh)、相電壓、平均相電壓、線電壓、平均線電壓的其中一種或其組合，另監測資訊W_M亦可為精密到小數點後6位數的電壓、電流、瓦特數。
如圖8所示，顯示模組D顯示的產能資訊W_P可為預計總產量、總稼動率、實際總產量、實際運行時數、實際閒置時數、實際故障時數、機台排程規劃的其中一種或其組合。
其中，作為示例，上述有關元件/機台壽命的監測資訊W_M可例如為近接開關、油壓啟動/關閉、鎖定按鈕、壓力開關、速度開關、指示燈/警示燈、蜂鳴器、繼電器等元件(使用者可依機台的規格自行調整與定義元件種類與數量)或輸入訊號(例如油壓/主軸/電夾啟動訊號、變頻器故障訊號、寸動訊號、前後連續訊號等)的使用次數計數、訊號發生/產生次數計數或剩餘壽命計數。
其中，作為示例，工具機M可例如為一多軸工具機、一車床、一銑床、一磨床、一焊接機、一機械手臂模組等機台，皆不以此為限。
其中，作為示例，控制器P可設置於工具機M上，控制器P可例如為一PLC控制器(Programmable Logic Controller；PLC)或CNC控制器(Computer Numerical Control；CNC)，皆並不以此為限。
其中，作為示例，圖1所示的感測器係可設置於工具機M之主軸或關鍵元件上、或工具機M之外部、或工具機M之環境，另所述的感測器可為一近
接感測器、一光電感測器、一雷射位移計、一區域感測器、一壓力感測器、一視覺感測器、氣體流量計、一溫度感測器之其中一種或其組合，皆不以此為限。
其中，作為示例，上述的歷史加工歷程資訊可為一歷史加工時間履歷，其除包含加工歷程資訊W_R所具備的數據類型，亦可包含歷史客戶、歷史品名、訂單號、工單號、批次號、變更號、歷史料號的其中一種或其組合，但不以此為限，且所述歷史加工歷程資訊亦可呈現於人機界面I的加工狀態介面I_V。
其中，作為示例，人機界面I可為一種工業級人機界面，其全名可例如為Human/Man Machine interface(HMI/MMI)或Operator Interface(OI)，但不以此為限。
請參照圖9，其為基於智慧機上盒的碳排放分析與製程管理方法STEP的方法流程圖，並請搭配參照圖1，包括以下步驟。
在步驟S1(於人機界面設定加工參數)中，耦接於一控制器P的一人機界面I提供一參數設定介面I_S，以顯示一待加工物件的一工件幾何模型O及對應工件幾何模型O之多個特徵或區域的多個加工參數M_P。
在步驟S2(基於耗電量資訊演算碳排放數據)中，智慧機上盒SB的一碳排放計算器CC基於工具機M於作業時的電壓與電流(例如由工具機M的感測器擷取而得，再從控制器P接收電壓與電流資訊，但碳排放計算器CC取得所述電壓與電流資訊的方式)計算而得的一耗電量數據(例如度數，1度=1000瓦特(W)x1小時)、或碳排放計算器CC在另一較佳實施例中基於安裝於工具機M的一電錶所讀取的所述耗電量數據(但電錶並非據以實施本創作技術手段的必要元件)，據以演算一碳排放數據。
在步驟S3(收集、過濾與彙整於加工過程產生的數據)中，耦接於一工具機M的控制器P依其執行的一加工程式及於人機界面I完成設定的各加工參數M_P，控制工具機M對所述的待加工物件進行加工，與控制器P資訊連接的智慧機上盒SB的一分析模組A持續接收控制器P於工具機M作業時產生的一加工歷程資訊W_R。
在步驟S4(持續演算有關機台狀態與加工過程的監測資訊與產能資訊)中，分析模組A持續更新不同時間點且關聯於加工歷程資訊W_R、耗電量數據及碳排放數據的一監測資訊W_M及一產能資訊W_P，並可選擇地儲存於儲存模組S。
請參照圖10，在一實施例中，基於智慧機上盒的碳排放分析與製程管理系統10更可包括配置有人機界面I的一機台控制箱B，另於一可行實施例中，工廠端有多個工具機M與多個分別耦接於控制器P及人機界面I的機台控制箱B，當每個工具機M依加工程式進行加工作業時，使用者可兼顧多個機台控制箱B，以在一加工循環週期結束時，讓使用者於對應的機台控制箱B設定加工參數M_P(或直接導入加工時間履歷的歷史加工參數)並擺放下一加工循環週期所需的另一待加工物件，再次執行加工程式，續行自動化加工。另圖9亦揭露本實施例的人機界面I並不限於顯示模組D所在的區域。
請繼續參照圖10，於一可行實施例中，上述的機台控制箱B更可配置有一警示單元(圖中未繪示)，其可在監測資訊W_M出現一異常特徵時(例如油壓過載)，依據控制器P生成的一警示指令而輸出一異常排除提示，其中，所述的異常排除提示可例如為圖11所示的機台I/O狀態(或稱PLC的I/O狀態點位表，且機台I/O狀態可為監測資訊W_M的一部分，已於前述)，藉此，可幫助工
