智能工廠-xactpcb

1、© XACTPCB Ltd 2016,www.xactpcb.com,,PCB “智能工廠”中對準度管控相關問題解析,Andrew Kelley | XACTPCB 公司 技術總監(jiān),© XACTPCB Ltd 2016,www.xactpcb.com,,,250年以來..四次工業(yè)革命相繼發(fā)生,© XACTPCB Ltd 2016,www.xactpcb.com,,,工業(yè) 4.0 – 使眾多管理者疑惑如何

2、開始的“模式轉(zhuǎn)換”,新階段的組織和管理 全數(shù)字化運營,從制造現(xiàn)場到管理團隊 橫向連接供應商和客戶,開放型網(wǎng)絡需求的基礎設施 關鍵溝通的信賴性和穩(wěn)定性,開放型網(wǎng)絡潛在的風險 保護數(shù)據(jù)中專業(yè)的行業(yè)技術,缺失足夠的技能 人才流失的風險,© XACTPCB Ltd 2016,www.xactpcb.com,,,工業(yè) 4.0 是宏大的共同目標, 但是如何實現(xiàn)的步驟還不清晰,工業(yè) 4.0 推動所有設備使用標準的 “通信協(xié)議”

3、,許多設備已實現(xiàn)數(shù)據(jù)的溝通 但卻以自己的特定“語言”,不同供應商的軟體和設備的交流 存在困難,“標準化”需要設備的重要升級或更替,標準何時可以使用?,,誰來制定標準?,© XACTPCB Ltd 2016,www.xactpcb.com,,,智能工廠促進現(xiàn)有設備和基礎設施來適應智能制造的挑戰(zhàn),Design Rules,Inner LayerScales,PEPMeasurement,LDIMeasurement

4、,Quality,Laser Drill,XrayMeasurement,,,,,,,,對準度管控系統(tǒng),允許現(xiàn)有設備的使用,“逐步”實施,加強現(xiàn)有基礎設施,,智能工廠,不需要全新的工廠,可在短期內(nèi)實現(xiàn),專注數(shù)據(jù)管理 和溝通系統(tǒng)的應用,© XACTPCB Ltd 2016,www.xactpcb.com,,,智能工廠– 將智能引入PCB生產(chǎn)工藝的第一步,© XACTPCB Ltd 2016,www.xactp

5、cb.com,,,設計,工程,質(zhì)量,內(nèi)層,,,PCB工廠需要克服一系列的問題來獲取智能工廠的利益,信息孤島,壓合,,抵觸改變,碎片式觀點 重復性的數(shù)據(jù) “相同”本地變量的數(shù)據(jù) 獲取及時準確信息的困難 報告導向數(shù)據(jù)的使用，而非制造,不同組織之間的低質(zhì)量溝通 部門的 “專家”“剛剛好”的技術 過時的技術,© XACTPCB Ltd 2016,www.xactpcb.com,,,太多時候，人們覺得他們太忙了以至于無

6、法著手提升現(xiàn)有的方法,,不 謝謝,我們太忙了!,想要提升嗎?,© XACTPCB Ltd 2016,www.xactpcb.com,,,展望管控內(nèi)層對準度的典型因子您可看到這些信息的孤島,,,,Planning – Bill of Materials,CAM – Design Data,內(nèi)層– 漲縮因子,壓合 – 制程參數(shù),X-ray – 量測,Engineering – Process Control,,©

7、XACTPCB Ltd 2016,www.xactpcb.com,,,對準度管控問題演變?yōu)殚_發(fā)源數(shù)據(jù)至智能生產(chǎn)解決方案的需求,典型對準度管控方法,測試批次 切片分析 漲縮系數(shù)“查找表” Xray 鉆靶設備優(yōu)化 坐標量測機臺,這些創(chuàng)造了許多隔離的數(shù)據(jù)伴隨著有限的理解和分析,© XACTPCB Ltd 2016,www.xactpcb.com,,,制造智能化的目標是，收集, 校對, 整合和理解制程數(shù)據(jù),獲取正確的數(shù)據(jù),在

