Industry 4.0 뒤의 기술 발전은 PCB 제조에 ​​새로운 도전을 가져옵니다

인더스트리 4.0은 부분적으로 자동차, 사물 인터넷(IoT) 및 인공 지능(AI)의 병렬 발전 덕분에 공장 데이터 자동화 효율성과 생산성의 엄청난 향상을 약속합니다. 미래를 내다보면 매우 상세한 생산 데이터가 실시간으로 모니터링 및 보고되고 감지된 편차가 소스 매개변수 조정을 자동으로 트리거하는 폐쇄 피드백 루프를 활용하여 기계가 특정 "학습된" 작업을 담당하는 산업 프로세스를 상상할 수 있습니다. 이러한 방식으로 시스템은 스스로를 제어하고 수정하며 생산량이 크게 증가합니다.

이 프로세스는 활용 및 분석할 엄청난 양의 데이터를 생성합니다. 이는 관리하기 어려운 도전이지만 AI 시스템이 사용 가능한 모든 정보를 흡수하고 "학습"하도록 설계된 머신 러닝(ML)에는 절대적으로 필요합니다. 전자 산업은 이러한 수준의 자동화 및 인텔리전스를 달성하는 것과는 거리가 멀지만 PCB 제조 시장의 최근 동향에서 알 수 있듯이 인더스트리 4.0으로의 진화는 잘 진행되고 있습니다.

PCB 제조업체는 작업 현장에서 생산되는 모든 완성된 PCB 장치에 대한 점점 더 자세한 데이터를 제공해야 하는 압박을 받고 있으며, 이를 통해 고객은 최고 수준의 데이터 세분화로 공급망 전체에서 PCB 결함을 신속하게 식별, 추적 및 해결할 수 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 PCB 제조업체는 제조 프로세스의 모든 단계에서 PCB 생산 데이터와 근본 원인 분석을 캡처하는 프로세스 수정을 수행하고 있습니다. 이 프로세스는 궁극적으로 제조 프로세스에 대한 완전한 가시성을 제공하고, 주어진 PCB 내의 각 개별 레이어에서 기능 무결성을 평가하고, 생산 라인을 통해 진행되는 장치의 상태를 모니터링하는 데 도움이 되는 방대한 제조 데이터 데이터베이스를 생성합니다.

또한 PCB 제조업체는 전체 프로세스를 개선하고 공장 시스템의 문제 영역을 식별하기 위해 스마트 제조를 새로운 방식으로 사용하는 방법을 찾고 있습니다. 고급 공정 제어 및 시각화 응용 프로그램은 이 전략의 핵심 구성 요소이며 궁극적으로 완전히 자동화된 공장의 원동력이 될 것입니다.

모든 레이어에서 정밀 추적

추적성 및 프로세스 제어 기능의 이점은 많고 인더스트리 4.0의 핵심 교리와 매우 일치합니다. 추적 가능성(제조업체가 PCB 장치까지 결함을 추적할 수 있는 기능)은 생산 라인 전체에 걸쳐 디지털 데이터를 수집하고 이 데이터를 공장의 MES(제조 실행 시스템) 및 IT 부서로 직접 전달함으로써 프로세스 가시성을 향상시킵니다. . 또한 추적 가능성은 모든 제조 장비에 대한 중앙 집중식 연결 지점을 설정하여 효율성을 높이고 특히 향상된 수율 및 프로세스 관리를 가능하게 하는 분석 도구를 활용하는 방식에서 비용 효율적입니다.

실제로 PCB 추적성은 바코드 및 소프트웨어에 의존하는 한 상업 상품 및 자재 추적 프로세스와 다르지 않습니다. 그러나 대부분의 상용 제품과 달리 PCB는 매우 복잡하며, 스마트폰, 제세동기 또는 무인 차량 등 PCB가 내장된 전자 장치의 특성에 따라 현장에서 PCB 오류가 미치는 영향은 특히 심각할 수 있습니다. 사이.

