工业4.0有望在提高工厂数据自动化效率和生产率方面发挥重大作用,这在一定程度上要归功于汽车、物联网(IoT)和人工智能(AI)的并行发展。我们可以预见,在未来的工业流程中,机器将负责特定的“学习”任务,利用封闭的反馈回路,实时监控和报告极度详尽的生产数据,检测到偏差后会自动触发源参数调整。

PCB用户和AI系统总想要了解生产线中每块PCB的一切信息,而那些新兴的、先进的可追溯技术可以帮助他们实现这个愿望,这些技术通常与过程控制和可视化能力相关。

工业4.0有望在提高工厂数据自动化效率和生产率方面发挥重大作用,这在一定程度上要归功于汽车、物联网(IoT)和人工智能(AI)的并行发展。我们可以预见,在未来的工业流程中,机器将负责特定的“学习”任务,利用封闭的反馈回路,实时监控和报告极度详尽的生产数据,检测到偏差后会自动触发源参数调整。通过这种方式,系统将自我控制和校正,从而极大地提升产品良率。

这个过程将产生的惊人的数据量,如要加以利用和分析,将是一项管理上的艰巨的挑战,但这对机器学习(ML)而言极为必要,因为在机器学习中,AI就是用来汲取和“学习”所有的、每一点的可用信息。尽管电子产业实现这种自动化水平和智能水平还尚待时日,但它向工业4.0的演进已是正在进行时,PCB制造市场的最新趋势就证明了这一点。

PCB制造商面临的压力越来越大,因为他们被要求提供在其车间生产的每个成品PCB单元的越来越详尽的数据,从而使客户能够在整个供应链中,以最精细的数据粒度,快速识别、跟踪和排除PCB缺陷问题。为了应对这一挑战,PCB制造商正在进行流程改善,试图在制造过程的每个阶段都捕获PCB生产数据,并进行根本原因分析。这个过程将生成大量的制造数据的数据库,这些数据将使得整个制造过程完全可见,可以实现对给定PCB中每个单独层的功能完整性进行评估,并在器件通过生产线时监测其状态。

此外,PCB制造商正在寻求新的方法,使用智能制造来改善整体流程,并确定工厂系统中出问题的区域。先进的过程控制和可视化应用是这项策略的关键组成部分,最终也将成为实现全自动工厂的推动因素。

逐层精确跟踪

可追溯性和过程控制能力与工业4.0的核心原则非常一致,其所具有的益处不尽其数。可追溯性是指制造商可以始终跟踪缺陷直至最小PCB单元的能力。通过在整个生产线上收集数字数据,并将此数据直接传送到工厂的制造执行系统(MES)和IT部门,从而提高生产过程的可见性。此外,通过为所有制造设备建立集中式连接点,可追溯性提高了效率,节省了成本,尤其是通过对分析工具的利用,更加提高了产品良率并改进了流程管理。

实际上,PCB的可追溯性与依赖条形码和软件的商业商品和物料跟踪过程并无不同。但是与大多数商业商品不同,PCB要复杂得多,其故障的后果可以非常严重,其严重程度具体取决于板载电子设备的性质,它可以是智能手机、除颤器或无人驾驶车辆等,或介于这之间的任何其它设备。

图1:PCB制造商需要收集和跟踪数据。

从已完成的PCB上简单地读取和跟踪条形码是远远不够的,因为这样的可追溯性非常有限,要查明源于内部PCB层的问题会很困难。相反,工业4.0的主旨就是,每个PCB中每一层的每个单元都必须使用复杂的条形码标记和软件来分别编码,从而可以将其逻辑上链接到PCB层中的其它单元。

这种极其详尽的记录方法实现了端到端的可追溯性,从而可以对生产线中每个特定PCB的制造过程进行根本原因分析。这些可以跟踪的详细数据涵盖了:所用机器及其参数和操作、缺陷图片、制造日期和时间、操作员姓名、批号等等。

