PCB 뉴스 - ​PCB는 인공 지능과 기계 학습을 사용합니다.

이제 PCB는 새로운 단계로 발전했습니다.고밀도 커넥티드(HDI) PCB와 IC 기판(ICS) 등 신기술 도입으로 전체 생산 과정이 수동에서 완전 자동화됐다.제조 기술이 한층 더 발전함에 따라 공예는 점점 더 복잡해지고 결함 검측은 점점 더 중요하고 어려워진다.이러한 치명적인 결함은 전체 PCB 보드를 폐기할 수 있습니다.PCB 제조업의 경우 인공지능을 이용해 생산 프로세스를 최적화하고 궁극적으로 전체 PCB 제조 프로세스를 최적화할 기회가 나타나고 있다.

PCB 제조는 일반적으로 수년간 지식을 쌓은 전문가에 의존합니다.이 전문가들은 제조 프로세스의 모든 단계를 이해하고 이해합니다.그들은 자신의 지식을 어떻게 이용하여 생산을 최적화하고 생산량을 높일 수 있는지 안다.인위적인 제한 (오작동과 피로 포함) 은 효율의 증가를 저해한다.운영자가 PCB 결함을 잘못 인식하거나 잘못 식별 ("가짜 경고") 하면 과도한 가공으로 인해 생산량에 영향을 미치거나 PCB 자체를 손상시킬 수 있습니다.인공지능을 제조과정에 융합시킴으로써 기계는 일부"학습"임무를 접수하여 가치를 증가시킬수 있지만 인류전문가들은 계속 더욱 복잡한 임무를 감당할수 있다. 이런 임무는 사고와 상호작용을 필요로 하며 동시에 인공지능시스템을"훈련"해야 한다.인류와 인공지능의 결합은 전반 효률과 조작을 제고시켰으며 인공지능시스템의 가장 큰 기회이다.

인공지능 및 인더스트리 4.0

PCB 발전의 최종 추세는 전 세계와 제조 시스템 차원에서 인공지능 기술을 사용하는 인더스트리 4.0 시스템을 완전히 통합한 공장을 보유하는 것이다.글로벌 수준에는 단일 제조 시스템이 아닌 공장의 모든 시스템이 포함됩니다.

인더스트리 4.0은 실시간 프로덕션 분석, 양방향 통신 및 데이터 공유, 추적 가능성 및 온디맨드 데이터 분석을 위한 자동화 및 데이터 교환 인프라를 제공합니다.특정 공장에서 인공 지능은 다양한 제조 시스템과 기계에서 얻은 데이터를 사용하여 프로세스를 개선할 수 있습니다.이러한 데이터는 추적 가능성, 양방향 통신과 같은 인더스트리 4.0 메커니즘을 통해 수집됩니다.공장은 인공지능이 대량의 전체 시스템 데이터를 분석하여 공장 설치를 최적화하고 최고 수준의 생산력과 생산량을 실현하는 혜택을 받았다.인공지능 분석과 자가학습이 진행 중이며 인공신경망을 통해 이뤄진다.몇 년 안에 인공 운영자의 개입을 없애고 완전히 자동화된 공장을 세울 것이다.

이 새로운 PCB 제조 모델은 모든 공장 시스템을 완전히 연결하고 인공 지능을 모니터링 및 의사 결정 메커니즘으로 사용해야합니다.현재 PCB 공장의 완전한 자동화를 제한하는 독점 기술 과제가 있지만, 인공 지능은 가능한 한 자동 광학 감지 (AOI) 솔루션과 같은 단일 시스템에 추가되었습니다.전 세계 인공지능 모델로 생산 시설을 이전하는 장점으로는 PCB 결함인'실제 결함'을 더 안정적으로 알릴 수 있고, 문제의 근본 원인을 식별할 수 있는 피드백 메커니즘을 갖춘 후 관련 문제와 결함을 제거하기 위해 공장 프로세스를 자동으로 수정할 수 있다.

기계 학습과 딥 러닝을 포함한 인공 지능의 하위 집합은 PCB 공장을 완전히 자동화 할 것입니다.기계 학습에 사용되는 알고리즘은 컴퓨터가 명시적 프로그래밍이 필요 없이 데이터와 그것이 경험하고 학습한 예를 사용하여 작업의 성능을 향상시킬 수 있도록 합니다.PCB 제조의 경우, 기계 학습은 생산량을 늘리고, 제조 조작과 프로세스를 개선하며, 수동 조작을 줄일 수 있으며, 동시에 공장 자산, 재고 및 공급망의 더 효과적인 처리를 촉진하는 데 도움이 된다.

딥러닝은 인공지능을 더 복잡한 차원으로 끌어올리는 데 글로벌 공장 시스템 차원에서 유익하다.딥 러닝의 영감은 인간의 뇌 뉴런, 즉 다층 인공 신경망을 학습하고 이해하고 추론하는 능력에서 나온다.PCB 공장에서 소프트웨어 시스템은 데이터를 효과적으로 수집하고 패턴 및 컨텍스트의 복잡한 표현에서 배울 수 있습니다.그런 다음 학습은 PCB 제조에서 자동 공정 개선의 기초를 형성합니다.

