Notizie PCB - ​ PCB utilizza intelligenza artificiale e apprendimento automatico

Ora PCB si è sviluppato a una nuova fase. L'introduzione di nuove tecnologie come PCB ad alta densità di interconnessione (HDI) e substrato IC (ICS) ha reso l'intero processo produttivo da manuale a completamente automatizzato. Con l'ulteriore sviluppo della tecnologia di produzione, il processo diventa sempre più complesso e l'ispezione dei difetti diventa sempre più importante e difficile. Questi difetti mortali possono portare alla rottamazione dell'intera scheda PCB. Per l'industria manifatturiera di PCB, stanno emergendo opportunità di utilizzare l'intelligenza artificiale (AI) e ottimizzare il processo di produzione e infine ottimizzare l'intero processo di produzione di PCB.

La produzione di PCB di solito si basa su esperti che hanno accumulato conoscenze per molti anni. Questi esperti conoscono e comprendono molto bene ogni fase del processo di produzione. Capiscono come utilizzare le loro conoscenze per ottimizzare la produzione e aumentare la resa. I vincoli umani (tra cui il cattivo funzionamento e la fatica) ostacolano la crescita dell'efficienza. Gli errori dell'operatore o l'errata identificazione dei difetti del PCB ("falsi allarmi") possono influire sulla resa dovuta al sovraccarico e persino danneggiare il PCB stesso. Integrando l'intelligenza artificiale nel processo di produzione, le macchine possono aggiungere valore assumendo determinati compiti di "apprendimento", mentre gli esperti umani continuano ad assumere compiti più complessi che richiedono pensiero e interazione, ottimizzando e "allenando". La combinazione di esseri umani e intelligenza artificiale migliora l'efficienza complessiva e le operazioni, ed è la più grande opportunità per i sistemi AI.

Intelligenza artificiale e industria 4.0

La tendenza finale dello sviluppo PCB è quella di avere una fabbrica che integri completamente il sistema Industria 4.0, che utilizza la tecnologia AI a livello globale e di sistema produttivo. Il livello "globale" comprende tutti i sistemi in fabbrica, non solo un singolo sistema produttivo.

Industry 4.0 fornisce un'infrastruttura di automazione e scambio dati in grado di realizzare analisi della produzione in tempo reale, comunicazione bidirezionale e condivisione dei dati, tracciabilità e analisi dei dati on demand. In qualsiasi fabbrica particolare, l'AI può utilizzare i dati ottenuti da vari sistemi di produzione e macchine per migliorare i processi. Questi dati sono raccolti attraverso meccanismi di Industria 4.0 (come tracciabilità, comunicazione bidirezionale). La fabbrica beneficia perché l'intelligenza artificiale analizza una grande quantità di dati a livello di sistema per ottimizzare le impostazioni di fabbrica e raggiungere il massimo livello di produttività e rendimento. L'analisi dell'intelligenza artificiale e l'auto-apprendimento sono in corso e vengono effettuati attraverso reti neurali artificiali. Entro pochi anni, eliminerà l'intervento manuale dell'operatore e porterà alla creazione di fabbriche completamente automatizzate.

Questo nuovo modello di produzione di PCB richiede la piena connettività di tutti i sistemi di fabbrica e AI come meccanismo di monitoraggio e decisione. Attualmente, ci sono sfide tecniche e proprietarie che limitano la completa automazione delle fabbriche di PCB, ma l'intelligenza artificiale è stata aggiunta a un unico sistema il più possibile, come le soluzioni di ispezione ottica automatizzata (AOI). I vantaggi dello spostamento degli impianti di produzione su un modello di IA globale includono la capacità di notificare in modo più affidabile i difetti PCB - "difetti reali" e un meccanismo di feedback in grado di identificare la causa principale del problema e quindi modificare automaticamente il processo di fabbrica per eliminare i problemi e i difetti correlati.

Un sottoinsieme di AI, compreso il machine learning e il deep learning, consentirà alle fabbriche di PCB di muoversi verso la piena automazione. Gli algoritmi utilizzati dal machine learning consentono ai computer di utilizzare i dati e gli esempi che hanno attraversato e imparato da essi per migliorare le prestazioni delle attività senza la necessità di una programmazione esplicita. Per quanto riguarda la produzione di PCB, l'apprendimento automatico può aumentare la produzione, migliorare le operazioni e i processi di produzione e ridurre le operazioni manuali, contribuendo al contempo a promuovere un'elaborazione più efficace delle risorse della fabbrica, dell'inventario e delle catene di fornitura.

Il deep learning promuove l'IA a un livello più complesso, il che è vantaggioso a livello globale del sistema di fabbrica. Il deep learning è ispirato dai neuroni cerebrali umani, la capacità delle reti neurali artificiali multistrato di imparare, capire e inferire. In una fabbrica di PCB, il sistema software può raccogliere efficacemente i dati e imparare da rappresentazioni complesse di modelli e contesti. Quindi, l'apprendimento costituirà la base per il miglioramento automatico del processo nella produzione di PCB.