8、正確的環(huán)境中,在實時的狀況下,“行動”越快越好,整合的制造系統(tǒng),© XACTPCB Ltd 2016,www.xactpcb.com,,,制造智能化的目標是，收集, 校對, 整合和理解制程數(shù)據(jù),和使用它的人創(chuàng)建一個橋梁,整合的制造系統(tǒng),為數(shù)據(jù)的創(chuàng)造者,© XACTPCB Ltd 2016,www.xactpcb.com,,,為保證實現(xiàn)數(shù)據(jù)的價值關鍵的數(shù)據(jù)萃取步驟必須執(zhí)行,RAWDATA,KNOWLEDGE BAS

9、E,,© XACTPCB Ltd 2016,www.xactpcb.com,,利用硬件和軟體的基礎設施 鏈接數(shù)據(jù)的孤島至智能工廠， 去除低效率,設備網(wǎng)絡化,自動化的數(shù)據(jù)收集,生產(chǎn)中收集的數(shù)據(jù)必須通過工廠網(wǎng)絡允許遠端網(wǎng)絡獲取 網(wǎng)絡連接可為有線或無線, 但必須可靠和穩(wěn)定 系統(tǒng)依賴的數(shù)據(jù)傳輸不可缺失溝通.,監(jiān)測系統(tǒng)收集數(shù)據(jù)的創(chuàng)建– 從遠端系統(tǒng)讀入, 或者輸出至遠端系統(tǒng) 人工傳輸數(shù)據(jù)不再是一個選擇,© XACTPCB

10、 Ltd 2016,www.xactpcb.com,,,若數(shù)據(jù)不正確數(shù)據(jù)收集的自動化不會提升制造智能,“商業(yè)中任何技術應用的第一條規(guī)則是，將自動化應用于高效的運營中才會最大提升效率第二條規(guī)則是，將自動化應用于低效的運營中會最大化降低效率.”,比爾 蓋茨 – Cofounder Microsoft,© XACTPCB Ltd 2016,www.xactpcb.com,,,為數(shù)據(jù)的質(zhì)量和真實性創(chuàng)建一個堅實的框架去除現(xiàn)有運營

11、步驟的風險,數(shù)據(jù)的質(zhì)量,數(shù)據(jù)的真實,數(shù)據(jù)的不連續(xù)或不精確造成人員信賴性的丟失 若制造數(shù)據(jù)的沒有質(zhì)量，數(shù)據(jù)的價值就會丟失.,若數(shù)據(jù)整合在一個不可靠的方法下，公司常常回歸到舊的方法和知識.許多數(shù)據(jù)未經(jīng)過正確性的評估，即被運用到項目和報告中.,© XACTPCB Ltd 2016,www.xactpcb.com,,,穩(wěn)固的制程管控從開始就至關重要保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量而非錯誤后糾正,量測設備必須維護和校正，這樣才可避免數(shù)據(jù)收集過程中的

12、“雜音”和偏差 管控設備機臺周圍的環(huán)境– 溫度和濕度的改變會顯現(xiàn)在數(shù)據(jù)之中 利用相關標準每天檢閱，溫/濕度監(jiān)控計的數(shù)據(jù)質(zhì)量也會改變 利用統(tǒng)計學管理方法來確定何時需要維護和校正– 不要去等待計劃表,管控量測制程!!,© XACTPCB Ltd 2016,www.xactpcb.com,,,量測系統(tǒng)分析將決定量測制程的精度和準確,數(shù)據(jù)中量測系統(tǒng)分析的差異是由于被量測產(chǎn)品的實際差異造成的，而非量測方法的差異是否所有員

13、工表現(xiàn)相同?,設備在每批次設置的持續(xù)性至關重要.,Accurate?,Precise?,執(zhí)行Gauge R&R 測試確認重復性和再現(xiàn)性,© XACTPCB Ltd 2016,www.xactpcb.com,,,考慮相同層中每個量測個體與其他量測個體的相關性. 考慮每個板中每層量測個體與其他層之間的相關性. 考慮每一層量測個體與其他板中量測個體的相關性.,過濾假性量測，不能使用單獨方法完成,若同之前的批次相比