그림 1. PCB 제조업체는 데이터를 수집하고 추적해야 합니다.

내부 PCB 레이어에서 발생하는 문제를 정확히 찾아내는 능력과 마찬가지로 추적 가능성이 매우 제한적이기 때문에 완성된 PCB 상단의 바코드를 단순히 읽고 추적하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 대신, Industry 4.0의 정신에 따라 모든 PCB의 모든 레이어의 모든 단위는 정교한 바코드 마킹과 소프트웨어를 사용하여 개별적으로 코딩되어야 PCB 레이어의 다른 단위와 논리적으로 연결될 수 있습니다.

이 매우 상세한 접근 방식을 통해 종단 간 추적이 가능하고 생산 라인 내의 각 특정 PCB 제조 공정까지 근본 원인을 분석할 수 있습니다. 추적할 수 있는 세분화된 데이터에는 사용된 기계와 해당 매개변수 및 작업, 결함 사진, 제조 날짜 및 시간, 작업자 이름, 로트 번호 등이 있습니다.

이 추적된 데이터는 과거 분석에 유용하지만 PCB가 공장에서 출고되기 전에 처리, 분석 및 즉시 MES로 피드백되는 경우에도 마찬가지로 가치가 있습니다. 프로세스 문제가 발생했을 때 이를 효과적으로 식별하고 수정하여 결함 전파를 제한하려면 이 데이터를 실시간으로 평가하고 조치를 취해야 합니다. 그리고 ML 및 AI 기술이 전면에 등장함에 따라 이 실시간 폐쇄 피드백 루프는 진정한 자동화된 학습 및 의사 결정 프로세스를 구현하는 데 필수적임이 입증될 것입니다.

제조 공정에 대한 더 깊은 이해

PCB 장치의 추적 가능성을 훨씬 넘어 PCB 제조 프로세스에 대한 완전한 가시성을 확보해야 할 필요성이 커지고 있습니다. 지금까지는 자동화된 결정을 내릴 수 없었고 생산 현장의 작업자는 문제와 추세를 정확하게 식별하기 위해 많은 제조 시스템에서 시간을 되돌릴 수 없었습니다. 고급 프로세스 제어 및 시각화의 출현은 AI로 구현되는 완전 자동화된 공장을 향한 첫 번째 단계를 표시합니다.

고급 공정 제어 및 시각화를 사용하여 자동화되고 매우 상세한 생산 보고서는 제조 및 검사 단계뿐만 아니라 패널 수준에서 실시간 가시성 및 결함 분포 맵을 통해 공정 초기에 제조업체에 큰 그림을 제공합니다. 개별 PCB 장치에. PCB 제조업체는 생산 모니터링을 통해 수집된 분석을 사용하여 설계 및 제조 프로세스 전반에 걸쳐 결함 경향을 빠르고 정확하게 식별할 수 있습니다.

실행 가능한 통찰력을 제공하는 실제 생산 데이터를 기반으로 PCB 제조업체는 근본 원인 분석을 수행하고 설계자와 피드백 루프를 닫을 수 있습니다. 이는 전체 생산 현장 관리를 개선하여 생산 프로세스를 개선하는 효율적이고 빠르며 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 유지 보수 비용 절감, 가동 중지 시간 감소, 생산성 및 효율성 향상 등의 이점이 있습니다.

