مقدمة
في تصنيع الإلكترونيات الحديثة ،لحام تنحرف الفرنهي خطوة حاسمة في عملية SMT (تقنية الجبل السطحي) ، وجودتها تؤثر بشكل مباشر على موثوقية مركبات ثنائي الفينيل متعدد الكلور. مع تسارع التحول الرقمي للتصنيع ، يقوم عدد متزايد من الشركات بالاستفادة من تحليل البيانات لتحسين عملية لحام التراجع ، وبالتالي تعزيز كفاءة الإنتاج وعائد المنتج. ستشارك هذه المقالة رؤى حول كيفية الاستفادة من تحليل البيانات لتحسين عملية فرن لحام لحام.
1. نظرة عامة على عملية فرن لحام لحام
تستخدم هذه العملية في المقام الأول التوصيل الحراري لنقل الحرارة إلى اللحام ، وذوبانها وتحقيق رابطة معدنية بين اللحام والمكون الخيوط ورقائق النحاس على لوحة ثنائي الفينيل متعدد الكلور ، وبالتالي ضمان اتصال موثوق بين المكونات ولوحة PCB. توفر عملية فرن Solder Grolow مزايا مثل الأتمتة العالية وجودة لحام مستقرة وموثوقة ، مما يجعلها تم تبنيها على نطاق واسع في صناعة تصنيع الإلكترونيات.
الثاني. قيمة تحليل البيانات في فرن لحام التراجع
1. المراقبة في الوقت الفعلي واكتشاف الشذوذ
من خلال جمع البيانات مثل منحنيات درجة حرارة الفرن وحالة تشغيل المعدات عبر أجهزة الاستشعار ، إلى جانب خوارزميات التعلم الآلي ، يمكن تحديد الحالات الشاذة في الوقت الفعلي ، مثل تقلبات درجة الحرارة المفرطة أو سرعات حزام النقل غير الطبيعية.
2. تحسين منحنيات درجة حرارة الفرن
يمكن أن يساعد تحليل البيانات في إنشاء نماذج درجة حرارة الفرن المثلى لنماذج المنتجات المختلفة. من خلال إجراء تحليل الكتلة على بيانات درجة الحرارة التاريخية من المنتجات المؤهلة ، يمكن استخراج مجموعات المعلمات المثلى لتوجيه الإعدادات للدفعات الجديدة.
3. الصيانة التنبؤية
من خلال تحليل سجلات تشغيل المعدات وسجلات الأعطال ، يمكن التنبؤ بالأخطاء الميكانيكية أو الكهربائية المحتملة ، مما يتيح جدولة الصيانة الاستباقية لتقليل وقت التوقف.
4. تحسين العائد وتحليل العيب
من خلال ربط بيانات عيب اللحام مع معلمات العملية ، يمكن تحديد العوامل الرئيسية التي تؤثر على العائد ، مما يتيح تعديلات معلمات العملية لتقليل معدلات العيب.
ثالثا. خطوات التنفيذ والتوصيات
1. تطوير نظام جمع البيانات
نشر مستشعرات إنترنت الأشياء لجمع المعلمات الرئيسية مثل درجة الحرارة والرطوبة والضغط وسرعة النقل ، وضمان سلامة البيانات وتوقيتها.
2. تنظيف البيانات والمعالجة المسبقة
قم بإزالة القيم المتطرفة ، والتعامل مع القيم المفقودة ، وأداء التقييس لوضع الأساس للنمذجة اللاحقة.
3. نماذج تحليل المباني
استخدم التحليل الإحصائي ، نماذج الانحدار ، أو طرق التعلم العميق لإنشاء نموذج علاقة بين جودة اللحام ومعلمات العملية.
4. التصور ودعم القرار
استخدم أدوات BI لتقديم نتائج التحليل في شكل مخطط ، ومساعدة المهندسين في اتخاذ قرارات التعديل السريع.
5. إنشاء آلية تحسين الحلقة المغلقة
تنفيذ آلية التغذية المرتدة الآلية من تحليل البيانات إلى معالجة التعديلات ، وتحسين عمليات الإنتاج باستمرار.
رابعا. دراسة حالة
قامت شركة تصنيع معينة من EMS بنشر منصة تحليل البيانات لتحسين خط لحام التراجع بشكل شامل. جمع النظام منحنيات درجة حرارة الفرن لكل ثنائي الفينيل متعدد الكلور وتحليل الارتباط الذي أجري مع نتائج فحص AOI. بعد ثلاثة أشهر من التحسين التكراري ، حقق خط الإنتاج زيادة بنسبة 8 ٪ في عائد المنتج ، وانخفاض بنسبة 5 ٪ في استهلاك الطاقة ، وتخفيض بنسبة 20 ٪ في وقت التصحيح اليدوي.
خاتمة
أصبح تحليل البيانات محركًا رئيسيًا للتصنيع الذكي. من خلال جمع البيانات وتحليلها وتطبيقها علمياً ، لا يمكن تحسين استقرار جودة فرن لحام الجودة ، ولكن يمكن أيضًا تحسين كفاءة الإنتاج الكلية بشكل كبير. في المستقبل ، مع مزيد من التطوير لتقنيات الذكاء الاصطناعي وتقنيات البيانات الضخمة ، سيستمر مستوى ذكاء عمليات لحام الإنحدار في التحسن ، مما يجلب مزايا تنافسية أكبر للمؤسسات.
ملف تعريف الشركة
Zhejiang Neoden Technology Co. ، Ltd.تم تصنيع وتصدير العديد من آلات الاختيار الصغير والوضع منذ عام 2010. الاستفادة من البحث والتطوير من ذوي الخبرة الغنية ، والإنتاج المدربين تدريباً جيداً ، يفوز نيودن بسمعة طيبة من العملاء العالميين.
في نظامنا الإيكولوجي العالمي ، نتعاون مع أفضل شركائنا لتقديم خدمة مبيعات أكثر إغلاقًا ودعمًا فنيًا احترافيًا وفعالًا.
نحن نعتقد أن الأشخاص والشركاء العظماء يجعلون شركة Neoden شركة رائعة وأن التزامنا بالابتكار والتنوع والاستدامة يضمن أن أتمتة SMT متاحة لكل هواة في كل مكان.