Hvernig á að hámarka lóðmálmur endurskoðunarofn með gagnagreiningu?

Í nútíma rafeindatækni,lóðmálmur endurskinsofnier mikilvægt skref í SMT (Surface Mount Technology) ferli og gæði þess hafa bein áhrif á áreiðanleika PCB. Þegar stafræna umbreyting framleiðslu flýtir fyrir, nýtir fjöldi fyrirtækja gagnagreiningu til að hámarka endurflæði lóða og auka þannig framleiðslugetu og afrakstur vöru. Þessi grein mun deila innsýn um hvernig eigi að nota gagnagreiningu til að hámarka endurskoðunarofnaferlið.

Þetta ferli notar fyrst og fremst hitauppstreymi til að flytja hita í lóðmálmur, bráðna það og ná málmvinnslu tengi milli lóðmálsins og íhlutans og koparpappír á PCB borðinu og tryggja þar með áreiðanlegar tengingar milli íhlutanna og PCB borðsins. Lóðmálsofnaferlið býður upp á kosti eins og mikla sjálfvirkni og stöðug, áreiðanleg lóða gæði, sem gerir það mikið tekið upp í rafeindatækniiðnaðinum.

Með því að safna gögnum eins og ofni hitastigsferlum og rekstrarstöðu búnaðar með skynjara, ásamt reikniritum í vélanámi, er hægt að bera kennsl á frávik í rauntíma, svo sem óhóflegum hitastigssveiflum eða óeðlilegum færibandshraða.

Gagnagreining getur hjálpað til við að koma á ákjósanlegum hitastigslíkönum ofni fyrir mismunandi vörulíkön. Með því að framkvæma klasagreiningu á sögulegum hitastigsgögnum frá hæfum vörum er hægt að draga ákjósanlegar breytur samsetningar til að leiðbeina stillingum fyrir nýjar lotur.

Með því að greina notkunarskrár búnaðar og bilunargögn er hægt að spá fyrir um mögulega vélrænni eða rafmagnsgalla, sem gerir kleift að fá forvirka viðhaldsáætlun til að lágmarka niður í miðbæ.

Með því að samsvara gögnum um suðugalla við ferli breytur er hægt að greina lykilatriði sem hafa áhrif á afrakstur, sem gerir kleift að breyta breytum ferils til að draga úr gallahlutfalli.

Dreifðu IoT skynjara til að safna lykilbreytum eins og hitastigi, rakastigi, þrýstingi og færiböndum, tryggja heilleika gagna og tímabærni.

Fjarlægðu útrásarmenn, takast á við gildi sem vantar og framkvæma stöðlun til að leggja grunninn að síðari líkanagerð.

Notaðu tölfræðilega greiningu, aðhvarfslíkön eða djúpar námsaðferðir til að koma á samskiptalíkani milli suðu gæða og vinnslubreytna.

Notaðu BI verkfæri til að kynna greiningarniðurstöður á töfluformi og aðstoða verkfræðinga við að taka skjótar ákvarðanir um aðlögun.

Framkvæmdu sjálfvirkan endurgjöf frá gagnagreiningu til aðlögunar um vinnslu og hagræðir stöðugt framleiðsluferli.

Ákveðinn framleiðandi EMS sendi frá sér gagnagreiningarvettvang til að hámarka endurflæðingarlínu sína ítarlega. Kerfið safnaði hitastigsferlum ofnsins fyrir hverja PCB og framkvæmdi fylgni greiningar ásamt AOI skoðunarniðurstöðum. Eftir þriggja mánaða endurtekningu á nýtingu náði framleiðslulínan 8% aukningu á ávöxtun vöru, 5% minnkun á orkunotkun og 20% lækkun á handvirkum kembiforritum.

Gagnagreining er að verða lykill drifkraftur snjallframleiðslu. Með því að safna vísindalega, greina og beita gögnum, er ekki aðeins hægt að bæta gæði stöðugleika endurflæðis í ofni, heldur er einnig hægt að auka heildarframleiðsluvirkni verulega. Í framtíðinni, með frekari þróun AI og Big Data Technologies, mun leyniþjónustustig endurflokkunarferla halda áfram að bæta og færa fyrirtækjum meiri samkeppnisforskot.

factory

Zhejiang Neoden Technology Co., Ltd.hefur verið að framleiða og flytja út ýmsar litlar val- og staðsetningarvélar frá árinu 2010. Nýt sér eigin ríka reynda R & D, vel þjálfaða framleiðslu, Neoden vinnur frábært orðspor frá heimsveldum viðskiptavinum.

Í alþjóðlegu vistkerfinu okkar erum við í samstarfi við bestu félaga okkar til að skila lokunar söluþjónustu, háum faglegum og skilvirkum tæknilegum stuðningi.

Við teljum að frábært fólk og félagar geri Neoden að frábæru fyrirtæki og að skuldbinding okkar til nýsköpunar, fjölbreytni og sjálfbærni tryggi að SMT sjálfvirkni sé aðgengileg öllum áhugamönnum alls staðar.