Въведение
В съвременното производство на електроника,Спойка Рефур фурнае критична стъпка в процеса на SMT (Surface Mount Technology) и качеството му пряко влияе върху надеждността на ПХБ. Тъй като дигиталната трансформация на производството се ускорява, все по -голям брой компании използват анализа на данните, за да оптимизират процеса на запояване на профили, като по този начин повишават ефективността на производството и добива на продукта. Тази статия ще сподели представа за това как да се използва анализ на данни, за да оптимизира процеса на пещта на спойка.
I. Преглед на процеса на пещта на спойка
Този процес използва основно термична проводимост за прехвърляне на топлина на спойка, разтопявайки я и постигайки металургична връзка между спойка и компонента на проводниците и медно фолио на платката за PCB, като по този начин гарантира надеждна връзка между компонентите и платката за PCB. Процесът на пещта на Solder Reflow предлага предимства като висока автоматизация и стабилно, надеждно качество на запояване, което го прави широко възприето в производството на електроника.
II. Стойността на анализа на данните в фурната за запояване на профили
1. Мониторинг в реално време и откриване на аномалия
Чрез събиране на данни като криви на температурата на пещта и работно състояние на оборудване чрез сензори, комбинирани с алгоритми за машинно обучение, аномалиите могат да бъдат идентифицирани в реално време, като прекомерни температурни колебания или ненормални скорости на конвейерния лента.
2. Оптимизация на кривите на температурата на пещта
Анализът на данните може да помогне за установяване на оптимални модели на температура на пещта за различни модели на продукти. Чрез извършване на клъстер анализ на исторически данни за температурата от квалифицирани продукти, оптимални комбинации от параметри могат да бъдат извлечени, за да насочат настройките за нови партиди.
3. Прогнозна поддръжка
Чрез анализиране на работни трупи за работа и записи на неизправности могат да се прогнозират потенциални механични или електрически неизправности, което позволява проактивното планиране на поддръжката да сведе до минимум престоя.
4. Анализ на подобряване на добива и дефекти
Чрез съпоставяне на данните за заваряване на дефекти с параметрите на процеса могат да бъдат идентифицирани ключови фактори, влияещи върху добива, като се даде възможност на корекциите на параметрите на процеса да се намали скоростта на дефекти.
Iii. Стъпки и препоръки за изпълнение
1. Разработка на системата за събиране на данни
Разгърнете IoT сензорите за събиране на ключови параметри като температура, влажност, налягане и скорост на конвейера, като гарантирате целостта на данните и навременността.
2. Почистване на данни и предварителна обработка
Отстранете остатъците, обработвайте липсващи стойности и извършете стандартизация, за да поставите основата за последващо моделиране.
3. Модели за анализ на сгради
Използвайте статистически анализ, регресионни модели или методи за дълбоко обучение, за да установите модел на взаимоотношения между качеството на заваряване и параметрите на процеса.
4. Визуализация и подкрепа на решенията
Използвайте BI инструменти за представяне на резултатите от анализа във формата на диаграмата, подпомагайки инженерите при вземане на решения за бърза корекция.
5. Създаване на механизъм за оптимизация със затворен контур
Приложете автоматизиран механизъм за обратна връзка от анализа на данните до корекциите на процеса, непрекъснато оптимизиране на производствените процеси.
IV. Казус
Определен производител на EMS разгърна платформа за анализ на данни, за да оптимизира цялостно своята линия за запояване на презареждане. Системата събра кривите на температурата на пещта за всеки PCB и проведе корелационен анализ в комбинация с резултатите от инспекцията на AOI. След три месеца итеративна оптимизация, производствената линия постигна 8% увеличение на добива на продукта, 5% намаление на консумацията на енергия и 20% намаление на времето за ръчно отстраняване на грешки.
Заключение
Анализът на данните се превръща в ключов двигател на интелигентното производство. Чрез научно събиране, анализиране и прилагане на данни не само качествената стабилност на фурната за запояване на префонтаж може да се подобри, но и общата ефективност на производството също може да бъде значително повишена. В бъдеще, с по -нататъшното развитие на AI и технологиите за големи данни, нивото на разузнаване на процесите на преобръщане ще продължи да се подобрява, като ще доведе до по -големи конкурентни предимства на предприятията.
Профил на компанията
Zhejiang Neoden Technology Co., Ltd.Произвежда и изнася различни машини за избор и място от 2010 г. Възползвайки се от нашите богати опитни научноизследователска и развойна дейност, добре обучена продукция, Neoden печели голяма репутация от световните клиенти.
В нашата глобална екосистема ние си сътрудничим с най -добрите си партньори, за да предоставим по -затваряща услуга за продажби, висока професионална и ефективна техническа поддръжка.
Вярваме, че великите хора и партньори правят Неоден страхотна компания и че ангажиментът ни за иновации, разнообразие и устойчивост гарантира, че SMT автоматизацията е достъпна за всеки хобист навсякъде.