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智能工厂之旅
  2022-08-30      592

Happy Holden

过去的55年,无论是作为学生还是专业人士,自动化和计算机一直都是我热衷钻研的领域。本文将介绍多年来我在自动化电子制造方面所使用的方法。

万事开头难。我深知这一点,因为在我的职业生涯中,我参与了9家自动化PCB工厂以及参与了十几个加工厂的部分设计和建造,所有这些工厂都是由计算机和驱动软件实现自动化。本文的重点是:

•谁应该负责智能工厂的设计?

•他们应该学习的内容?

•如何分析和规划自动化?

•构建智能工厂需要多长时间?

•何时是开始构建智能工厂的最佳时机?

•构建智能工厂需要投入多少成本?

下面将详细讨论这些关键问题,以帮助快速开启智能工厂之旅。

谁应该负责智能工厂的设计?

专业的工厂自动化顾问极其稀少,如果能够找到,他们很可能会向你收取学习工艺和程序的费用。由于他们会被以往自己的产品所限制,因此影响了他们对解决方案的选择。选择熟悉本公司工艺和程序的工程师,让他们学习如何规划自动化,是一种更好的投资。然后他们可以教别人,因为工厂需要反复传授这种技能。

一种推荐的团队配置是由两名工程师组成:一名工艺工程师(通常是化学工程师)和一名控制/数据工程师(通常是电气工程师)。如果有机会请教统计学家(大学教授或顾问)将非常有帮助。两位工程师都应该能够独立工作,能够快速学习新技能,包括统计工具和数据分析。应届毕业生,尤其是具有研究生学位的毕业生,将是合适的人选。由于成功的工厂自动化需要招聘大量工程师,并要高度重视他们的工作,因此需要设立相应的奖金和报酬。

他们应该学习的内容

他们应该学习7个主题,其中最重要的主题之一是实现公司的业务目标。公司应该已经有了一些长期的业务目标,这些目标将决定自动化战略和产品发展路线图的优先级。实现这些目标取决于下面列出的其他6个主题:

1.零浪费:任何类型的浪费,包括物料、返工、维修、文书工作、环境或人工,都适合进行基准测试(或最佳实践)分析以提高绩效。

2.物联网传感器:提供实时数据的新型传感器是大多数智能工厂自动化的基础。可以购买传感器来提供相关信息,并通过低成本可编程逻辑控制器(PLC)进行集成,以存储在云中。有些必须是DIY传感器,如《印制电路板制造中的自动化与高阶制程》第4章中的比重装置或安培小时装置。

3.预测分析:使用存储在云中的新传感器数据、回归分析和DOE程序可以创建预测模型(数字孪生),以减少或消除缺陷,或提高阻抗控制和对准等产品规格。

4.零缺陷制造:除非良率是100%,否则缺陷是最大的浪费,基准测试将提供项目重点。

5.推动零停机:设备或工艺的停机时间会影响交付成本和时间;新传感器数据和预测模型可以消除这种情况。

6.创建解决方案模板:使用模板记录自动化解决方案,其他人可以按照该模板解决类似问题和浪费。

如何分析和规划自动化

让团队要投入时间学习所要求的新工具和技能。可以从以下7种资源开始再教育:

1.《工程师24项必备技能》:共有17章可供学习(图1)1

2.《印制电路板制造中的自动化与高级程序》:需要重点学习的章节是“CIM与自动化策略”和“PCB制造中的机械化”(见图2)2

3.《统计方法电子手册》:使用NIST提供的免费手册和软件学习DOE章节和解决问题章节(图3),这是全球最好的工程统计培训,其中包括案例,它将对你和团队的职业生涯有所帮助3

4.Siemen公司出版的《印制电路组装商指南——数字时代的先进制造业》,重点了解ERP、MES/MOM、PLM、TIA和APS 在工厂控制软件层次结构中的新作用(图4)4

5.DAQs:研究ISA的数据采集系统、传感器和SCADA

6.PLC:学习“梯形逻辑”和“低代码”编程,为传感器使用低成本可编程逻辑控制器

7.解决方案模板:创建可供其他工程师使用的解决方案模板

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图1:在《工程师24项必备技能》中,有17个章节(标有复选标记)对于建立成功的智能工厂至关重要。

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图2:使用和学习《印制电路板制造中的自动化与高级程序》。

构建智能工厂需要多长时间?

