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智慧優化快速試產PCB 製造系統

刊登日期：2024/09/02

摘要

目前PCB產業試產製程中各站多採用人工方式進行參數監控以及手動進行參數調適，而每一輪試產製程間須進行樣品檢查及參數調適，單次製程的時間約需耗時達40分鐘以上，並且單一料號調適週期約需要4~6次，故要能達成快速試產必定需要導入製程智慧化技術，本文提出建立自動化監控製程參數及量測並智慧化進行參數的調適，除了可以大幅縮短樣品檢查及參數調適時間外，利用AI預判斷優化參數系統亦可以有效減少反覆調適次數，減少整體試產時間以及人力成本。

Abstract

In the current PCB industry most trial production processes involve manual parameter monitoring and adjustments. Each trial production cycle requires sample inspections and parameter adjustments, with a single process taking over 40 minutes. Additionally, a single part number requires 4 to 6 adjustment cycles. Therefore, to achieve rapid trial production, the implementation of intelligent process technology is essential. This article proposes the establishment of an automated system for monitoring and measuring process parameters, with intelligent parameter adjustments. This system not only significantly reduces the time for sample inspections and parameter adjustments but also utilizes AI to predict and optimize parameters, effectively reducing the number of repeated adjustments, overall trial production time, and labor costs.

前言
目前業界PCB試產製程流程架構如圖1所示，在進料時會採取人工方式讀取Gerber/CAD圖檔以及生產預計規格，並藉由線上人員之經驗進行首件試產參數的判斷。全段製程中目前尚無監控軟體及物料追蹤系統，僅由線上作業員按照前段預判參數進行製程設定後即將物料送入，此物料進度皆為人工紀錄，當有急件插單等突發情況發生時，易出現進度遺失的情況而需要重新進行試產參數調適。後段人工量測得到線寬及線距的結果，由線上人員根據經驗判斷如何進行參數調適，反覆進行此製程直至量測結果符合設計規格。目前製程上的瓶頸如下:

圖1 目前業界PCB試產流程架構

1. 試產製程中首件預判參數誤差大。
2. 製程中無即時參數監控系統，製程參數異常時無法即時得到回報。
3. 未建置物料追蹤系統，僅人工進行紀錄，容易發生缺失或錯誤紀錄。
4. 目前單一料號試產參數調適週期約需4~6次，耗時達2.5~4小時左右，浪費人力及物料成本，生產效益有限。
本文藉由開發全新智慧優化參數預判系統、全製程可視化即時監控系統以及物料追蹤系統，將智慧化技術導入試產製程中，達成快速試產之目的。本文試產製程流程架構，如圖2所示，在進料時會由雷射雕刻機在每一批料號上進行二維條碼刻印，以利後續製程中每一站進料及出料時進行二維條碼掃描紀錄，有效進行物料進度追蹤。智慧優化參數預判系統在讀取Gerber/CAD圖檔以及生產預計規格後，經由多料號模型選取對應之重要相關因子模型進行分析，並提供已優化之預判製程參數至各分站作業員。試產製程機台皆會建置即時參數監控系統，將機台中重要參數經可視化系統提供給戰情室之管理人員作監控，並在機台異常時具有警報回報功能。量測後結果將上傳至智慧優化參數預判系統進行模型訓練，以提高後續參數預判之準確度。

圖2 本系統PCB試產流程架構

智慧優化快速試產PCB製造系統
本文共分成三個部分，首先為全線製程即時監控系統開發[1]，說明現行試量產線的全線製程監控系統與物料追蹤系統建置，並且實際測試其系統開發成果；第二部分則為智慧預判優化參數系統開發，經由建構的智慧預判優化參數模型分別針對單一料號及多種料號進行學習分析與回饋訓練結果；最後則是實際導入PCB廠商生產線進行快速試量產驗證。

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