瑞萨电子:受灾芯片制造工厂4月19日之前重启生产

Release time:2021-04-12
author:
source:eefocus
reading:2833

车用芯片大厂瑞萨电子那珂工厂N3大楼自3月19日突发火灾,使其12英寸晶圆生产线受损以来,恢复运作的进程一直受到行业关注。

 

据台媒钜亨网证实,瑞萨电子茨城县那珂市N3大楼的无尘室已在周五晚间9点左右恢复运作,朝本月重启生产的目标前进。

 

瑞萨电子:受灾芯片制造工厂4月19日之前重启生产

 

瑞萨表示,正朝19日之前让那珂工厂12吋厂房N3大楼重启生产的目标前进,距离3月19日的火灾历时约一个月。

 

日媒周五(4月9日)报道,瑞萨电子受灾芯片制造工厂将于4月19日前重启生产。

 

此前,据日本《朝日新闻》报导称,根据消息人士说法,日本车用MCU龙头大厂瑞萨电子因火灾缘故而陷入停工的那珂工厂(日本茨城县)将在4月19日之前重启生产,但出货量要到6月下旬之后才能恢复到灾前水准。

 

据悉,N3大楼生产12吋晶圆,以车用半导体为主,发生火灾后,恶化了汽车芯片市场的供求关系,包括丰田、日产等主要车厂等都因此计划消减汽车产能。

 

瑞萨电子名列全球十大半导体供应商,其生产的芯片用于移动通信、汽车电子等领域,瑞萨的芯片被包括丰田、福特和日产在内的几乎所有汽车制造商所使用。

 

本周早些时候,有报道称,为解决半导体供给不足问题,瑞萨电子已经决定利用西条工厂来进行替代生产作业。瑞萨还计划利用日本其他工厂以及委托海外厂商代工等方式扩大替代生产规模。不过包含产线整备在内,芯片生产需花费很长一段时间,因此替代生产的产品要进行出货预估得花90天左右时间。

 

瑞萨生产中断加剧了全球“芯片荒”,自去年年底以来,这一问题一直困扰着全球汽车和电子设备生产商。

 

在控制汽车行驶的重要半导体——微处理器领域,瑞萨占据了30%的市场份额,而遭受火灾的那珂工厂的芯片产出有三分之二供应汽车产业。

 

日媒报道指出,根据民间机构估算,瑞萨那珂工厂火灾事件恐让日系车厂最高减产240万台,因此其复产速度成为市场关注的焦点。

 

全球汽车行业正在遭遇一场半导体供应短缺危机。去年全球爆发新冠疫情,随后的需求萎缩导致汽车公司大幅削减了芯片需求订单,然而随着疫情稳定,汽车市场需求开始复苏。这导致全球半导体代工厂产能陷入空前紧张,许多汽车企业的芯片库存已经无法满足生产所需。不过,随着瑞萨那珂工厂N3工厂芯片产能逐渐恢复,汽车“缺芯”这一现状有望缓解。

注:图文源自网络,如有侵权请联系删除!

("Note: The information presented in this article is gathered from the internet and is provided as a reference for educational purposes. It does not signify the endorsement or standpoint of our website. If you find any content that violates copyright or intellectual property rights, please inform us for prompt removal.")