廠端的使用者能在現場即時找出導致異常的元件。另所述警示單元亦可在監測資訊W_M出現一預警特徵時，依據控制器P生成的一警示指令而輸出一預警提示，其中，所述的預警提示可例如為工具機M的元件壽命預警、機台壽命預警、瓶頸設備預警、機台保養時機及零件保養時機之其中一種或其組合，藉此，可有助於工廠管理者預先診斷與提前安排機台的維護時程與零件更換時程，降低非預期性故障與停機所造成的維修及生產成本的損失、減少非預期性停機與維修頻率，同時有助於提升與穩定產線排程的效益。
於一可行實施例中，在上述基於智慧機上盒的碳排放分析與製程管理方法STEP的步驟S4執行完畢後，可接續以下步驟，並請搭配參閱圖1：一雲端伺服器CS使用一第二通訊協定P2與智慧機上盒SB建立通訊連接，以從智慧機上盒SB收集與儲存加工歷程資訊W_R，並部署一機器學習演算法至智慧機上盒SB，從而提升智慧機上盒SB演算監測資訊W_M及產能資訊W_P的準確度。
於一可行實施例中，分析模組A亦可響應於來自一外部裝置(圖中未繪示；例如智慧型手機、平板、個人電腦、筆記型電腦)的一反查請求，以擷取並遠端監控處於作業狀態之工具機M的加工歷程資訊W_R、監測資訊W_M及產能資訊W_P。
此外，有關基於智慧機上盒的碳排放分析與製程管理方法STEP所提及的加工歷程資訊W_R、監測資訊W_M及產能資訊W_P，此些技術特徵的功能、態樣均已於說明如上，於此不再贅述。
請參照圖1至圖2，在一實施例中，本創作更提供一種非暫態電腦可讀取記錄媒體，關聯於至少一指令以界定前述的基於智慧機上盒的碳排放分析與製程管理方法STEP，各步驟之相關說明已詳述於上，於此不再贅述。
請參照圖1至圖2，在一實施例中，本創作更提供一種電腦可讀取記錄媒體，關聯於至少一指令以界定前述的基於智慧機上盒的碳排放分析與製程管理方法STEP，各步驟之相關說明已詳述於上，於此不再贅述。
請參照圖1至圖2，在一實施例中，本創作更提供一種電腦程式產品，當電腦系統載入該電腦程式產品的多個指令後，係至少可完成如前述的基於智慧機上盒的碳排放分析與製程管理方法STEP，各步驟之相關說明已詳述於上，於此不再贅述。
其中，作為示例，本創作之雲端伺服器CS可為提供連線服務之一或多台獨立伺服電腦、或以一虛擬機器(Virtual Machine)形式運行的伺服器、或以一虛擬專屬主機(Virtual Private Server)形式運行的伺服器、或一公有雲、或一私有雲等，但不以此為限。
其中，作為示例，本創作之儲存模組S可為eMMC(embedded Multimedia Card)快閃記憶體、UFS(Universal Flash Storage)快閃記憶體、NVMe(NVM Express)快閃記憶體、固態驅動器(solid-state drive/disk)、LPDDR(Low Power Random Access Memory)記憶體、動態隨機存取記憶體(DR_AM)或靜態隨機存取記憶體(SR_AM)，若作為一種非暫態(non-transitory)電腦可讀取媒體，則儲存模組S更可儲存關聯前述基於智慧機上盒的碳排放分析與製程管理方法STEP的至少一指令，該至少一指令可供處理器存取並執行。
其中，作為示例，本創作之第一通訊協定P1可為EIA-485/RS485、CAN/CAN Bus(Controller Area Network)通訊協定；基於Wi-Fi架構的WIA-PA、HaLow Wi-Fi(IEEE 802.11ah)、WiGig(IEEE 802.11ad)無線通訊協定；基於IEEE 802.15.4標準，例如6LoWPAN、Wireless HART、ZigBee的無線通訊協定；低功
耗藍芽(BLE)無線通訊協定；LoRA(遠距廣域網路調變)通訊協定；基於Sub-GHz解決方案的的LoRa、NB-IoT、6TiSCH通訊協定等上述所列舉無線通訊協定的其中一種或其任意組合，但並不以此為限。
綜上所述，本創作據以實施後，主要能監控耗電量及盤查碳排放量，另藉由優化後的人機界面與分析模組的導入(更可擴展至雲端應用的大數據分析)，達到直覺化與圖形化控制加工參數、加工效率再現(因持續記錄歷史加工參數而能統整為加工時間履歷)、機台運行計畫的最佳化(隨著資料的持續收集與分析，分析模組的智能分析能越來越準)及異常快速排除(元件壽命管理、元件建議更換警示)的有利功效。