14、較，確定當批次材料變異是否異常是可行的.,不規(guī)則的“雜音”應被過濾，但超出范圍值的產(chǎn)品任然會提供有價值的數(shù)據(jù),© XACTPCB Ltd 2016,www.xactpcb.com,,,只有理解數(shù)據(jù)的人，才能為數(shù)據(jù)增加價值,擁有領先量測能力的設備，可以為量測數(shù)據(jù)設定范圍來確定“GO-NO GO”,然而, “斷章取義”可使決定發(fā)生錯誤…,一個在“中間階段”的多次壓合產(chǎn)品的量測，會由于后面制程中的材料位移而并非最終尺寸。如果不知

15、道量測產(chǎn)品不在最終的壓合制程, 量測點的分析會提示此產(chǎn)品已超出容許值,© XACTPCB Ltd 2016,www.xactpcb.com,,,在PCB工廠中，許多的設計和制造數(shù)據(jù)以不同格式存在于不同地方,從多個源頭整合數(shù)據(jù)，可以衍生出眾多的信息來幫助我們了解制程.,結(jié)合量測數(shù)據(jù)和設計信息（比如孔環(huán)，孔到銅），我們可以判斷產(chǎn)品是否滿足生產(chǎn)要求或者是否需要調(diào)整制程參數(shù)來提高良率/信賴性。,© XACTPCB Ltd 2

16、016,www.xactpcb.com,,,從多個源頭整合相關數(shù)據(jù)增強了我們對制程和材料的理解,結(jié)合內(nèi)層漲縮系數(shù)和量測的差異，我們可以確定此疊構中的每張core的材料變化總量并對此給出補償。,比較相同產(chǎn)品中不同批次之間的材料變化總量, 我們可以識別出因制程變異或材料變化而導致的異常表現(xiàn)。,從多個源頭結(jié)合量測數(shù)據(jù)(例如. 曝光, 蝕刻后沖孔, X-ray 打靶) ，我們可以確定每個制程中的材料變化狀況。,© XACTPCB L

17、td 2016,www.xactpcb.com,,,利用工程專業(yè)充實數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)閯討B(tài)的知識庫,如果我們能夠回答為什么 異常表現(xiàn)會發(fā)生, 那么我們真的可以拓展數(shù)據(jù).,© XACTPCB Ltd 2016,www.xactpcb.com,,,數(shù)據(jù)產(chǎn)生的容量要求，自動的系統(tǒng)能夠智能和彈性,制造工業(yè)正在向高混合產(chǎn)品和低產(chǎn)量轉(zhuǎn)變,更短的產(chǎn)品生命周期，要求新產(chǎn)品每幾個月就推出，而非之前的幾年.,考慮現(xiàn)在演變出的變化數(shù)目以及潛在的組合

18、方式,© XACTPCB Ltd 2016,www.xactpcb.com,,,在X-ray優(yōu)化內(nèi)存量測數(shù)據(jù)時，設備的能力通常是阻礙有用數(shù)據(jù)收集的制約,在量測一組單獨標靶時，可以允許產(chǎn)品為鉆孔制程進行優(yōu)化，但缺少真實的內(nèi)層對準度的理解。,在每批次大于100片板的量產(chǎn)時，量測每層所增加的時間周期極大的降低了制程的產(chǎn)能,對準度管控的失敗，使得產(chǎn)品必須被重新生產(chǎn)，也同樣降低了產(chǎn)能,© XACTPCB Ltd 2016,ww

19、w.xactpcb.com,,,為永遠知道使用正確的內(nèi)層漲縮系數(shù)，獲取需求的數(shù)據(jù)數(shù)量是可能的,一個單次壓合的8層板– 可涉及到多少種不同的制程/材料組合？,5 種core的樹脂型號 每個樹脂型號有10種core的厚度 每個core的厚度有2種構造,5 x (10 x 2)2 = 2,000,5 種PP的樹脂型號 每個PP的樹脂型號有4種?？棽?每種玻織布有2種含膠量,5 x (4 x 2)4 = 20,480,僅此就有4千萬種

20、潛在組合！還是在不考慮銅箔厚度，殘銅率和制程因素的情況下.,考慮一個簡單的材料列表以及假設一個平衡的構造:,© XACTPCB Ltd 2016,www.xactpcb.com,,,逐漸提升的技術能力將會對潛在的材料和制程的組合數(shù)量有極大的影響,典型的技術發(fā)展藍圖…,提高的層數(shù) 增加的壓合次數(shù) 增加的材料種類,=,更多的組合數(shù)目,少或沒有的理解和知識,+,+,+,&

