1, 자동화의 적용인쇄 회로 보드 제조
(1) 자동 생산 라인
인쇄 회로 보드 제조 공정에는 여러 가지 복잡한 프로세스가 포함되며 자동화 된 생산 라인은 이러한 프로세스를 유기적으로 통합합니다. 원자재의 로딩에서 시작하여 자동 장비는 기판, 구리 호일 및 기타 재료를 해당 가공 위치로 정확하게 운송 할 수 있습니다. 예를 들어, 다중 - 인쇄 회로 보드 라미네이팅 공정에서 자동 라미네이팅 머신은 사전 설정 파라미터에 따라 온도, 압력 및 시간을 정확하게 제어 할 수있어 기판 및 구리 포일의 각 층 사이의 긴밀한 결합을 보장하여 인터레이어 거품과 같은 결함을 효과적으로 감소시킬 수 있습니다. 후속 회로 생산 공정에서 자동화 된 노출 및 에칭 머신은 설계 요구 사항에 따라 회로를 정확하게 노출시키고 에칭하여 회로 폭과 간격을 더 잘 제어하고 인쇄 회로 보드 배선 밀도를 개선 할 수 있습니다.
(2) 자동 테스트 장비
인쇄 회로 보드 제품의 품질을 보장하기 위해 자동 테스트 장비는 필수 불가결 한 역할을합니다. 자동 광학 검사 (AOI) 시스템은 인쇄 회로 보드의 표면을 빠르게 스캔하고 - 정밀 이미지 인식 기술을 통해 단락, 오픈 회로, 구성 요소 오프셋 및 누락 된 부품과 같은 문제를 감지 할 수 있습니다. 기존 수동 검사와 비교하여 AOI 시스템은 빠른 검사 속도와 높은 정확도를 가지며 단기간에 큰 - 영역 인쇄 회로 보드를 포괄적으로 검사 할 수 있습니다. 또한 전기 성능 테스트 측면에서 자동 테스트 장비는 인쇄 회로 보드 전도도, 단열재, 임피던스 등과 같은 매개 변수를 정확하게 측정 할 수 있으며 제품이 품질 표준을 충족하는지 여부를 자동으로 결정하고 실제 - 생산 공정 매개 변수의 적시 조정을 위해 생산 제어 시스템에 데이터를 테스트하는 실제 피드백을 제공합니다.
(3) 자동 재료 관리
인쇄 회로 보드 제조에는 많은 양의 원자재 및 구성 요소가 필요하며 자동 재료 관리 시스템은 재료를 효율적으로 제어 할 수 있습니다. 바코드, QR 코드 또는 RFID (Radio Frequency Identification) 기술을 사용하여 각 자료는 고유하게 식별되며 재료 창고, 저장, 요청의 전체 프로세스는 정보 기술을 통해 추적 및 관리됩니다. 이 시스템은 생산 계획에 따라 재료 요구 사항을 자동으로 계산할 수 있으며 구매 부서가 재고를 보충하도록 즉시 상기시키고 재료 부족으로 인한 생산 정체를 피할 수 있습니다. 동시에, 재료 저장 공정에서 자동화 된 창고 장비는 유형, 사양 및 사용 빈도를 기반으로 재료를 지능적으로 저장하고 신속하게 검색하여 스토리지 효율성 및 재료의 공간 활용을 향상시킬 수 있습니다.
2, 인쇄 회로 보드 제조에서 지능 적용
(1) 지능형 생산 일정 시스템
지능형 생산 일정 시스템은 인쇄 회로 보드 제조의 "뇌"입니다. 생산 라인에서 다양한 장비의 운영 상태, 생산 진행, 재료 공급 및 주문 배달 시간에 대한 정보를 수집하고 분석하고 실제 - 시간 예약 최적화를위한 고급 알고리즘을 사용합니다. 예를 들어, 특정 장치 오작동 또는 생산 일정이 지연되면 시스템은 생산 작업의 할당을 신속하게 조정하고 후속 프로세스를 다른 유휴 장치에 합리적으로 할당하고 전체 생산 공정의 연속성과 효율성을 보장 할 수 있습니다. 동시에, 지능형 생산 일정 시스템은 시장 수요와 주문 우선 순위를 예측하고, 생산 계획을 합리적으로 정리하고, 긴급 주문을 우선 순위를 정하고, 고객 만족도를 향상시킬 수 있습니다.
(2) 지능적인 프로세스 최적화
빅 데이터 분석 및 인공 지능 기술을 통해 인쇄 회로 보드 제조업체는 지능적인 프로세스 최적화를 달성 할 수 있습니다. 원자재 특성, 장비 운영 매개 변수, 프로세스 데이터 및 제품 품질 검사 결과를 포함하여 대량의 생산 데이터를 수집하고 분석하여 데이터 모델이 설정됩니다. 이러한 모델을 사용함으로써 프로세스 매개 변수와 제품 품질 간의 관계를 깊이 탐색하여 자동 최적화 및 프로세스 매개 변수 조정을 달성 할 수 있습니다. 예를 들어, 드릴링 프로세스에서, 상이한 기판 재료 및 조리개 요구 사항에 따라 지능형 시스템은 드릴링 속도, 피드 속도 및 드릴 비트 교체 주파수와 같은 매개 변수를 자동으로 조정하여 최상의 드릴링 품질 및 효율성을 달성 할 수 있습니다. 전기 도금 공정에서, 도금 용액의 농도, 온도, 전류 밀도 및 기타 파라미터를 실시간으로 모니터링하고, 제품의 코팅 두께 요구 사항과 결합함으로써, 지능형 제어 시스템은 도금 용액의 조성을 자동으로 보충하고, 현재 크기를 조정하며, 코팅의 균일 성 및 접착력을 보장 할 수있다.
(3) 지능형 장치 유지 보수
장비 가동 중지 시간을 줄이고 장비 신뢰성 및 서비스 수명을 향상시키기 위해 지능형 장치 유지 보수 시스템은 장비에 다양한 센서를 설치하여 실제 - 온도, 진동, 소음, 전류, 전압 등과 같은 시간 작동 데이터를 사용 하여이 데이터를 사용하여 기계 학습 알고리즘과 결합 된 실제 모니터링 및 시간적 모니터링 및 예측 가능한 상태의 예측 가능성을 예측합니다. 예를 들어, 특정 장치의 중요한 구성 요소가 비정상적인 온도 상승 또는 진동 증가를 경험하면 시스템은 자동으로 경고를 발행하여 유지 보수 인력이 갑작스런 장비 고장으로 인한 생산 중단을 피하기 위해 검사 및 수리를 미리 수행하도록 촉구합니다. 동시에, 지능형 장치 유지 보수 시스템은 장치의 운영 기록 데이터 및 유지 보수 기록을 기반으로 개인화 된 유지 보수 계획을 개발할 수 있으며 장치의 유지 보수 시간과 콘텐츠를 합리적으로 정리하고 유지 보수 비용을 줄일 수 있습니다.