Inhaltsverzeichnis
1. Diskrepanz zwischen Bildung und Branchenanforderungen
2. Unterschätzung von Soft Skills
3. Geografische Verteilung der Kompetenzen
4. Mangel an qualifizierten Arbeitskräften
5. Mangel an Möglichkeiten zum kontinuierlichen Lernen
6. Das rasante Tempo des technologischen Fortschritts
7. Die Bedeutung von Cybersicherheitskompetenzen wird übersehen.
8. Die Herausforderung der Umschulung und Weiterqualifizierung der vorhandenen Arbeitskräfte
Überbrückung der Fachkräftelücke in Industrie 4.0 im Zeitalter der industriellen Automatisierung
Heim Technologie-Peripheriegeräte KI Acht krasse Realitäten des Fachkräftemangels im Zeitalter der industriellen Automatisierung

Acht krasse Realitäten des Fachkräftemangels im Zeitalter der industriellen Automatisierung

Apr 09, 2024 pm 06:16 PM
人工智能 工业自动化 机器人技术 Verbesserung der Fähigkeiten Industrie 4.0

Acht krasse Realitäten des Fachkräftemangels im Zeitalter der industriellen Automatisierung

Der Fachkräftemangel in der Industrie 4.0 wird immer deutlicher, da die industrielle Automatisierung in der heutigen Wirtschaft im Mittelpunkt steht und die Art und Weise, wie Produkte hergestellt und Dienstleistungen erbracht werden, revolutioniert. Durch die Integration von künstlicher Intelligenz, Robotik und dem Internet der Dinge optimiert dieser Technologiesprung die Effizienz und gestaltet den Arbeitsmarkt neu.

In einer industriellen Automatisierungsumgebung, in der sich Unternehmen und Arbeitnehmer ständig weiterentwickeln, werden die Fähigkeiten und Fertigkeiten zur Navigation in diesen fortschrittlichen Systemen immer häufiger. Es zeichnet sich eine zentrale Herausforderung ab – die große Kluft zwischen vorhandenen Fähigkeiten und den fortgeschrittenen Fähigkeiten, die für die Bewältigung dieser neuen Ära erforderlich sind. Um diese Qualifikationslücke zu schließen, besteht eine große Lücke zwischen den Fähigkeiten der bestehenden Mitglieder und den fortgeschrittenen Fähigkeiten, die für die Bewältigung dieser neuen Ära erforderlich sind. Um diese Qualifikationslücke zu schließen, müssen Unternehmen und Arbeitnehmer weiter lernen und sich anpassen, um sicherzustellen, dass sie inmitten dieses raschen Wandels relevant bleiben.

1. Diskrepanz zwischen Bildung und Branchenanforderungen

Bildungskurse haben oft Schwierigkeiten, mit den rasanten Branchenentwicklungen Schritt zu halten, was zu erheblichen Verzögerungen führt, die verhindern, dass neue Absolventen auf die moderne Arbeitswelt vorbereitet werden. Besonders ausgeprägt ist diese Lücke in den Bereichen Datenanalyse, maschinelles Lernen und fortschrittliche Fertigungstechnologien, wo die Nachfrage nach qualifizierten Fachkräften das Angebot übersteigt.

Ma Ji Die Komplexität von Industrie 4.0 ist entscheidend, da Soft Skills oft fehlen. Diese Diskrepanz beeinträchtigt die Beschäftigungsfähigkeit von Hochschulabsolventen und stellt gleichzeitig eine Herausforderung für Branchen dar, die sich die Kraft technologischer Innovationen zunutze machen wollen.

2. Unterschätzung von Soft Skills

An einem automatisierten Arbeitsplatz ergänzen Soft Skills technische Fähigkeiten, um eine umfassende und effektive berufliche Leistung sicherzustellen. Technische Fähigkeiten ermöglichen es Einzelpersonen, in komplexen Systemen zu agieren und Innovationen voranzutreiben. Soft Skills – wie kritisches Denken und Leseverständnis – ermöglichen es ihnen, komplexe Probleme zu bewältigen, differenzierte Informationen zu interpretieren und innovative Lösungen zu entwerfen.

Diese Fähigkeiten sind unerlässlich, um den breiteren Kontext der Aufgabe zu verstehen, fundierte Entscheidungen zu treffen und effektiv mit Teammitgliedern zu kommunizieren. Daher ist im High-Tech-Umfeld der Industrie 4.0 die Beherrschung sowohl von Hard- als auch Soft Skills entscheidend für den Erfolg. Es unterstreicht die Tatsache, dass die technischen Fähigkeiten nicht ausreichen, um den Anforderungen der Industrie gerecht zu werden.

