L'actualité PCB - ​ PCB utilise l'intelligence artificielle et le Machine Learning

Maintenant, les PCB ont atteint une nouvelle étape. L'introduction de nouvelles technologies telles que les circuits imprimés à haute densité (HDI) et les substrats IC (ICS) a permis d'automatiser l'ensemble du processus de production, du manuel à l'automatisation complète. À mesure que les techniques de fabrication évoluent, les processus deviennent de plus en plus complexes et la détection des défauts devient de plus en plus importante et difficile. Ces défauts mortels peuvent entraîner la destruction de toute la carte PCB. Pour l'industrie de la fabrication de PCB, des opportunités émergent pour optimiser les processus de production et, finalement, l'ensemble du processus de fabrication de PCB en utilisant l'intelligence artificielle.

La fabrication de PCB repose souvent sur des experts qui ont accumulé des années de connaissances. Ces experts connaissent et comprennent parfaitement chaque étape du processus de fabrication. Ils savent comment utiliser leurs connaissances pour optimiser la production et augmenter la production. Les limitations humaines (y compris le mauvais fonctionnement et la fatigue) entravent la croissance de l'efficacité. Une erreur de l'opérateur ou une mauvaise identification des défauts du PCB ("fausse alarme") peut affecter le rendement ou même endommager le PCB lui - même en raison d'un traitement excessif. En intégrant l’intelligence artificielle dans le processus de fabrication, les machines peuvent ajouter de la valeur en prenant en charge certaines tâches « d’apprentissage», tandis que les experts humains continuent à assumer des tâches plus complexes qui nécessitent une réflexion et une interaction tout en optimisant et en « formant». La combinaison de l'homme et de l'intelligence artificielle améliore l'efficacité globale et les opérations et représente la plus grande opportunité pour les systèmes d'IA.

Intelligence artificielle et industrie 4.0

La tendance ultime dans le développement des PCB est d'avoir une usine entièrement intégrée avec des systèmes industrie 4.0 qui utilisent des technologies d'intelligence artificielle au niveau mondial et des systèmes de fabrication. Le niveau « Global » comprend tous les systèmes de l’usine, pas seulement les systèmes de fabrication individuels.

L'industrie 4.0 fournit une infrastructure d'automatisation et d'échange de données qui permet l'analyse de la production en temps réel, la communication bidirectionnelle et le partage de données, la traçabilité et l'analyse de données à la demande. Dans n'importe quelle usine, l'intelligence artificielle peut utiliser les données obtenues à partir de divers systèmes et machines de fabrication pour améliorer les processus. Ces données sont collectées au moyen de mécanismes de l'industrie 4.0 (p. ex. traçabilité, communication bidirectionnelle). Les usines bénéficient de l'intelligence artificielle pour analyser de grandes quantités de données à l'échelle du système afin d'optimiser la configuration de l'usine et d'atteindre les plus hauts niveaux de productivité et de production. L'analyse de l'intelligence artificielle et l'auto - apprentissage sont en cours et se font via des réseaux de neurones artificiels. En quelques années, il éliminera l'intervention d'opérateurs humains et conduira à la mise en place d'usines entièrement automatisées.

Ce nouveau modèle de fabrication de PCB nécessite une connectivité complète de tous les systèmes de l'usine et utilise l'intelligence artificielle comme mécanisme de surveillance et de prise de décision. À l’heure actuelle, il existe des défis technologiques exclusifs qui limitent l’automatisation complète des usines de PCB, mais l’intelligence artificielle a été ajoutée à des systèmes individuels, comme les solutions d’inspection optique automatisée (AOI), dans la mesure du possible. Les avantages du transfert des installations de production vers un modèle mondial d'IA comprennent la possibilité de notifier de manière plus fiable les défauts de PCB - "défauts réels" - et un mécanisme de rétroaction qui identifie la cause sous - jacente du problème, puis modifie automatiquement les processus de l'usine pour éliminer les problèmes et les défauts associés.

Un sous - ensemble de l'intelligence artificielle, qui comprend le Machine Learning et le Deep Learning, permettra aux usines de PCB d'évoluer vers une automatisation complète. L'apprentissage automatique utilise des algorithmes qui permettent à un ordinateur d'utiliser des données et des exemples de ce qu'il a vécu et appris pour améliorer les performances d'une tâche sans programmation explicite. Dans le cas de la fabrication de PCB, le Machine Learning peut augmenter la production, améliorer les opérations et les processus de fabrication et réduire les opérations manuelles, tout en contribuant à faciliter une gestion plus efficace des actifs, des stocks et de la chaîne d'approvisionnement de l'usine.

Le Deep Learning élève l'intelligence artificielle à un niveau plus complexe, ce qui est bénéfique au niveau des systèmes d'usine mondiaux. Le Deep Learning est inspiré par les neurones du cerveau humain, la capacité des réseaux neuronaux artificiels multicouches à apprendre, comprendre et inférer. Dans une usine de PCB, les systèmes logiciels peuvent collecter efficacement des données et apprendre de représentations complexes de schémas et de contextes. L'apprentissage formera alors la base de l'amélioration automatique des processus dans la fabrication de PCB.

