1, automatiseerimise rakendamine aastalTrükitud vooluahela tootmine
(1) automatiseeritud tootmisliin
Trükitud vooluahela tootmisprotsess hõlmab mitut keerulist protsessi ja automatiseeritud tootmisliinid integreerivad need protsessid orgaaniliselt. Alates tooraine laadimisest saavad automatiseeritud seadmed substraate, vaskfooliume ja muid materjale täpselt transportida vastavatesse töötlemisasenditesse. Näiteks multi - kihi trükitud vooluahela lamineerimisprotsessis saab automatiseeritud lamineerimismasin täpselt kontrollida temperatuuri, rõhku ja aja vastavalt eelseade parameetritele, tagades tiheda sideme iga substraadi kihi ja vaskfooliumi kihi vahel, vähendades defekte tõhusalt, nagu vahepalade mullid põhjustavad inimfaktoreid. Järgnevas vooluahela tootmisprotsessis saavad automatiseeritud kokkupuute- ja söövitusmasinad vooluringi täpselt paljastada ja söövitada vastavalt projekteerimisnõuetele, saavutades vooluringi laiuse ja vahekauguse peenema kontrolli ning parandades trükitud vooluahela juhtmetihedust.
(2) Automatiseeritud testimisseadmed
Trükitud vooluahela toodete kvaliteedi tagamiseks mängib automatiseeritud testimisseadmeid hädavajalikku rolli. Automaatne optiline kontrollimissüsteem (AOI) saab kiiresti skannida trükitud vooluahelate pinda ja tuvastada selliseid probleeme nagu lühised, avatud vooluahelad, komponendid ja puuduvad osad läbi kõrge - täppispiltide tuvastamise tehnoloogia. Võrreldes traditsioonilise käsitsi kontrolliga on AOI süsteemil kiire kontrolli ja suur täpsus ning ta suudab lühikese aja jooksul põhjalikult kontrollida suuri - piirkonna trükitud vooluahelaid. Lisaks saab automatiseeritud testimisseadmed elektriliste jõudluse testimise osas täpselt mõõta selliseid parameetreid, nagu trükitud vooluahela juhtivus, isolatsioon, impedants jne, automaatselt kindlaks teha, kas toode vastab kvaliteedinstandarditele, ja pakkuda testimisandmete ajaks tootmisprotsessi parameetrite õigeaegseks kohandamiseks testimisandmete ajalist tagasisidet.
(3) Automatiseeritud materiaalse juhtimine
Trükitud vooluahela tootmine nõuab suures koguses toorainet ja komponente ning automatiseeritud materjalide juhtimissüsteemid saavad materjalide tõhusa kontrolli saavutada. Vöötkoodi, QR -koodi või raadiosageduse tuvastamise (RFID) tehnoloogia abil tuvastatakse iga materjal ainulaadselt ja kogu protsess alates materjalide ladustamisest, ladustamisest, nõudlusest, kasutamisest kuni valmistoote ladustamiseni jälgitakse ja hallatakse infotehnoloogia kaudu. Süsteem saab tootmisplaani põhjal automaatselt arvutada materiaalseid nõudeid, tuletades ostuosakonnale viivitamatult meelde varude täiendamist ja vältima materiaalse puuduse põhjustatud tootmise stagnatsiooni. Samal ajal saab automatiseeritud laoseadmed materjalide ladustamise käigus materjale intelligentselt salvestada ja kiiresti hankida, lähtudes nende tüüpidest, spetsifikatsioonidest ja kasutamise sagedusest, parandades materjalide ladustamise tõhusust ja laoruumide kasutamist.
2, luureandmete rakendamine trükitud vooluahela tootmises
(1) Arukas tootmise ajakava süsteem
Arukas tootmisplaanide süsteem on trükitud vooluahela tootmise "aju". See kogub ja analüüsib teavet tootmisliini erinevate seadmete tööseisundi, tootmise progressi, materjali tarnimise ja tellimuste tarneaja kohta ning kasutab täiustatud algoritme reaalseks - ajaplaneerimise optimeerimiseks. Näiteks kui teatud seadme talitlushäired või tootmisgraafik lükatakse edasi, saab süsteem kiiresti reguleerida tootmisülesannete jaotamist, eraldada järgmised protsessid mõistlikult teistele jõudeolevatele seadmetele ning tagada kogu tootmisprotsessi järjepidevus ja tõhusus. Samal ajal võib intelligentne tootmisplaanide koostamise süsteem ennustada ka turunõudlust ja tellimuste prioriteeti, korraldada tootmisplaane mõistlikult, tähtsustada kiireid tellimusi ja parandada klientide rahulolu.
(2) Arukas protsessi optimeerimine
Suurte andmete analüüsi ja tehisintellektitehnoloogia abil saavad trükikodade tootjad saavutada intelligentse protsessi optimeerimise. Kogudes ja analüüsides suures koguses tootmisandmeid, sealhulgas tooraine omadusi, seadmete tööparameetreid, protsesside andmeid ja toodete kvaliteedikontrolli tulemusi, luuakse andmemudel. Neid mudeleid kasutades saab protsessiparameetrite ja toote kvaliteedi vahelist seost sügavalt uurida, saavutades sellega automaatse optimeerimise ja protsessiparameetrite kohandamise. Näiteks puurimisprotsessis saab erinevate substraadimaterjalide ja avanõuete kohaselt intelligentne süsteem parameetreid automaatselt reguleerida, nagu puurimiskiirus, söödakiirus ja puuribiti asendamise sagedus, et saavutada parim puurimiskvaliteet ja tõhusus. Elektroplaadimisprotsessis, jälgides plaadistuslahuse kontsentratsiooni, temperatuuri, voolutihedust ja muid parameetreid reaalajas ning ühendades need toote katte paksuse nõuetega, saab intelligentne juhtimissüsteem automaatselt täiendada plaadilahuse koostist, reguleerida voolu suurust ja tagada katteta ühtlus ja haardus.
(3) Arukas seadme hooldus
Seadmete seisakuid vähendamiseks, seadmete töökindluse ja tööiga parandamiseks paigaldab intelligentse seadme hooldussüsteem seadmetele erinevaid andureid, et koguda reaalseid - ajaoperatiivseid andmeid, näiteks temperatuur, vibratsioon, müra, voolu, voolu, pinget jne, kasutades neid andmeid koos masinõppe algoritmidega, reaalseks- aja jälgimiseks. Näiteks kui teatud seadme kriitilisel komponendil on ebanormaalne temperatuuri tõus või suurenenud vibratsioon, annab süsteem automaatselt välja hoiatuse, ajendades hooldustöötajaid läbi viima kontrolli ja parandama eelnevalt, et vältida tootmise katkestamist, mis on põhjustatud äkiliste seadmete rikkest. Samal ajal saab intelligentne seadme hooldussüsteem välja töötada ka isikupärastatud hooldusplaanid, mis põhinevad seadme tööajaloo ja hooldusdokumentide põhjal, korraldada mõistlikult seadme hooldusaega ja sisu ning vähendada hoolduskulusid.