这些跟踪数据对于历史分析很有价值,但在PCB出厂之前进行处理、分析并立即反馈给MES,也同样有价值,甚或更具价值。如果要使用这些数据来有效识别和纠正生产过程中出现的问题,就需要对这些数据实时评估并采取相应的行动,从而避免缺陷的传播。随着ML和AI技术的兴起,这种实时的封闭式反馈回路对于实现真正的自动化学习和决策过程将至关重要。

深入了解制造过程

人们已不满足于PCB单元的可追溯性,对PCB制造过程完全可见的需求越来越强烈。截至目前,机器还无法自动做出决策,生产车间的操作员无法及时检查众多的制造系统以准确识别问题和趋势。先进的过程控制和可视化技术的出现仅仅标志着,我们向AI使能的全自动工厂迈出了第一步。

采用先进的过程控制和可视化技术,自动化且高度详尽的生产报告将为制造商在生产过程的早期提供一幅全景图,具备实时可见性,以及一个贯穿整个制造和检查阶段的缺陷分布图,详尽程度从面板直到单个PCB单元。PCB制造商可以利用生产监控中收集到的分析数据,来快速准确地鉴别整个设计和制造过程中的缺陷趋势。

凭借具有可行性建议的实际生产数据,PCB制造商可以进行根本原因分析,并与设计人员建立良性反馈机制。这种机制改善了整个生产车间的管理,可以得出有效、迅速和更加明智的决策,从而改善生产过程。由此产生的益处包括降低维护成本、减少停机时间以及提高生产率和效率。

收集数据、提升速度

通过艰苦努力才实现的可追溯性已成为嵌入式PCB制造商需要遵从的新规范,因为要在利润丰厚的电子器件市场中占据优势,有缺陷的产品是不能容忍的。但是,器件的完整性和可追溯性所带来的影响远远超过了产品可靠性。确实,在竞争激烈的PCB制造商领域中,PCB制造商展示和维持高水准产品质量和良率的能力,将成为影响客户做出选择的日益重要的因素。电子产品OEM厂商越来越多地对供应商的可追溯性及其对良率的影响进行审查,这些审查反过来也为客户评估供应商的生产可扩展性和成本结构提供依据。 制造商可以利用QR码(图2)跟踪每个电路板。

图2:制造商可以利用QR码跟踪生产过程中的电路板。

从更高的层面上来说,先进的制造过程控制对于PCB供应商来说也至关重要,因为他们正在寻找新的方法来改善整个系统的制造过程并提高整体良率。

可追溯性和实时连接能力对于PCB供应商争取宝贵的政府补贴尤其重要。这种趋势在欧洲和中国尤为明显,在中国,政府提出的“中国制造2025”战略规划对工业4.0给予了很高的重视。可追溯性和高级分析应用程序是开发AI驱动系统的初步措施。反过来,这些系统也是向全自动生产车间(工业4.0的终极目标)迈进的必不可少的要素。PCB供应商渴望在此证明自己的能力。

随着智能手机和高端电子产品在大众市场上展示的雄心壮志,PCB供应商们的生产数字化趋势也正在加速。在快速增长的自动驾驶汽车市场,设备故障和影响乘客安全的缺陷几乎是不能容许的,下一代PCB和嵌入式元器件供应商正在寻求机会为这个市场服务,这个势头必然不断增长。

而正是汽车市场,最有可能将PCB数据自动化要求向西方传播,传播到工业化的欧洲和北美/南美工厂。不难理解,载客自动驾驶汽车(以及组装自动驾驶汽车的机器人)将需要最严格的PCB和工艺完整性规范。

使用补充分析工具的可追溯性,有助于确保用于汽车的PCB在整个生产周期中都易于跟踪、访问和适应过程控制。未来,实时连接能力将有助于确保在发现缺陷后,立即识别并纠正流程异常。这种连接性还将提供对机器状态和相关警报的洞察,并实现对机器的远程控制。随着AI在智能工厂自动化中的应用,这些功能作为工业4.0愿景的核心,将变得不可或缺。

(参考原文: Industry 4.0 Drives New Perspective on PCB Manufacturing )

责编:Amy Guan

本文为《电子工程专辑》2020年2月刊杂志文章,版权所有,禁止转载。点击申请免费杂志订阅 

 

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