21、#169; XACTPCB Ltd 2016,www.xactpcb.com,,,歷史數(shù)據(jù)決不會提供所有的答案,當沒有數(shù)據(jù)可用時– 只能請教“專家”.,專家根據(jù)過去的經(jīng)驗做出明智的猜測.,人類專家不會一天24小時/一周7天工作，并且有可能帶著他們的知識離開,多個專家也許會有不同的意見– 您如何決定?,為了提升付出努力，計算機專家開發(fā)成為現(xiàn)實– 從簡單的數(shù)字表格到更綜合的以規(guī)則為基礎的系統(tǒng)。,© XACTPCB Ltd 2016

22、,www.xactpcb.com,,,動態(tài)的決策要求專家系統(tǒng)被自學的系統(tǒng)所替代,一個專家的系統(tǒng)使用一系列復雜的規(guī)則來制定決策.,規(guī)則是固定的，不因人員干預而改變,考慮到可能的設計排列組合的數(shù)目, 針對每種狀況都提供規(guī)則是不可能的.,智能工廠需要它們自己的智能…,人工智能(A.I.),© XACTPCB Ltd 2016,www.xactpcb.com,,,我們?nèi)绾螌⒅腔垡胫悄芄S?,“人工智能”詞匯產(chǎn)生于1950年代，盡管在

23、計算機中開發(fā)人類智慧的概念從第一代電子計算機時代就存在了。,1950年, Alan Turing提出了著名的問題“機器能否思考?” 從此引起了計算系統(tǒng)可以像人類孩童一樣從經(jīng)驗中學習的可能性,這個領域正非?？焖俚南蚯鞍l(fā)展而針對生產(chǎn)制造領域，取決于3個主要因子: 可用的數(shù)據(jù) 提升的機臺學習和算法能力 更強大的計算機,© XACTPCB Ltd 2016,www.xactpcb.com,,,當撰寫明確的規(guī)則去解決問題不可

24、行或困難時，機器學習能力可被利用,機器學習是一個統(tǒng)計學過程，利用積累的數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)衍化的算法或程序來解釋數(shù)據(jù)本身，而這些也能被用來預測未來的數(shù)據(jù)。,一個有著數(shù)百萬參數(shù)的模型將會產(chǎn)生天文數(shù)目的可能性結(jié)果。所以一個成功的機器學習必須發(fā)現(xiàn)一個簡單的參數(shù)模組，在可行的計算機工作下，實現(xiàn)最大的精確度和重復性,© XACTPCB Ltd 2016,www.xactpcb.com,,,有效的機器學習，遵循一個簡單的循環(huán)周期,,,,預測

25、,量測,學習,© XACTPCB Ltd 2016,www.xactpcb.com,,,,,,在對準度管控中，我們可以看見這些步驟是如何應用到生產(chǎn)制程中,內(nèi)層制造,壓合,量測,持續(xù)生產(chǎn),CAM / 設計,,,,新料號,設計和疊構數(shù)據(jù),內(nèi)層漲縮系數(shù),量測數(shù)據(jù),鉆孔補償,對準度管控,預測,量測,學習,© XACTPCB Ltd 2016,www.xactpcb.com,,,一個對準度系統(tǒng)為數(shù)據(jù)交流提供了一個平臺，實

26、現(xiàn)了廣泛制程的無縫互動,“一步步”逐漸實施，將概念轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實， 彰顯投資回報率 一個標準化的對準度系統(tǒng)“主干網(wǎng)”，促使大范圍的供應商成為這個平臺的一部分，而且不需要特別開發(fā),© XACTPCB Ltd 2016,www.xactpcb.com,,,智能工廠開發(fā)-從公司到生產(chǎn)現(xiàn)場，整合所有的功能實現(xiàn)真正的自動化的價值鏈,PEP &AOI,DevelopEtch Strip,,Inner Layer Imaging

27、,,ProcessEngineering,,,Layup &Lamination,,Drill &Laser Drill,,Plating,,Outer Layer Imaging,Planning,,CAMEngineering,,XrayInspection,,Test &Inspection,SolderMask,,Suppliers,,Inner Layer Scale,Layer Mat