3. Geografische Verteilung der Kompetenzen

Die Qualifikationslücke in der Industrie 4.0 variiert je nach Region und wirkt sich auf unterschiedliche Weise auf die lokale Wirtschaft aus. Regionen mit fortschrittlichen Technologieindustrien haben einen hohen Bedarf an Fähigkeiten in den Bereichen Robotik, künstliche Intelligenz und Datenanalyse, der oft die Fähigkeiten der lokalen Arbeitskräfte übersteigt und Innovation und Wachstum behindert.

Umgekehrt sind Regionen mit langsamerem technologischen Fortschritt mit einem Überangebot an traditionellen Fähigkeiten konfrontiert, benötigen aber mehr Fähigkeiten für moderne automatisierte Prozesse, was zu wirtschaftlicher Stagnation und Arbeitslosigkeit führt. Diese ungleiche Verteilung der Kompetenzen stellt eine Herausforderung für eine gerechte wirtschaftliche Entwicklung dar. Einige Regionen, die in der Lage sind, die Qualifikationslücke zu schließen, gedeihen als Innovationszentren und ziehen Investitionen an, während andere in einer sich schnell entwickelnden Weltwirtschaft aufholen müssen.

4. Mangel an qualifizierten Arbeitskräften

Branchen in allen Branchen kämpfen mit der Herausforderung, Arbeitskräfte mit den notwendigen Fähigkeiten zu finden, um an einem zunehmend automatisierten und technologisch fortschrittlichen Arbeitsplatz erfolgreich zu sein. Besonders akut ist der Kampf in Branchen, die hochspezialisierte Fähigkeiten erfordern, wie zum Beispiel der aktuelle Mangel an mindestens 375.000 Schweißfachkräften.

Diese Fachkräftelücke in der Industrie 4.0 spiegelt den spezifischen Bedarf an qualifizierten Schweißern wider. Es verdeutlicht ein umfassenderes Problem, bei dem das Angebot an ausgebildeten Fachkräften nicht die Nachfrage der Branche decken kann, was Produktivität und Wachstum beeinträchtigt. Dieser Mangel unterstreicht die Notwendigkeit gezielter Schulungsprogramme und Bildungsreformen, um die Fähigkeiten der Arbeitskräfte an die sich ändernden Bedürfnisse des Sektors anzupassen.

5. Mangel an Möglichkeiten zum kontinuierlichen Lernen

Die kontinuierliche Entwicklung von Industrie 4.0 unterstreicht den dringenden Bedarf an kontinuierlicher Aus- und Weiterbildung, um Arbeitnehmer mit den Fähigkeiten auszustatten, mit neuen Technologien und Prozessen umzugehen. Um diese Lücke zu schließen, investieren Unternehmen zunehmend in kontinuierliche Lernaktivitäten, wie z. B. interne Schulungsprogramme, Partnerschaften mit Bildungseinrichtungen zur Anpassung von Kursen und die Gewährung von Zuschüssen für Mitarbeiter, die entsprechende Zertifizierungen anstreben.

Darüber hinaus hat sich die Einführung von Online-Lernplattformen und virtuellen Schulungskursen zu einer praktikablen Strategie entwickelt, um flexible, bequeme und aktuelle Bildungsmöglichkeiten bereitzustellen. Die Förderung einer Kultur des lebenslangen Lernens ermöglicht es Unternehmen, ihre Mitarbeiter wettbewerbsfähig zu halten und Innovation und Anpassungsfähigkeit in einem schnelllebigen Technologieumfeld voranzutreiben.

6. Das rasante Tempo des technologischen Fortschritts

Die Technologie schreitet in einem beispiellosen Tempo voran, was eine große Herausforderung für die Aufrechterhaltung der Fähigkeiten der Arbeitskräfte darstellt, insbesondere angesichts der rasanten Entwicklung von künstlicher Intelligenz und Robotik. Diese Technologien stehen an vorderster Front, wenn es darum geht, branchenübergreifende Veränderungen voranzutreiben, Prozesse zu revolutionieren und neue Maßstäbe für Effizienz und Produktivität zu setzen.

Zum Beispiel ist das Roboterschweißen ein Beispiel für diesen Wandel, da es die Arbeitskosten erheblich senkt und Materialverschwendung minimiert und zeigt, wie Automatisierung die Produktion optimieren und nachhaltige Praktiken fördern kann. Die rasante Entwicklung solcher Technologien unterstreicht die Dringlichkeit einer kontinuierlichen Kompetenzentwicklung und Schulung, um sicherzustellen, dass Fachkräfte kompetent bleiben und die Branche auf dem globalen Markt wettbewerbsfähig bleibt.