머신러닝과 딥러닝의 실현은 PCB 제조업체에 인간이 이해할 수 없는 능력을 제공한다;인공지능 시스템은 사람들이 탐구하려 하지 않는 곳을 깊이 발굴함으로써 새로운 최적화 기회를 발견했다.인공지능 전문가 시스템은 매우 효율적이다.점점 더 복잡한 매개변수를 사용하여 전 세계적으로 공장 시스템을 모니터링함으로써 필요한 인력 전문가 수를 줄이고 효율성과 모범 사례를 향상시킵니다.

Industry 4.0 센서 (장치에서 데이터를 보낼 수 있는 센서) 와 시스템을 사용하여 PCB 제조 과정 전반에 걸쳐 간단한 읽기 및 쓰기 기능에서 공정 매개변수의 고급 추적, 최소 PCB 유닛에 이르기까지 전 세계적으로 데이터를 생성할 수 있습니다.공정 매개변수에는 식각, 부식 방지제 현상, 심지어 제조 과정에서 화학 재료의 농도가 포함될 수 있습니다.딥 러닝을 사용하여 이러한 유형의 데이터를 분석하고 최적화된 제조 방법 및 매개 변수에 대한 정보를 제공하며 패턴을 식별하고 프로세스에서 필요한 변경에 대한 현명한 결정을 내립니다.이 모든 작업은 하루 24시간, 주 7일, 하루 24시간, 주 7일 동안 수행할 수 있습니다.

시스템 수준 AI

시스템 측면에서, 예를 들어 AOI 과정에서 PCB 제조 작업장에서 인공 지능의 구현은 생산력과 생산량에 상당한 영향을 미친다.이 경우 기계 학습은 PCB 결함을 감지할 때 인위적인 오류를 크게 줄일 수 있습니다.PCB 결함의 예로는 합선과 개로, 심지어 너무 많은 구리가 있습니다.자동화 검사는 아주 작은 결함을 검출할 수 있다.이러한 결함은 수동 검사를 통해 발견되지 않을 수도 있고 인적 오류로 인해 누락될 수도 있습니다.이것은 반복 작업의 자연스러운 결과이다.

AOI 시스템에서 기계 학습을 수행함으로써 이러한 오보와 수리를 크게 줄일 수 있습니다.오보가 적다는 것은 PCB 보드 처리가 적다는 것을 의미하며, 이는 또한 효율을 높일 것이다.또한 인공지능은 일관된 (동적으로 개선된) 결함 분류를 제공하며 운영자의 고유한 제한이 없어 더욱 신뢰할 수 있는 결과를 제공하고 검증 시간을 줄일 수 있다.오보 테크놀로지의 내부 연구에 따르면 AOI 시스템의 인공지능이 오보율을 90% 낮출 수 있다는 사실이 밝혀졌다.AOI의 독특한 점은 이 시스템이 다른 어떤 제조 솔루션보다 더 많은 데이터를 수집할 수 있어 인공지능 구현의 첫 단계로 적합하다는 점이다.아울러 AOI실은 PCB 공장에서 노동 집약도가 가장 높은 지역이다.따라서 그 과정에서 인공지능을 사용하는 것은 가장 큰 이점을 가져다 줄 것이다.PCB 제조업체의 경우 이 모든 것이 수백만 개의 결함을 더 정확하게 식별하고 분류할 수 있다는 것을 의미하며, 이는 생산량을 높이고 비용을 절감할 수 있습니다.

전체 산업의 인공 지능이 빠르게 발전하고 있지만 PCB 제조업의 도전도 같은 속도로 증가하고 있으며 심지어 더 빠르다.플렉시블 소재와 줄어든 흔적선 기하학적 형태에 대한 결함 검출에는 두 가지 어려운 영역이 있다.액정 폴리아미드 (LCP) 와 변성 폴리아미드 (MPI) 와 같은 차세대 복합 재료는 이미지 수집, 가공, 변형 및 가는 선을 포함한 제조업체에 새로운 도전을 가져왔습니다.예를 들어, 유연한 PCB에 사용되는 재료가 진보할수록 더 많은 결함이 식별되어 더 많은 오보를 초래할 수 있습니다.제조업체가 이 복잡한 재료를 사용하는 목적은 가짜 경고를 식별하는 과정에서 패널 처리를 최소화하기 위한 것입니다.따라서 Flex PCB는 시스템이 더 엄격한 매개 변수 범위 내에서 제조하는 것을 배울 것이기 때문에 인공 지능 구현에서 큰 이익을 얻을 수 있는 제품 유형입니다.5G용 PCB는 또 다른 요구가 높은 제품으로 인공지능이 지원하는 전문지식이 적지 않은 혜택을 줄 수 있다.5G 응용에 필요한 HDI PCB는 더욱 정교한 선폭, 직측벽 기하학적 형태와 엄격한 매개변수가 필요하다.이로 인해 결함 검사가 그 어느 때보다 어려워지고 있으며, 인간 전문가들이 결함 검사를 효과적으로 수행하는 것은 매우 도전적일 것이다.

이러한 것과 다른 알려지지 않은 PCB 제조 과제를 고려할 때 인공 지능 기반 공장은 미래 생산의 열쇠가 될 것입니다.전 세계적으로 인공지능 응용의 발전을 실현하려면 PCB 제조를 실현하는 데 더 많은 시간이 필요하지만, 시스템급 인공지능의 실현이 이미 도래하여 미래의 완전 자동화 PCB 공장에 기초를 다진 것은 분명하다.