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電子製造業導入工業4.0 對產品多樣性和周期時間帶來正面影響

未來電子製造廠須能隨需求擴大或縮小產能,快速響應產品變化。法新社




ASM Assembly Systems SMT解決方案部門營運長Gunter Schindler,撰文探討電子製造業如何轉型到工業4.0。Schindler表示,近年來,自動化的進步已迅速降低大規模生產成本及提升生產效率。專業化和分工、精益生產、製程和價值鏈導向的進步,更對成本、品質、產品多樣性和周期時間等帶來正面影響。

據I-Connect007報導,但當前全球市場產品的定製化需求越來越多,生命週期越來越短。電子製造商須適應更小的批量和更頻繁的產品更換。此外,全球化市場極度波動,新產品須在發表後立即大量供應,有不少產品更在上市不久後就會消失。

工廠必須變得更靈活,並能隨需求擴大或縮小產能,快速響應產品變化。對SMT工廠來說,這意味著傳統大規模量產模式已無法滿足時代需求。而物聯網(IoT)、機器對機器(M2M)通訊、更靈活的軟體架構和大數據等新技術,則能為須因應市場不斷變化的需求的公司創造新機會。

安全與網路的一致性

Schindler指出,實施工業4.0的先決條件是機器、生產線和位置的一致性網路。但對電子製造商辦公室來說理所當然的事,在工廠車間卻是挑戰。印表機、SPI系統、貼片機、回流爐和AOI系統通常是由不同製造商的機器組成,因缺乏標準協議和介面,仍難以進行跨機器數據通訊。

這是製造商和國際產業協會須快速批准和制定最低標準的領域,因為這是將電子製造商的整合成本維持在合理水平的唯一途徑。要實現工業4.0,須讓生產設備更容易連網。

未來的機器不僅將生產產品,還會產生數據,並且會將其作為網路上的開放式服務提供給其他系統。這點不會構成技術問題,Web介面已是許多這類機器的標準功能。因此,須基於IT產業的標準。系統必須能即時地從機器讀取數據及控制機器參數。

SMT產線的組件應該要類似辦公網路上的印表機,要能自動整合,向所有授權實體提供性能、狀態和診斷資訊,並可從遠距針對每個程序來配置。然後,電子製造商就能決定要在製程中使用哪些資訊。

例如,ASM的許多客戶已在使用其貼片機的填充水準數據,會在組件卷帶上的耗材用完之前,自動向倉庫請求新的耗材。創新、模組化和高度緊湊的儲存系統將很快就能直接執行這項工作。工程師甚至已在開發能自動補充耗材的系統。

除了在生產和車間層面的橫向連網,工程師正在開發與MES和ERP系統的垂直整合。其目標是讓整個生產與所有資源完全透明,規劃和優化方面的許多特殊任務都能在世界任何地方進行,而且能在公司內的任何位置立即應用。

Schindler表示,下個連網階段將在公司之間進行。客戶將能以定期報告的形式、甚至可透過儀表板直接向供應商調用資訊。最終客戶的訂單會在EMS供應商處觸發時間表變更或新的生產訂單,而且會自動向供應商通知任何需求變化。

另一方面,這些新功能也帶來新風險,特別是在IT安全方面。BOM、CAD圖紙、零組件價格、生產數量、產品計畫等都是需要保護的數據。大型EMS公司已投入大量資金保護這些資訊。客戶和製造商須確定其系統可在全球範圍內連線,同時要完全防止未經授權的存取和IT故障。

角色整合和增強操作

未來智慧工廠的連網機器和產線將產生大量數據。但智慧工廠產生的數據,必須根據不同職務的員工的角度來處理,才能發揮效率。例如,配套區域員工所需的未來工作資料,就跟倉庫、生產調度或控制區域的員工有所不同。

智慧工廠也必須在車間減少人員,因此工人必須更靈活,能處理從機器運作到維護的各種功能。而這些活動都需要資訊,但為能有效率地工作,員工不能不斷地跑到固定的監視器和終端點擊選單。因此,平板電腦和擴增實境(AR)裝置增強將發揮重要作用。

未來員工將佩戴能顯示關鍵資訊、支援語音命令的智慧眼鏡,看一下SMT產線就會顯示有關訂單狀態的即時數據;看一下給料機就會顯示何時要維修,看一下機器內部則會顯示圖像,引導員工逐步執行維護程序。智慧系統將在過程中引導員工,在必要時提供協助及避免錯誤。

虛擬線上試產更精準

雖然傳統批量生產能隨著時間推移加快製程,但小批量生產則無法實現。即使新產品的首個產品,SMT產線也必須毫無錯誤。智慧工廠能透過模擬和虛擬生產實現這一點。新產品最初會在高度模擬實際產線的虛擬線上試產。

目前的軟體已能在電腦上執行貼片程式,並在充分考慮機器配置的同時填充電路板,因此能在編程錯誤導致成本前予以修正。並能藉此發現與其他作業的錯誤或衝突,同步和優化生產步驟,以及在首個產品實際進入生產線之前計算準確的吞吐量和成本。

將虛擬生產與實際生產結合,會讓模擬更加準確。模擬會自動考慮任何性能差異、維護間隔、休假時間、機器故障、新機器及生產車間的其他歷史和當前數據,以儘量減少計劃與現實之間的偏差。

對電子製造商的好處則為,準確的規畫提供更多資訊數據,並能協助價值鏈中的所有參與者的製程同步優化,使其更高效、靈活。未來,電子製造商將能模擬從組件訂購到包裝的複雜製程,自動化程度越高,模擬越準確。

製程控制和專家系統

製程控制和閉環系統是自動化技術中眾所周知的方法和工具,但智慧工廠將其提升到全新水準。例如,感測器技術和軟體的組合將進一步減少停機時間。事實上,許多貼片機已具備自我修復功能,能自動修復較小的錯誤。預測維護功能將使機器能指示維護需求,並與製造執行系統協作自動安排時間,甚至能要求所需的任何零件。

然而,自動學習的專家系統(Self-learning expert system)將徹底改變製造控制。這些系統不再基於手動設置的閾值進行測量和控制,而是透過模擬和分析歷史數據來確定最佳製程參數。專家系統不僅能使用來自SPI、視覺和AOI系統的感測器數據,還能使用所有產線、位置、甚至所有用戶的數據,所能提升的生產力和品質相當可觀。


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