Online messageinquiry

reading
议程揭晓|6.14深圳见 · 瑞萨RA MCU开发者日
喜报丨瑞萨电子凭借R-Car X5H荣膺第五届知鼎奖“智能驾驶科技创新奖”
2026-06-03 10:49 reading:301
瑞萨丨技术干货|解决方案套件概念:AI赋能的智能电动自行车——重塑城市出行与智能交通
  电动自行车正在迅速重塑城市出行方式。作为汽车之外更可持续、更灵活的选择,电动自行车不仅有助于缓解交通拥堵,也符合绿色低碳的发展趋势。随着电动自行车技术的不断进步和普及,用户对安全性、可靠性和智能辅助功能的期待也在持续提升。  然而,无论是传统机械自行车还是电动自行车,当前仍高度依赖骑手的主动感知以及按计划进行的维护保养。许多机械问题往往是逐步演变的,在性能明显下降或故障真正发生之前,几乎没有预警信号。这种被动式维护方式容易导致意外故障、更高的维修成本,甚至带来潜在的安全隐患。  瑞萨通过AI赋能的智能电动自行车概念方案应对这些挑战。该方案基于嵌入式边缘人工智能(AI),在自行车本体上即可实现预测性维护、智能骑行辅助、环境感知以及电池管理优化,无需依赖云端连接。  嵌入式边缘AI实现预测性与智能骑行  智能电动自行车的核心由Renesas AIK-RA8D1 AI开发套件驱动。该套件基于RA8D1微控制器(MCU)),这是一款面向实时嵌入式AI应用设计的高性能Arm® Cortex-M85® MCU。借助Renesas Reality AI Tools®,开发者可以部署高度优化的AI模型,使其完全运行于MCU本地,无需云端计算支持。  这种系统架构在实现更安全、更高效骑行体验的同时,也有效控制了功耗和系统成本,非常适合大规模部署于智能出行设备中。  AI赋能的智能电动自行车围绕以下两大核心能力,全面提升骑行体验:  AI驱动的状态监测  更顺畅、更安全的骑行体验,全面提升用户感受  瑞萨电动自行车概念  AI驱动的状态监测  无论是传统自行车、电动自行车,还是共享出行车队中的自行车,本质上都是精密的机械系统。其性能高度依赖于关键部件的健康状况,包括链条、齿轮、轴承以及车架连接部位。随着时间推移,这些部件会因机械应力、环境影响以及骑行工况而逐渐磨损和劣化。  传统的维护方式通常依赖定期人工检查或基于里程的保养周期。这些方法往往不够精准且偏被动,容易导致突发故障,增加维护成本和运营风险。  通过将AIK‑RA8D1与加速度传感器直接集成到自行车中,实时AI驱动的状态监测成为可能。系统可持续分析振动特征和运动模式,及早发现机械性能退化的迹象。  关键预测性维护功能包括:  链条劣化检测(Chain Deterioration Detection)——系统监测传动系统的振动模式。当振动特征偏离正常状态时,可在性能明显下降之前识别出链条过度磨损或润滑异常问题。  齿轮异常检测(Gear Anomaly Detection)——AI模型可识别由齿轮齿面磨损、损坏或变速器对位异常引起的异常振动模式,实现早期干预。  轴承失效检测(Bearing Failure Detection)——轴承在劣化过程中会产生特定的高频振动特征。系统可在出现可听噪声或严重机械损伤之前就检测到这些异常。  车架结构监测(Frame Structure Monitoring)——通过振动分析,还可识别车架的松动或结构性变化,从而提升骑行安全性并延长整车使用寿命  瑞萨如何实现智能自行车监测  要构建高精度的状态监测AI模型,必须采集涵盖正常运行状态和多种机械故障状态的数据集。  为此,系统采用AIK-RA8D1 AI开发套件,并通过Pmod™模块连接外部加速度传感器。开发套件和传感器均直接安装在自行车上,在真实骑行场景中采集振动和运动数据。  数据集采集通过Data Storage Tools完成。该工具可作为插件集成在Renesas e² studio中,也可作为独立应用供第三方IDE用户使用工具可实时采集加速度传感器的原始数据,并进行存储,用于后续的数据标注和AI模型训练。  Figure1.Training Set-up  AI模型开发与部署  在完成数据标注并上传至Renesas Reality AI Tools后,可利用云端AutoML功能训练和评估多个AI模型,并针对RA8D1 MCU进行部署优化。  最终选定的模型能够识别七种系统状态:  电动自行车状态:识别空闲与静止状态  链条运行状态:识别正常的正向与反向链条运动  齿轮异常:基于变速器位置检测两种故障状态  后轮结构状态:识别潜在的后轮松动问题  该优化模型在仅占用5KB内存的情况下,实现了99.63%的识别准确率,可高效运行于RA8D1 MCU上。  Figure2.Model Development to Deployment Flow  部署完成后,推理结果可通过集成在e² studio开发环境中的AI Live Monitor工具进行实时监控。  AI增强型骑行智能  除状态监测外,AIK RA8D1还可作为智能电动自行车计算核心,充当中央处理节点,分析来自电机、电池及各类传感器的数据——支持在有或无额外传感硬件的情况下运行。  AI赋能的骑行功能示例包括:  载荷分布检测——通过分析振动与运动信号,系统可估算骑手及货物的重量分布。据此推荐或自动调整坐垫位置,以提升舒适性和踩踏效率。  路面类型识别(Surface Detection)——AI模型可识别沥青路、碎石路或不平整地形。并根据路况动态调整电机扭矩和功率输出,从而提升稳定性与能效。  目标检测,实现更安全骑行(Object Detection for Safer Riding)——结合视觉传感器时,AI模型可识别周围车辆与障碍物,在盲区来车时触发预警。  “See with Sound”的空间感知能力——通过麦克风阵列,系统可估算周围车辆的来向,并向骑手提供空间方位提示,而无需持续视觉关注。  推动下一代智能出行  AI驱动的智能电动自行车方案充分展示了嵌入式边缘AI对个人出行和共享交通的变革潜力。通过将预测性维护与环境感知能力直接集成到自行车中,制造商能够打造更安全、更可靠、更高效的出行解决方案。  瑞萨AI技术致力于帮助客户基于可扩展的边缘AI平台,构建适用于实时嵌入式部署的智能出行系统。  告别突发故障,从瑞萨开始打造更智能、更安全的自行车。  准备好将AI驱动的状态监测引入骑行领域了吗?
2026-06-02 09:56 reading:326
喜报|瑞萨电子荣获上海繁易“战略合作伙伴”奖
2026-05-29 09:55 reading:409
  • Week of hot material
  • Material in short supply seckilling
model brand Quote
CDZVT2R20B ROHM Semiconductor
TL431ACLPR Texas Instruments
RB751G-40T2R ROHM Semiconductor
MC33074DR2G onsemi
BD71847AMWV-E2 ROHM Semiconductor
model brand To snap up
TPS63050YFFR Texas Instruments
BP3621 ROHM Semiconductor
ESR03EZPJ151 ROHM Semiconductor
IPZ40N04S5L4R8ATMA1 Infineon Technologies
BU33JA2MNVX-CTL ROHM Semiconductor
STM32F429IGT6 STMicroelectronics
Hot labels
ROHM
IC
Averlogic
Intel
Samsung
IoT
AI
Sensor
Chip
About us

Qr code of ameya360 official account

Identify TWO-DIMENSIONAL code, you can pay attention to

AMEYA360 weixin Service Account AMEYA360 weixin Service Account
AMEYA360 mall (www.ameya360.com) was launched in 2011. Now there are more than 3,500 high-quality suppliers, including 6 million product model data, and more than 1 million component stocks for purchase. Products cover MCU+ memory + power chip +IGBT+MOS tube + op amp + RF Bluetooth + sensor + resistor capacitance inductor + connector and other fields. main business of platform covers spot sales of electronic components, BOM distribution and product supporting materials, providing one-stop purchasing and sales services for our customers.

Please enter the verification code in the image below:

verification code