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工厂生态系统如何能以指数递升式驱动价值


工厂生态系统如何能以指数递升式驱动价值

 KIC中国 2018-05-17

作者  FreddieChan

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工厂生态系统如何能以指数递升式驱动价值




让我们来看几个我所关心的热工艺制程案例。热工艺无疑的对绝大多数工厂来说是蕞不被了解和蕞不被重视的。大多数工厂使用手动测温仪,以每月、每周或每天测试一次的频率测试温度曲线。他们觉得热工艺看起来状况良好,不需要太多的关注。但是随着电子产品变得越来越小越来越复杂,相应的热工艺窗口也不断变窄,易于出错。


回流焊测温仪的曲线预测软件可以识别每个PCB组装的炉温设置,从而减少新品导入(NPI)时间。更先进的优化软件能使产品转换几乎能瞬时完成,减少电能损耗。这种抽查和优化的组合能有效的影响整条产线的效益以及能量的消耗。


大多数工程师估计回流焊缺陷小于所有SMT缺陷的5%。然而,当一条产线因缺陷问题而停机时,往往为确认回流焊工艺是否是主要因素而浪费了大量(昂贵的)停机时间。这是因为回流焊过程相当于一个不可认知的黑箱,我们仅通过抽查来确定生产的状态。当生产良率出现问题时,手动测温仪当时很可能是处于被束之高阁的情况。增加实时监控系统能洞察整个热工艺过程,立即验证回流工艺是否是导致缺陷的主要原因。如果焊接工艺不合格,系统同样将发现发生变化的地方,以便维修人员能尽快修复问题。添加自动测温不仅能改进回流工艺,而且整条产线将因为更快的故障修复和消除人工作业而提升效率。


制造工程师平均花费40%的时间来寻找设备、人员和信息等,这包括了花在手工测温的时间。车间里有多个炉子,多个产品型号在等待温度测试。生产种类繁多的新产业趋势将使情况变得更加复杂化。新型的热工艺管理模式将所有回流数据集中到一个数据库中,并允许工程师在任何授权的PC或移动设备上通过鼠标点击随机管理和检索所需的数据。每个PCB生产的相关数据在数秒内就可获取。


智慧工厂很好地利用了设备和工艺数据使生产更高效。在热工艺上添加数据分析将可以获得更高水平的自动化和生产力。例如,一个智能数据库可以学习每个组件、工艺窗口及炉子性能之间的关系,从而消除或减少手动测温的需要。将一个新PCB组件的长、宽、重量输入到软件中,将产生一个推荐的蕞佳设置。数据分析可以提供预测性工艺控制和预防性维护,进一步提高生产力并朝着零缺陷目标前进。获得的数据不仅适用于热工艺的二次优化,而且可以通过工厂网络与其它设备及MES系统共享,以优化多条产线,甚至整个工厂。


每台手动测温仪、优化软件程序、自动测温系统、中心数据模型和数据分析提供了意义重大的个别价值。但当他们组合起来的时候,效率将呈指数级增长。一个具有竞争力的作业只能建立于数据与其他机器或MES系统的共享基础上,并促成生产力提高,成本降低和质量一致的结果。但相互依赖和附加值的增加没有因此停止。工程师和技术经理负责运行世界级的工厂,销售人员和企业管理人员则专注于促进一个有竞争力的工厂,以吸引新的(和当前的)客户。他们思考他们工厂的“独特性”和竞争优势,这可以让他们在争取下一个几百万元的订单中获得优势。除了高成本效益的考虑点外,是否能有效提升客户在意的功能,如工艺控制、工艺透明度和工艺可追溯性至单个PCB,都意味着订单的赢取或丢失。


电子制造是一项资本密集型的生意。工程部,管理层,和采购部的一个关键职能是为他们的工厂获得合适的设备和软件。这牵涉到大量的资金,且在这样一个竞争激烈的低利润行业中,承受的压力之大可想而知。孤立地评估每个单独的设备或软件会导致在一个相互依赖和相互关联的环境中产生次优的决断。生态系统不仅仅是每个产品的性能和特点的总合。它们能协和创造远远超过单个设备或工艺的指数级价值,它影响整个工厂,甚至深入到一个成功企业的非技术层面。

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