Вступ
В сучасному виробництві електроніки,Пляхня духовкає критичним кроком у процесі SMT (технологія поверхневого кріплення), і його якість безпосередньо впливає на надійність ПХБ. У міру того, як цифрова трансформація виробництва прискорюється, все більша кількість компаній використовує аналіз даних для оптимізації процесу пайки, що переробить, тим самим підвищуючи ефективність виробництва та дохідність продукту. Ця стаття поділиться уявленнями про те, як використовувати аналіз даних для оптимізації процесу духовки припою.
I. Огляд процесу духовки припою
Цей процес в першу чергу використовує теплову провідність для перенесення тепла на припою, розплавлення його та досягнення металургійного зв’язку між припою та компонентними проводами та мідною фольгою на платі PCB, тим самим забезпечуючи надійне з'єднання між компонентами та плановою плату. Процес духовки для припою пропонує такі переваги, як висока автоматизація та стабільна, надійна якість паяльної якості, що робить її широко прийнятою в галузі виробництва електроніки.
Ii. Значення аналізу даних у духовці Reflow Sodreing
1. Моніторинг у режимі реального часу та виявлення аномалії
Зібравши такі дані, як криві температури печі та статус роботи обладнання за допомогою датчиків у поєднанні з алгоритмами машинного навчання, аномалії можуть бути ідентифіковані в режимі реального часу, таких як надмірні коливання температури або ненормальні швидкості конвеєра.
2. Оптимізація кривих температури печі
Аналіз даних може допомогти встановити оптимальні моделі температури печі для різних моделей продуктів. Провівши кластерний аналіз історичних даних про кваліфіковані продукти, оптимальні комбінації параметрів можуть бути вилучені для направлення налаштувань для нових партіїв.
3. Прогнозне обслуговування
Аналізуючи журнали роботи обладнання та записи несправностей, можна передбачити потенційні механічні або електричні несправності, що дозволяє активному плануванню технічного обслуговування для мінімізації простоїв.
4. Поліпшення врожаю та аналіз дефектів
Корелюючи дані про дефект зварювання з параметрами процесу, можна визначити ключові фактори, що впливають на вихід, що дозволяє коригуванню параметрів процесу для зниження швидкості дефектів.
Iii. Етапи та рекомендації впровадження
1. Розробка системи збору даних
Розгорніть датчики IoT для збору ключових параметрів, таких як температура, вологість, тиск та швидкість конвеєра, забезпечення цілісності даних та своєчасності.
2. Очищення даних та попередня обробка
Видаліть люди, обробляйте відсутні значення та виконайте стандартизацію, щоб закласти основу для подальшого моделювання.
3. Моделі аналізу будівлі
Використовуйте статистичний аналіз, регресійні моделі або методи глибокого навчання для встановлення моделі взаємозв'язку між якістю зварювання та параметрами процесу.
4. Візуалізація та підтримка рішень
Використовуйте інструменти BI для представлення результатів аналізу у формі діаграми, допомагаючи інженерам у прийнятті рішень щодо швидкого регулювання.
5. Встановлення механізму оптимізації закритого циклу
Реалізуйте автоматизований механізм зворотного зв’язку з аналізу даних до коригування обробки, постійно оптимізуючи виробничі процеси.
Iv. Тематичне дослідження
Певний виробник EMS розгорнув платформу аналізу даних для всебічного оптимізації своєї лінії пайки. Система зібрала криві температури печі для кожної друкованої плати та проводила кореляційний аналіз у поєднанні з результатами перевірки AOI. Після трьох місяців ітеративної оптимізації виробнича лінія досягла на 8% збільшення прибутку продукту, зменшення споживання енергії на 5% та на 20% скорочення часу налагодження.
Висновок
Аналіз даних стає ключовим рушієм розумного виробництва. Науково збираючи, аналізуючи та застосовуючи дані, не тільки можна покращити стабільність якісної стабільності пайки, але також може бути значно підвищена загальна ефективність виробництва. Надалі, з подальшим розвитком ШІ та великих технологій даних, рівень розвідки процесів роздуму надалі буде вдосконалюватися, що приносить більші конкурентні переваги до підприємств.
Профіль компанії
Zhejiang Neoden Technology Co., Ltd.з 2010 року виготовляє та експортує різні невеликі машини для вибору та розміщення. Скористайтеся нашими багатими досвідченими науково -дослідними та науково -дослідними, добре підготовленими виробництвом, Neoden виграє велику репутацію від всесвітніх клієнтів.
У нашій глобальній екосистемі ми співпрацюємо з нашими найкращими партнерами, щоб забезпечити більш закриття служби продажів, високої професійної та ефективної технічної підтримки.
Ми вважаємо, що чудові люди та партнери роблять Neoden великою компанією і що наша прихильність до інновацій, різноманітності та стійкості забезпечує автоматизацію SMT доступне для кожного любителя скрізь.