7. Die Bedeutung von Cybersicherheitskompetenzen wird übersehen.

Der Aufstieg automatisierter und vernetzter Systeme hat den Bedarf an starken Cybersicherheitsmaßnahmen dramatisch erhöht. Die Komplexität und der Umfang digitaler Netzwerke erhöhen das Potenzial für Schwachstellen.

Da Prognosen darauf hindeuten, dass die Zeit, die für den Einsatz fortgeschrittener IT- und Programmierkenntnisse aufgewendet wird, in den Vereinigten Staaten um 50 % zunehmen wird, steigt die Nachfrage nach qualifizierten Cybersicherheitsfachkräften stark an. Allerdings besteht in der Industrie 4.0 eine eindeutige Qualifikationslücke zwischen der wachsenden Nachfrage und dem Angebot an qualifizierten Talenten, um diese Herausforderungen zu meistern.

Diese Lücke unterstreicht, wie wichtig es ist, die Bildungs- und Schulungsprogramme für Cybersicherheit zu stärken, um eine Belegschaft zu entwickeln, die in der Lage ist, komplexe automatisierte Systeme vor sich entwickelnden Bedrohungen zu schützen. Dies gewährleistet die Sicherheit und Integrität der technischen Infrastruktur, die für Industrie und Gesellschaft von entscheidender Bedeutung ist.

8. Die Herausforderung der Umschulung und Weiterqualifizierung der vorhandenen Arbeitskräfte

Unternehmen stehen bei der Umschulung vorhandener Mitarbeiter vor erheblichen logistischen und finanziellen Herausforderungen, um mit dem technologischen Fortschritt Schritt zu halten. Die Organisation eines umfassenden Programms erfordert erhebliche finanzielle Investitionen und die logistische Komplexität der Abstimmung von Zeitplänen mit laufenden Arbeitsverpflichtungen. Es ist auch wichtig, sicherzustellen, dass Ihre Inhalte relevant und aktuell bleiben.

Trotz dieser Hindernisse bleiben die Anpassungsfähigkeit der Belegschaft und das Engagement für lebenslanges Lernen von entscheidender Bedeutung. Dies zeigt sich besonders deutlich in Branchen wie dem Schweißen, in denen nach Schätzungen von Experten bis 2027 360.000 Fachkräfte benötigt werden, was die dringende Notwendigkeit einer Weiterqualifizierung unterstreicht, um die Qualifikationslücke in der Industrie 4.0 zu schließen. Die Entwicklung einer Kultur, die kontinuierliches Lernen wertschätzt, ist für Unternehmen, die wettbewerbsfähig bleiben wollen, und für Menschen, die auf einem sich verändernden Arbeitsmarkt beschäftigungsfähig bleiben wollen, von entscheidender Bedeutung.

Überbrückung der Fachkräftelücke in Industrie 4.0 im Zeitalter der industriellen Automatisierung

Die Beseitigung der Fachkräftelücke in Industrie 4.0 ist für den zukünftigen Erfolg der industriellen Automatisierung von entscheidender Bedeutung und stellt sicher, dass Mitarbeiter das volle Potenzial des technologischen Fortschritts nutzen können. Die Überbrückung dieser Lücke ist von entscheidender Bedeutung, um Innovationen voranzutreiben, weltweit wettbewerbsfähig zu bleiben und nachhaltiges Wirtschaftswachstum und die Schaffung von Arbeitsplätzen in einer zunehmend automatisierten Welt zu fördern.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonAcht krasse Realitäten des Fachkräftemangels im Zeitalter der industriellen Automatisierung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Erklärung dieser Website
Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io

Clothoff.io

KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

R.E.P.O. Energiekristalle erklärten und was sie tun (gelber Kristall)
2 Wochen vor By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Repo: Wie man Teamkollegen wiederbelebt
4 Wochen vor By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Hello Kitty Island Abenteuer: Wie man riesige Samen bekommt
4 Wochen vor By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version

SublimeText3 chinesische Version

Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1

Senden Sie Studio 13.0.1

Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version

SublimeText3 Mac-Version

Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Bytedance Cutting führt SVIP-Supermitgliedschaft ein: 499 Yuan für ein fortlaufendes Jahresabonnement, das eine Vielzahl von KI-Funktionen bietet Bytedance Cutting führt SVIP-Supermitgliedschaft ein: 499 Yuan für ein fortlaufendes Jahresabonnement, das eine Vielzahl von KI-Funktionen bietet Jun 28, 2024 am 03:51 AM