L'implementazione del machine learning e del deep learning fornisce ai produttori di PCB capacità oltre la comprensione umana; I sistemi di intelligenza artificiale scoprono nuove opportunità di ottimizzazione scavando più a fondo in luoghi che le persone non sono disposte a esplorare. Il sistema esperto di IA è molto efficiente. Utilizzando parametri sempre più complessi per monitorare il sistema di fabbrica su scala globale, riduce il numero di esperti umani richiesti e migliora l'efficienza e le best practice.

Utilizzando sensori Industry 4.0 (sensori in grado di inviare dati da dispositivi) e sistemi, nell'intero processo di produzione PCB, dalle semplici funzioni di lettura e scrittura al tracciamento avanzato dei parametri di processo, fino alla più piccola unità PCB, può essere creato su scala globale. I parametri di processo possono includere l'incisione, resistere allo sviluppo e persino la concentrazione di materiali chimici nel processo di produzione. Utilizzare il deep learning per analizzare questi tipi di dati per informare metodi e parametri di produzione ottimizzati, identificare modelli e prendere decisioni informate sui cambiamenti necessari nel processo. Tutti questi possono essere eseguiti 24 ore al giorno, 7 giorni alla settimana, 24 ore al giorno, 7 giorni alla settimana.

AI a livello di sistema

A livello di sistema, come nel processo AOI, l'implementazione dell'IA nell'officina di produzione PCB ha un impatto considerevole sulla produttività e sulla resa. In questo caso, l'apprendimento automatico riduce notevolmente l'errore umano quando rileva i difetti del PCB. Esempi di difetti PCB includono cortocircuiti e circuiti aperti, anche rame eccessivo. L'ispezione automatica può rilevare difetti molto piccoli. Questi difetti possono non essere trovati mediante ispezione manuale, o possono essere persi a causa di errori umani. Questo è il risultato naturale di un lavoro ripetuto.

Eseguendo l'apprendimento automatico sul sistema AOI, tali falsi allarmi e riparazioni possono essere notevolmente ridotti. Meno falsi allarmi significa meno elaborazione della scheda PCB, che aumenterà anche l'efficienza. Inoltre, l'IA fornisce una classificazione dei difetti coerente (migliorata dinamicamente) senza le limitazioni intrinseche degli operatori, fornendo risultati più affidabili e riducendo i tempi di verifica. Secondo la ricerca interna di Orbotech, è stato scoperto che l'IA nel sistema AOI può ridurre i falsi allarmi fino al 90%. AOI è unico in quanto il sistema può raccogliere più dati di qualsiasi altra soluzione di produzione, il che lo rende molto adatto come primo passo nell'implementazione dell'IA. Allo stesso tempo, la stanza AOI è l'area più laboriosa della fabbrica di PCB. Pertanto, l'uso dell'IA nel suo processo porterà i maggiori benefici. Per i produttori di PCB, tutto questo significa che milioni di difetti possono essere identificati e classificati in modo più accurato, il che può aumentare i rendimenti e ridurre i costi.

Sebbene lo sviluppo dell'IA si stia sviluppando rapidamente in tutto il settore, le sfide nella produzione di PCB stanno crescendo allo stesso ritmo, o ancora più velocemente. Per i materiali flessibili e la geometria di traccia ridotta, ci sono due aree difficili per il rilevamento dei difetti. I materiali compositi di nuova generazione, come la poliammide a cristalli liquidi (LCP) e la poliammide modificata (MPI), presentano nuove sfide per i produttori, tra cui acquisizione di immagini, elaborazione, deformazione e linee più sottili. Ad esempio, più avanzati sono i materiali utilizzati per PCB flessibili, più difetti vengono identificati, il che porta a più falsi allarmi. Lo scopo del produttore nell'utilizzo di questo materiale complesso è quello di ridurre al minimo la manipolazione dei pannelli nel processo di determinazione dei falsi allarmi. Pertanto, Flex PCB è un tipo di prodotto che probabilmente trarrà grandi benefici dall'implementazione dell'IA, perché il sistema imparerà a produrre entro parametri più rigorosi. I PCB per il 5G sono un altro altamente impegnativo, ed è possibile beneficiare notevolmente delle competenze supportate dall'intelligenza artificiale. I PCB HDI richiesti per le applicazioni 5G richiedono larghezze di linea più sottili, geometrie laterali dritte e parametri rigorosi. Questo rende il rilevamento dei difetti più difficile che mai e sarà estremamente difficile per gli esperti umani completare efficacemente il rilevamento dei difetti.

Considerando queste e altre sfide sconosciute nella produzione di PCB, le fabbriche basate sull'intelligenza artificiale diventeranno la chiave per la produzione futura. Per realizzare lo sviluppo di applicazioni AI su scala globale, ci vuole più tempo per realizzare la produzione di PCB, ma è chiaro che la realizzazione di AI a livello di sistema è arrivata, ponendo le basi per il futuro delle fabbriche di PCB completamente automatizzate.