La mise en œuvre du Machine Learning et du Deep Learning offre aux fabricants de PCB des capacités que les humains ne peuvent pas comprendre; Les systèmes d'intelligence artificielle découvrent de nouvelles opportunités d'optimisation en creusant profondément dans des endroits que les gens hésitent à explorer. Le système expert en intelligence artificielle est très efficace. En surveillant les systèmes d'usine à l'échelle mondiale à l'aide de paramètres de plus en plus complexes, il réduit le nombre d'experts humains nécessaires et améliore l'efficacité et les meilleures pratiques.

Grâce aux capteurs et systèmes de l'industrie 4.0, qui peuvent envoyer des données à partir de l'appareil, les données peuvent être créées dans le monde entier tout au long du processus de fabrication de PCB, de la simple fonction de lecture et d'écriture au suivi avancé des paramètres du processus jusqu'à la plus petite unité de PCB. Les paramètres du processus peuvent inclure la gravure, le développement de la résine, ou même la concentration du matériau chimique dans le processus de fabrication. Utilisez le Deep Learning pour analyser ces types de données, informer les méthodes de fabrication et les paramètres optimisés, identifier les modèles et prendre des décisions éclairées sur les changements nécessaires dans les processus. Tout cela peut être fait 24 heures par jour, 7 jours par semaine, 24 heures par jour et 7 jours par semaine.

Ai au niveau du système

Au niveau du système, par exemple dans le processus AOI, la mise en œuvre de l’intelligence artificielle dans les ateliers de fabrication de PCB a un impact considérable sur la productivité et le rendement. Dans ce cas, le Machine Learning réduit considérablement les erreurs humaines lors de la détection des défauts de PCB. Des exemples de défauts de PCB comprennent les courts - circuits et les circuits ouverts, ou même un excès de cuivre. Les inspections automatisées peuvent détecter de très petits défauts. Ces défauts peuvent ne pas être détectés par une inspection manuelle ou peuvent être manqués en raison d'une erreur humaine. C'est le résultat naturel d'un travail répété.

De tels faux positifs et réparations peuvent être considérablement réduits en effectuant un apprentissage automatique sur un système AOI. Moins de fausses alarmes signifient moins de traitement de la carte PCB, ce qui améliorera également l'efficacité. De plus, l’ia fournit une classification cohérente (et dynamiquement améliorée) des défauts sans les contraintes inhérentes à l’opérateur, ce qui permet d’obtenir des résultats plus fiables et de réduire le temps de validation. Selon une étude interne d'Opel technologies, il a été découvert que l'intelligence artificielle dans les systèmes AOI peut réduire les faux positifs de 90%. AOI est unique en ce sens que le système peut collecter plus de données que toute autre solution de fabrication, ce qui le rend idéal comme première étape dans la mise en œuvre de l'intelligence artificielle. Dans le même temps, la salle AOI est la zone la plus intensive en main - d'œuvre de l'usine de PCB. Par conséquent, l'utilisation de l'intelligence artificielle dans son processus apportera le plus grand avantage. Pour les fabricants de PCB, tout cela signifie que des millions de défauts peuvent être identifiés et classés avec plus de précision, ce qui peut augmenter la production et réduire les coûts.

Bien que l'IA évolue rapidement dans l'industrie, les défis de la fabrication de PCB augmentent au même rythme, voire plus rapidement. Pour les matériaux flexibles et les géométries de traces réduites, il existe deux domaines difficiles pour la détection de défauts. Les matériaux composites de nouvelle génération, tels que le polyamide à cristaux liquides (LCP) et le polyamide modifié (MPI), posent de nouveaux défis aux fabricants, notamment l’acquisition d’images, le traitement, la déformation et les fils fins. Par exemple, plus les matériaux utilisés pour les PCB flexibles sont avancés, plus les défauts sont identifiés, ce qui entraîne plus de faux positifs. Le fabricant utilise ce matériau complexe dans le but de minimiser la manipulation des panneaux lors de la détermination des fausses alarmes. Flex PCB est donc un type de produit qui pourrait bénéficier grandement de la mise en œuvre de l'intelligence artificielle, car le système apprendra à fabriquer dans des paramètres plus stricts. Le PCB pour la 5G est un autre PCB exigeant qui a le potentiel de bénéficier grandement de l'expertise soutenue par l'IA. Les PCB HDI requis pour les applications 5G nécessitent des largeurs de ligne plus fines, une géométrie de paroi latérale droite et des paramètres stricts. Cela rend la détection des défauts plus difficile que jamais et il sera extrêmement difficile pour les experts humains de le faire efficacement.

Compte tenu de ces et d'autres défis inconnus de fabrication de PCB, les usines alimentées par l'IA seront la clé de la production future. Pour permettre le développement d'applications d'IA à l'échelle mondiale, il faudra plus de temps pour réaliser la fabrication de PCB, mais il est clair que la mise en œuvre de l'IA au niveau du système est arrivée, jetant les bases d'une usine de PCB entièrement automatisée du futur.