데이터 수집, 수집 속도

추적 가능성에 대한 고된 노력이 필요함에 따라 결함 제품을 거의 허용하지 않거나 전혀 허용하지 않고 수익성 있는 전자 장치 시장에서 우위를 놓고 경쟁함에 따라 임베디드 PCB 제조업체의 새로운 표준이 되고 있습니다. 그러나 장치 무결성과 추적성은 제품 신뢰성을 훨씬 능가하는 영향을 미칩니다. 실제로 높은 수준의 제품 품질과 수율을 입증하고 유지하는 PCB 제조업체의 능력은 경쟁이 치열한 PCB 공급업체 분야를 심사하는 고객에게 점점 더 중요한 요소가 될 것입니다. 전자 장치 OEM은 공급업체의 추적 가능성 프로세스와 그에 따른 수율 계산에 대한 영향에 점점 더 많은 조사를 적용하고 있으며, 이는 다시 공급업체의 생산 확장성 및 비용 구조에 대한 고객의 평가를 알려줍니다. 제조업체는 QR 코드(그림 2)를 통해 각 보드를 추적할 수 있습니다.

그림 2. 제조업체는 QR 코드를 통해 생산 과정에서 보드를 추적할 수 있습니다.

더 높은 수준에서 고급 제조 공정 제어는 PCB 공급업체가 시스템 전반에 걸쳐 제조 공정을 개선하고 전체 수율을 높일 수 있는 새로운 방법을 모색함에 따라 필수적이 될 것입니다.

추적성 및 실시간 연결 기능은 귀중한 정부 보조금을 받기 위해 경쟁하는 PCB 공급업체에게 특히 중요합니다. 이러한 경향은 유럽과 또한 중국에서 가장 두드러지며, 정부의 '중국제조 2025' 계획이 인더스트리 4.0 구현에 프리미엄 가치를 부여합니다. 추적 가능성 및 고급 분석 애플리케이션은 AI 기반 시스템 개발의 예비 단계입니다. 이러한 시스템은 완전히 자동화된 생산 현장(Industry 4.0의 궁극적인 목표)을 향한 경쟁에서 필수적인 요소이며 PCB 공급업체는 여기에서 자신의 역량을 입증하기를 열망하고 있습니다.

생산 디지털화 추세는 스마트폰 및 프리미엄 전자 제품에 대한 대중 시장 야망을 가진 PCB 공급업체 사이에서 가속화되고 있습니다. 차세대 PCB 및 임베디드 부품 공급업체가 빠르게 성장하는 자율 차량 시장, 즉 장치 오류와 승객 안전에 대한 마진이 극히 희박한 시장에 서비스를 제공하려고 함에 따라 모멘텀 증가는 불가피합니다.

PCB 데이터 자동화 요구 사항을 서쪽으로 산업화된 유럽 및 북미/남미 공장으로 전파할 가능성이 가장 높은 시장은 바로 이 시장입니다. 승객을 운송하는 자율주행 차량(및 이를 조립하는 로봇)은 당연히 PCB 및 공정 무결성에 대한 가장 엄격한 사양의 적용을 받습니다.

보완적인 분석 도구를 통한 추적 가능성은 이러한 차량을 대상으로 하는 PCB가 생산 주기 전반에 걸쳐 프로세스 제어에 쉽게 추적 가능하고 접근 가능하며 적응할 수 있다는 확신을 강화하는 데 도움이 됩니다. 향후에는 실시간 연결을 통해 결함이 감지된 후 즉시 프로세스 불규칙성을 식별하고 수정할 수 있습니다. 이 연결은 또한 기계 상태 및 관련 경고에 대한 통찰력을 제공하고 기계의 원격 제어를 가능하게 합니다. 이러한 기능은 인더스트리 4.0 비전의 핵심이며 AI가 스마트 공장 자동화를 장악함에 따라 필수 불가결한 요소가 될 것입니다.

탈 레브-란 은 Orbotech Ltd의 인더스트리 4.0 마케팅 관리자입니다. 2013년 회사에 합류한 그녀는 자동 광학 검사(AOI) 제품 팀에서 여러 엔지니어링 역할을 맡았습니다. Orbotech에 합류하기 전에 Tal은 Applied Materials 및 Numonyx에서 반도체 업계의 다양한 직책을 역임했습니다. 그녀는 Ben Gurion University of the Negev에서 공학 학위를 받았습니다.