為特定應用設計合適的機殼可能非常具有挑戰性。通常,設計師被迫開發高度定制的機櫃,其成本可能會提高,尤其是在原型製作過程中,並且上市時間可能會很長。而且風險自然更高,因為自定義零件和過時也可能是因素。
從模組化設計原則開始提供了更智能的方法來開發適用應用的儀器箱。
這個關鍵電子設備的具體考量包括金屬製造、絲印、電鍍和粉末塗層以及最終組裝和測試。此外,某些情況需要符合行業認證和法規。例如,在開發便攜式醫療設備時的重要考量是包裝要求,以確保設備的耐用性和適當遵守室內患者安全。
非侵入性的醫療治療,尤其是對於慢性疼痛的疾病,不僅可減少患者的疼痛和康復時間,而且還有助於降低醫療保健成本。由於醫療界的共贏,許多新技術創新都是由於改善患者體驗和臨床結果的願望,同時降低醫療保健提供者和付款人的開支,促進了許多新技術創新。
儘管開發醫療創新的公司可能知道醫療設備包裝需要滿足的認證和設計標準,但為其設備製造物理箱仍然是一項傳統上不在他們的駕駛室外的功能。那麼,他們如何確保他們的突破性技術能夠承受醫療領域的嚴峻考驗,其可攜性是關鍵的,並確保符合醫療標準和法規?
一個例子是一家利用超聲波的力量來提供一種完全非侵入性技術,該技術使用熱傳遞來消除導致疼痛和不適的神經,沒有更侵入性方法所需的風險、疼痛、高成本和廣泛培訓。該設備旨在成功治療多種慢性疾病,包括膝蓋和臀部關節炎,腰部疼痛和炎症,甚至骨移位。
這家初創公司知道它需要一個在醫療包裝方面有證明成功的合作夥伴,並且還可以提供符合成本效益的標準產品,因此選擇 Elma Electronic。憑藉易取得的工程能力,Elma 能夠快速修改經過驗證的標準產品,並提供全面的機箱生產。
電子箱不再放在實驗室的後室或工業架子上,而是設計可以在工作環境中坐桌旁或可攜式,因此可以根據需要使用裝置的位置,因此可以將其移動到不同的位置。美學與外殼外殼先進電子系統的功能和模塊化一樣重要的作用。該單元的外觀有助於通過現代設計元素傳遞技術創新感。
視覺吸引人的結構旨在最大程度地減少錶殼上的不美觀、分散注意力的部分。例如,螺絲可以放置在較不可見的位置,或者可以進入壓縮,在其中放置螺絲以保持平坦、光滑的表面。蓋板、圓角和邊框等元素可以增添機箱的外觀,塗漆的外觀或絲網外觀也可以幫助完美造型。
Elma 設計團隊與需要在高級工作環境中使用高解析度光譜分析儀的客戶合作,從 ID-Box16 開始,該產品提供了一些客製化選項,確實使最終產品脫穎而出。
光譜分析儀使用反射或折射技術來分離光的波長。高品質顯示器對於數據分析至關重要,這些類型的系統通常設計為桌上型或運輸到不同位置。開發的系統不僅適合機械、可攜性和用戶界面參數,還為系統提供了現代化的外觀和感覺。
另一個好處是,隨著越多的單位投入生產,庫存和組裝成本會降低,從而導致根據數量降低成本。
由於設計外殼的模組化多功能性,可以通過多種方式量身定制它們-無論是顏色、尺寸或定制配件,但這並不僅僅僅在此。前面板還可以提供自定義設計元素,因此您可以準確指定系統需求,並且外殼提供幾乎無限的顏色、飾面和切口選擇。
隨著技術公司轉向更靈活的設計和開發流程,對符合成本效益的標準產品的需求越來越多,這些產品仍然可以提供定制元素。從多元化的標準產品開始,設計師可以通過他們的思想過程來制定一個想法,然後根據他們的特定願望和需求量身定制該概念。這種成功的模型已被用於為 Elma 客戶開發許多電子機殼。考慮您的應用需求,並在這裡開始自定義機櫃設計。
System integration challenges have changed over the past few years, with new demands being put on manufacturers for integration, troubleshooting and system upgrades. This blog explores how Elma and its partners Interface Concept, Concurrent Technologies and EIZO Rugged Solutions define what partnering means within our ecosystem when working together.
Similar to how cloud computing evolved over the last decade to the de facto way of storing and managing data, Edge AI is taking off. Edge AI is one of the most notable trends in artificial intelligence, as it allows people to run AI processes without having to be concerned about security or slowdowns due to data transmission. And its impact is notable in industrial embedded computing, since it allows platforms to react quickly to inputs without access to the cloud. We asked some Edge AI partners: If analytics can be performed in the cloud, what is the benefit of an Edge AI approach, especially as it’s related to industrial embedded computing?