团队需要2~6个月的时间来学习完成这项任务所需的工具和技能。每个主题至少需要8到40个小时的学习时间,才能具备完成这项工作的专业知识。在这段时间里,他们应该总结学习情况,并寻找:

简单的首个项目(来自案例),确保成功和巨大的投资回报率;这需要大约两个月的时间来实施。成功能激发对构建智能工厂的热情和支持

  • 成功培训更多工程师或技术人员,以创建解决方案

  • 可以预测结果之前的数据(包括部件号和日期)

  • 需要更长实施时间的新工艺或设备

  • 了解竞争对手

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来源:《工程师24项必备技能》1

表1概述了《统计方法电子手册》的8章及其内容说明,该书可免费下载3。

在收集重要数据时,许多变量是定性的,而不是定量的。如图3所示,根据数据类型或分布类型和因素类型选择适当的统计工具,将使分析工具不仅能解决问题,还可以提供线性和非线性数字孪生模型进行预测。

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你应该另外选择两本关于PLC、梯形逻辑、传感器技术和数据采集的教育书籍或资源,如美国仪器协会(ISA)或National Instruments出版的相关书籍。以下是我在北美使用的参考书:

对于 PLC 和梯形逻辑:参考Siemens或Automation Direct出版的相关书籍

需了解数据采集系统和传感器,可参考ISA、National Instruments或Keysight出版的相关书籍

何时是开始构建智能工厂的最佳时机

选定工程师并准备建立工厂后,需牢记以下重要事项:

。远程学习可以提供全面质量管理、六西格码、精益、DOE/回归、ISA-Sensors、DAC、PLC和低代码培训

。建立持续改进工艺和解决方案模板

。切记,新产品、工艺开发可能会很耗时,并且会很复杂,因此不建议将其作为本计划的一部分

。了解管理软件的作用:IOT、WMS、MES、IMS-MOM、EAM、QMS、ALS、FMS、FAST R和IPM,用于预测分析和性能可见性

构建智能工厂需要投入多少成本?

项目不需要很大。可以是几百美元(例如比重传感器)到几千美元(例如机器人面板载体):

•利用本地制造商制造面板,机器人制程载体只需5000美元,建立合作伙伴关系(第3章自动化2)

•制定未来的发展路线图将为候选公司提供最佳投资回报率

•如果新工艺和技术是未来计划的一部分,采用产品生命周期

•如果已经启动智能工厂的构建,使用新的解决方案模板

智能工厂

开始实施智能工厂需要重点关注3个方面:实时感知和收集数据、连接及预测。

传感:实时采集数据;以下9点只是其中的一些想法:

1.MES布线、工具、配置信息

2.SECS/GEM工具/流程状态

3.在制品位置跟踪

4.缺陷计量工具

5.产品良率

6.SPC, APC, RtR, FDC

7.RGA和其他物联网传感器

8.RF、QCM、振动、流体流动

9.底层工具状态和环境

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图4:PLC传感器和编程器是工厂车间最常见的设备和数据采集器之一。

连接:整合不同且独立的数据源。这可能需要一些智慧来从条形码阅读器、BCD显示器、PLC或其他自动化孤岛收集数据。

预测:使用模型来预测设备、工艺事件结果的数据,提醒操作员预测设备停机时间以进行维护,从而改进工艺以获得更高的受控阻抗性能。

一旦连接了0级(工厂车间和传感器)和1级(DAQ、PLC和控制器)并生成数据,就可以对工厂设置和控制系统软件进行评估。这些软件产品可以提供实时工厂分析,如图 5 所示,及包括RMS、SPC、APC、FDC、MMS、LTS、AMHS/MCS、YMS、CMMS、WIP、排队时间分解、OEE和数字孪生预测软件。

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图5:典型的智能工厂架构。软件可用于实施工厂设置和控制,以及工厂分析、执行系统。5

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图 6:预测分析是智能工厂的主要项目,遵循“发现-设计-交付”的流程。5

结论

本文是我在2022年6月8日举行的ICT年度研讨会上的演讲概述。该演讲讨论了预测分析、解决方案模板和数据协议。

以下是本文的要点:

  • 现在就开始智能工厂之旅;纵观全局,从小处着手,立即开始行动。

  • 为自动化团队配备公司内部的工程师,并对他们进行培训

  • 启动智能工厂评估,然后通过价值证明(ROI)使其可运营。这是一个基本的业务转型;将技术与业务目标相结合。

  • 推动智能互联工厂的零停机、零缺陷愿景的实现

  • 改善薄弱环节:人员、工艺或技术。只有突破了最薄弱的环节才会产生效益

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参考资料

1.24 Essential Skills for Engineers, by Happy Holden.   

2.Automation and Advanced Procedures in PCB Fabrication, by Happy Holden.

3.The eHandbook of Statistical Methods, NIST, 1995. 

4.The Printed Circuit Assembler’s Guide to…Advanced Manufacturing in the Digital Age, 2nd Edition, by Oren Manor, Siemens Digital Industries Software.

5.Evolution of the Smart Manufacturing, by John Behnke, INFICON Webinar, March 2022.

自1970年以来,Happy Holden先后在Hewlett-Packard、NanYaWestwood、Merix、Foxconn和Gentex从事PCB技术工作。目前任I-Connect007的特约技术编辑及I-Connect007专栏作家。

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