Skip to main content
Trang này được hiển thị bằng tính năng dịch tự động. Xem bằng tiếng Anh?
Công nghệ cốt lõi của công ty

Mạch tích hợp, Điện tử công nghiệp và công suất

Nghiên cứu của chúng tôi cho lĩnh vực công nghệ này bao gồm mọi thứ từ EDA do AI, thiết kế IC/PCB và sản xuất đến tính bền vững cho phần cứng được xác định bằng phần mềm trong điện khí hóa, tự động hóa và số hóa, tích hợp phần cứng điện tử, phần mềm và hệ thống cơ điện tử.

Hãy tưởng tượng nếu AI, cặp song sinh kỹ thuật số và phần cứng được xác định bằng phần mềm yêu cầu ít phần cứng và năng lượng hơn

Điều gì sẽ xảy ra nếu trí thông minh công nghiệp tồn tại trực tiếp ở nơi công việc vật lý xảy ra? Khi các nhà máy, hệ thống sản xuất và lưới năng lượng đòi hỏi quyền tự chủ cao hơn, việc dựa vào máy chủ hạng nặng hoặc điện toán đám mây dẫn đến độ trễ, tiêu thụ điện năng và tắc nghẽn phần cứng. Tương lai của tự động hóa đòi hỏi trí thông minh để tiến gần hơn đến cạnh máy. Cách tiếp cận này sử dụng một phần nhỏ phần cứng vật lý và cung cấp hiệu quả năng lượng vượt trội hơn rất nhiều.

Điều quan trọng là các giải pháp cho tính toán, cảm biến, điện tử công suất và khả năng AI nhúng hiệu quả hơn cho các hệ thống công nghiệp.

Một hình ảnh phân tách với hình ảnh vi mạch kỹ thuật số màu xanh lam và ba nhà nghiên cứu cùng nhau nhìn vào màn hình máy tính xách tay
Một cánh tay robot lắp ráp chính xác các bảng mạch in dọc theo băng tải tự động của nhà máy.

Mạch tích hợp, Điện tử công nghiệp và Công suất bao gồm các kiến trúc phần cứng tiên tiến cho các hệ thống tín hiệu kỹ thuật số, analog và hỗn hợp, bảng mạch in và tính toán đa mục đích hoặc ứng dụng cụ thể, bao gồm cả khối lượng công việc bảo mật và trí tuệ nhân tạo.

Các quy trình thiết kế tận dụng máy học và trí tuệ nhân tạo tổng hợp để thiết kế và xác minh phần cứng. Chúng bao gồm tích hợp, thu nhỏ, quy trình sản xuất và vòng đời đầy đủ của các sản phẩm bền vững. Bằng cách sử dụng chuỗi kỹ thuật số và công nghệ kép kỹ thuật số, các hệ thống theo miền cụ thể thúc đẩy việc thiết kế phần cứng và phần mềm trên các nền tảng điện tử.

Cái này Công nghệ cốt lõi của công ty bao gồm phần cứng cho các hệ thống điện toán, truyền thông, cảm biến, truyền động và cơ điện tử để cho phép các thiết bị hiện trường và biên giới an toàn, bền vững cho điện khí hóa, tự động hóa và số hóa. Nó cũng bao gồm tự động hóa thiết kế điện tử hỗ trợ AI cho các mạch tích hợp và bảng mạch in, tích hợp các giải pháp luồng kép và kỹ thuật số kỹ thuật số trên các lĩnh vực chức năng, điện, nhiệt và cơ học.

Hơn nữa, Công nghệ cốt lõi của Công ty này bao gồm các mạch tích hợp dành riêng cho phần cứng được xác định bằng phần mềm, điện tử công suất để chuyển đổi năng lượng và điều khiển chuyển động và các công nghệ điều khiển nhận thức phần cứng, hỗ trợ trí tuệ nhân tạo cho tự động hóa công nghiệp và robot thời gian thực.