Diese Seite berichtete am 27. Juni, dass Jianying eine von FaceMeng Technology, einer Tochtergesellschaft von ByteDance, entwickelte Videobearbeitungssoftware ist, die auf der Douyin-Plattform basiert und grundsätzlich kurze Videoinhalte für Benutzer der Plattform produziert Windows, MacOS und andere Betriebssysteme. Jianying kündigte offiziell die Aktualisierung seines Mitgliedschaftssystems an und führte ein neues SVIP ein, das eine Vielzahl von KI-Schwarztechnologien umfasst, wie z. B. intelligente Übersetzung, intelligente Hervorhebung, intelligente Verpackung, digitale menschliche Synthese usw. Preislich beträgt die monatliche Gebühr für das Clipping von SVIP 79 Yuan, die Jahresgebühr 599 Yuan (Hinweis auf dieser Website: entspricht 49,9 Yuan pro Monat), das fortlaufende Monatsabonnement beträgt 59 Yuan pro Monat und das fortlaufende Jahresabonnement beträgt 499 Yuan pro Jahr (entspricht 41,6 Yuan pro Monat). Darüber hinaus erklärte der Cut-Beamte auch, dass diejenigen, die den ursprünglichen VIP abonniert haben, das Benutzererlebnis verbessern sollen

Kontexterweiterter KI-Codierungsassistent mit Rag und Sem-Rag Kontexterweiterter KI-Codierungsassistent mit Rag und Sem-Rag Jun 10, 2024 am 11:08 AM

Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird

Sieben coole technische Interviewfragen für GenAI und LLM Sieben coole technische Interviewfragen für GenAI und LLM Jun 07, 2024 am 10:06 AM

Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren

Kann LLM durch Feinabstimmung wirklich neue Dinge lernen: Die Einführung neuen Wissens kann dazu führen, dass das Modell mehr Halluzinationen hervorruft Kann LLM durch Feinabstimmung wirklich neue Dinge lernen: Die Einführung neuen Wissens kann dazu führen, dass das Modell mehr Halluzinationen hervorruft Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert

Um ein neues wissenschaftliches und komplexes Frage-Antwort-Benchmark- und Bewertungssystem für große Modelle bereitzustellen, haben UNSW, Argonne, die University of Chicago und andere Institutionen gemeinsam das SciQAG-Framework eingeführt Um ein neues wissenschaftliches und komplexes Frage-Antwort-Benchmark- und Bewertungssystem für große Modelle bereitzustellen, haben UNSW, Argonne, die University of Chicago und andere Institutionen gemeinsam das SciQAG-Framework eingeführt Jul 25, 2024 am 06:42 AM

Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten

SOTA Performance, eine multimodale KI-Methode zur Vorhersage der Protein-Ligand-Affinität in Xiamen, kombiniert erstmals molekulare Oberflächeninformationen SOTA Performance, eine multimodale KI-Methode zur Vorhersage der Protein-Ligand-Affinität in Xiamen, kombiniert erstmals molekulare Oberflächeninformationen Jul 17, 2024 pm 06:37 PM

Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S

Fünf Schulen des maschinellen Lernens, die Sie nicht kennen Fünf Schulen des maschinellen Lernens, die Sie nicht kennen Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist

SK Hynix wird am 6. August neue KI-bezogene Produkte vorstellen: 12-Layer-HBM3E, 321-High-NAND usw. SK Hynix wird am 6. August neue KI-bezogene Produkte vorstellen: 12-Layer-HBM3E, 321-High-NAND usw. Aug 01, 2024 pm 09:40 PM

Laut Nachrichten dieser Website vom 1. August hat SK Hynix heute (1. August) einen Blogbeitrag veröffentlicht, in dem es ankündigt, dass es am Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 teilnehmen wird, der vom 6. bis 8. August in Santa Clara, Kalifornien, USA, stattfindet viele neue Technologien Generation Produkt. Einführung des Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), früher Flash Memory Summit (FlashMemorySummit), hauptsächlich für NAND-Anbieter, im Zusammenhang mit der zunehmenden Aufmerksamkeit für die Technologie der künstlichen Intelligenz wurde dieses Jahr in Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) umbenannt Laden Sie DRAM- und Speicheranbieter und viele weitere Akteure ein. Neues Produkt SK Hynix wurde letztes Jahr auf den Markt gebracht

See all articles