雖然本創作已以實施例揭露如上，然其並非用以限定本創作，任何所屬技術領域中具有通常知識者，在不脫離本創作的精神和範圍內，當可作些許的更動與潤飾，故本創作的保護範圍當視後附的申請專利範圍所界定者為準。
綜上所述，本創作係具有「產業利用性」、「新穎性」與「進步性」等專利要件；申請人爰依專利法之規定，向 鈞局提起新型專利之申請。
10:基於智慧機上盒的碳排放分析與製程管理系統
M:工具機
P:控制器
I:人機界面
I_S:參數設定介面
I_V:加工狀態介面
D:顯示模組
SB:智慧機上盒
N:通訊模組
A:分析模組
CC:碳排放計算器
S:儲存模組
CS:雲端伺服器
P1:第一通訊協定
P2:第二通訊協定
Claims (8)
- 一種基於智慧機上盒的碳排放分析與製程管理系統，包含： 一工具機； 一控制器，其耦接於該工具機； 一人機界面，其耦接於該控制器，該人機界面供以控制對應於一待加工物件的一加工參數；以及 一智慧機上盒，其與該控制器建立通信連接，該智慧機上盒具有一處理器、一碳排放計算器及一分析模組；其中 該碳排放計算器基於一耗電量數據演算一碳排放數據； 該分析模組基於該控制器於該工具機作業時產生的一加工歷程資訊，進行分析以生成關聯於該加工歷程資訊、該耗電量數據及該碳排放數據的一監測資訊。
- 如請求項1的基於智慧機上盒的碳排放分析與製程管理系統，其中，該分析模組亦供以生成關聯於該加工歷程資訊、該耗電量數據及該碳排放數據的一產能資訊。
- 如請求項2的基於智慧機上盒的碳排放分析與製程管理系統，其中，該智慧機上盒的該分析模組基於一機器學習演算法生成該監測資訊及該產能資訊。
- 如請求項3的基於智慧機上盒的碳排放分析與製程管理系統，更包括一雲端伺服器，其與該智慧機上盒建立通訊連接，以從該智慧機上盒收集與儲存該加工歷程資訊、該耗電量數據、該碳排放數據、該監測資訊及該產能資訊的其中一種或其組合。
- 如請求項4的基於智慧機上盒的碳排放分析與製程管理系統，其中，該雲端伺服器與另一智慧機上盒建立通訊連接，以收集與儲存另一該智慧機上盒從另一控制器接收的另一加工歷程資訊、另一耗電量數據及另一碳排放數據的其中一種或其組合。
- 如請求項5的基於智慧機上盒的碳排放分析與製程管理系統，其中，該雲端伺服器分析其收集的多個該加工歷程資訊，以優化該機器學習演算法並部署至該智慧機上盒，提升該分析模組生成該監測資訊及該產能資訊的準確度。
- 如請求項1的基於智慧機上盒的碳排放分析與製程管理系統，更包括配置有該人機界面的一機台控制箱。
- 如請求項7的基於智慧機上盒的碳排放分析與製程管理系統，其中，該機台控制箱配置有一警示單元，其供以在該監測資訊出現一異常特徵時，依據該控制器生成的一警示指令而輸出一異常排除提示。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| TW112203303U TWM651766U (zh) | 2023-04-11 | 2023-04-11 | 基於智慧機上盒的碳排放分析與製程管理系統 |
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Publications (1)
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| TWM651766U true TWM651766U (zh) | 2024-02-21 |
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ID=90823887
Family Applications (1)
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| TW112203303U TWM651766U (zh) | 2023-04-11 | 2023-04-11 | 基於智慧機上盒的碳排放分析與製程管理系統 |
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| Country | Link |
|---|---|
| TW (1) | TWM651766U (zh) |
-
2023
- 2023-04-11 TW TW112203303U patent/TWM651766U/zh unknown
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