Biểu tượng cho mạch tích hợp, điện tử công nghiệp và công suất
Ấn phẩm

Khám phá các bài báo nổi bật của chúng tôi


Mô phỏng hồi âm mùa xuân với mạng kết hợp có cổng kết hợp và mô hình không gian trạng thái

Xuất bản trong: ICASSP 2026
M. Wess, J. Janser, D. Dallinger, J. Janser, M. Wess, M. Bittner, D. Schnöll, A. Jantsch

Mô hình hóa hồi âm lò xo tương tự là một thách thức do các hành vi phi tuyến và đuôi dài. Chúng tôi đề xuất GCN-SSM, một mô hình học sâu lai kết hợp các mạng chập có cổng và các mô hình không gian trạng thái. Đạt được chất lượng tri giác hàng đầu, hàng đầu trong ngành, nó chỉ yêu cầu 125.7k thông số và cho phép triển khai CPU hiện đại.
Xem tại trang của nhà xuất bản


Phân tích hành vi vật liệu và kiểm tra độ mỏi hàn và kết quả dự đoán cho chu kỳ nhiệt dài hạn

Xuất bản trong: Hội nghị quốc tế lần thứ 26 về mô phỏng nhiệt, cơ học và đa vật lý và thí nghiệm trong vi điện tử và vi hệ thống (EuroSime)
Peter Fruehauf, Andreas Weigert, Rainer Dudek, Kerstin Kreyssig, Matthias Prinz, Susana Richter Trummer, Sven Rzepka

Nghiên cứu này xác nhận các mô phỏng FE dựa trên các thử nghiệm nhiệt 13 năm để dự đoán tuổi thọ mỏi trong các thành phần FBGA277 và QFN. Việc tính đến quá trình lão hóa vật liệu và độ co ngót trong các hợp chất đúc là điều cần thiết, bỏ qua lật co ngót tính toán độ cong vênh. Các định luật Creep Anand cũ phù hợp với các mô hình lỗi vật lý, không giống như dữ liệu chưa được lưu trữ.
Xem tại trang của nhà xuất bản


Bề mặt thông minh có thể cấu hình lại cho tự động hóa công nghiệp: Yêu cầu thuật toán đo, mô phỏng và điều khiển lan truyền mmWave

Xuất bản trong: 2024 Hội nghị chuyên đề quốc tế thứ 35 của IEEE về Truyền thông vô tuyến cá nhân, trong nhà và di động (PIMRC)
L.W. Mayer, A. Hofmann, M.Schiefer, H. Radpour, M.Hofer, D. Löschenbrand, T. Zemen

Nghiên cứu của chúng tôi trình bày một bề mặt thông minh có thể cấu hình lại 127 phần tử hoạt động (RIS) hoạt động ở tốc độ 23,8 GHz bỏ qua tắc nghẽn đường ngắm trong môi trường mmWave công nghiệp. Được điều khiển thông qua khuếch đại dựa trên FET, nó tập trung hiệu quả các tín hiệu vào các điểm mục tiêu. Các phép đo xác nhận hiệu suất chiều rộng chùm tia, cung cấp các tiêu chí cập nhật thực tế để theo dõi trong nhà di động.
Xem tại trang của nhà xuất bản


Mô hình hóa các bóng bán dẫn SiC và GaN dựa trên các phép đo thông số S xung

Xuất bản trong: Tháng 12 năm 2025, Thiết bị và Linh kiện Điện tử Nguồn
Martin Hergt, Bernhard Hammer, Martin Sack, Lukas W. Mayer, Sebastian Nielebock, Marc Hiller

Trong dự án nghiên cứu này, chúng tôi đã rút ra một mô hình 12 phần tử chính xác cho các bóng bán dẫn công suất SiC MOSFET và GaN HEMT sử dụng các phép đo tham số S xung từ 2 MHz đến 500 MHz. Bao gồm các vùng chèn ép, ohmic và hoạt động, mô hình được điều chỉnh lặp đi lặp lại thể hiện sự phù hợp tuyệt vời với các phép đo ban đầu cho bộ biến tần nhanh.
Xem tại trang của nhà xuất bản


Điều khiển chuyển động dựa trên AI với tính linh hoạt động của hệ thống

Xuất bản trong: 2024 Energy Conversion Congress & Expo Europe (ECCE Europe)
Niklas Körwer; Martin Bischoff; Michael Laumen; Rik W. De Doncker

Các thuật toán trong máy sản xuất ngày nay đang trở nên phức tạp hơn mỗi ngày để theo kịp nhu cầu thị trường về tăng năng suất và tính linh hoạt. Bài báo này đề xuất sử dụng học tập tăng cường và mạng nơ-ron để đẩy nhanh quá trình phát triển điều khiển chuyển động cho các máy sản xuất. Được đào tạo trên cặp song sinh kỹ thuật số, mạng điều chỉnh các điểm đặt động cơ theo động lực của bộ chuyển đổi tần số, giảm các lỗi sau, điều khiển trơn tru và cho phép tái sử dụng linh hoạt trên các cấu hình máy khác nhau.
Xem tại trang của nhà xuất bản