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Koh Young:充分利用智能工厂计划
  2022-03-22      120

文章来源:PCB007中国线上杂志

Nolan采访了Koh Young公司的Joel Scutchfield,就行业2021年回顾以及2022年的发展趋势进行了探讨。Joel说:“我们发现人工智能应用越来越广泛。我们认为预测性维护是客户目前所要求的,并且要在编程和数据分析等过程中不断完善和减少人为因素。此外客户推动了具备更多连接性的需求,我认为这种趋势短时间内不会消失。客户希望通过我们帮助其实现其目标。” 

Nolan Johnson:Joel,我们现在讨论的是切实可行的“未来工厂”。首先从Koh Young公司的角度出发,2021年“未来工厂”的总体状况如何?存在哪些市场驱动因素?2022年会有什么发展趋势? 

Joel Scutchfield:今年有很多不确定性因素。疫情依旧,疫苗的普及仍在进行中。此外美国刚刚结束了一场极具争议的选举。

Koh Young公司持谨慎乐观的态度,结果证明2021年是销售额及销量均创纪录的一年。其中一些是2020年积压的订单,对我们来说这并不是糟糕的一年,除了第二季度,每个公司似乎都受到了停工的影响,之后公司经历了强力反弹。2021年的二至四季度的销售都是急剧增长。希望2022年能够继续增长,预计美洲地区可以实现12%~14%的增长。

我们非常关注电动汽车、军用/航空、工业产品,以及任何基于云的产品、5G服务器以及“未来工厂”理念产品。这些产品将在2022年继续保持强劲势头,因此公司前景是积极乐观的。此外,如果芯片短缺能得以缓解,也许到2022年底,会看到传统汽车厂商订单量的反弹。

我们正在考虑采用成熟的核心技术,并将其与KSMART高阶过程监测和控制智能工厂软件结合在一起,应用于更多新产品和新应用。我们还在IPC APEX EXPO展会期间举办线下活动,这会带来更多的机会,因此期待2022年发展良好。 

Johnson:哪个是因?哪个是果?是智能工厂推动了设备的购买,还是客户因为需要新设备而进行购买,并且在购买时决定添加一些智能功能? 

Scutchfield:两种情况都有。人们不再像过去那样把购买看成是单一的设备购买。他们正在从检测系统以及智能工厂的角度考虑潜在的供应商能提供的服务,这是正确的做法。了解供应商在做什么,从研发新系统、技术的应用,以及能产生智能工厂所需数据的更新、更好方法的角度来看其发展路线图,比以往任何时候都重要。你现在看到的可能只是一台能够解决某个特定需求的SPI设备,但必须着眼于全局,从智能工厂的角度出发,因为今天对一件设备硬件的选择可能会影响未来智能工厂的整体能力。

我们的客户需要认识到这一点,并谨慎选择合作对象。他们需要提前做好功课,确保不将购买的设备看作单一的应用。我认为观点正在发生变化。如果愿意,可以将“因和果”结合在一起。

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Johnson:未来检测的发展趋势是什么? 

Scutchfield:人工智能的确在一些领域有广泛的应用。我们认为预测性维护是客户所要求的,且要在编程和数据分析等过程中不断完善和减少人为因素。此外客户推动了具备更多连接性发展趋势,我认为这种趋势不会在短时间内消失。这一切由客户决定。客户希望利用我们实现其目标。

未来生产线上会增加更多的数据点,因此会增加生产线的检测量,再加上自动化的普及,由于额外的数据集和利用数据进行防错和自我修复,智能工厂的功能会扩展。这才是真正的目标。我们可使用传感器——我们的系统——来鉴别出错的地方。那么如何帮助生产线上的其他系统自动纠正,以便实现即时自我修复?

随着公司的发展,未来将会有更多的即插即用。对于可持续性,有另一个推动因素,即我们开始将更多的模块化方法扩展到PCB和SMT生产线以外的其他领域,以实现更多的后端应用。我们看到客户对此很感兴趣。如何将基于3D测量的技术应用到后端、模块和机箱机柜装配等领域呢?

我们的点涂工艺检测工具是现有技术的分支,很好地利用了核心技术,因此将我们的产品扩展到该领域是非常有意义的。此外我们还一直关注客户可能需要但目前尚不存在的解决方案,或者当前的解决方案无法提供的功能领域,然后利用这些信息领先于需求的优势,缩短上市时间,以便尽早提供解决方案。

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Johnson:你从客户那里看到的市场趋势是什么?他们是在转型还是坚持自己的发展方向? 

Scutchfield:这是一个很好的问题,因为现在有很多影响因素,特别是要了解目前供应链状况和人工市场的影响。

显然,制造回迁本土(或回迁本国)意味着客户变得更加垂直整合,这可能比他们预期的要更深入。我们有一个特殊客户,由于制造回迁计划,预计要在两年的时间内为工厂再购买17台设备,并将在内部完成产品组装。

其次是人工短缺。如何克服这个问题?显然是利用高度自动化、高度直观化、自动编程和自动数据分析。当谈及未来的发展趋势时,无论是CFX还是其他,都不仅仅只是物联网和连通性,如何帮助客户实现更高的生产效率,并充分利用所有这些计划提供的一切信息?

我们越来越多地应用人工智能,因为我们拥有实现这一目标的数据集。我们很幸运身在拥有高度自动化工艺的这个行业。谈到在北美的竞争力,我们比一些劳动密集型行业更有优势。但仍然有很多工作要做,这就是智能工厂计划发挥作用之处。从供应商的角度来看,希望提供不需要专业数据分析师、只需要操作员和技术人员就可以轻松理解和应用的环境。

目前有一些第三方公司,专注于从生产线的各种设备中提取数据;并把它们放入一个巨大的信息库中;了解需要使用什么、何时以及由谁使用;并在仪表板设置或某种类型的快速分析工具中提供这些信息,以便实现快速的调整和变更。 

Johnson:Koh Young公司在制造业中占有一席之地,既可以作为反馈环,也可以作为前馈环为制程提供大量的数据和信息。 

Scutchfield:没错。

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Johnson:Koh Young公司如何将这些人工智能或分析组成部分应用于客户产品中? 

Scutchfield:要回答这个问题首先要理解我们的数据集是不同的。解释这个问题需要花费些时间,我尽量保持简洁。我们从一开始就没有像其他竞争对手那样使用2D技术,直到Koh Young在2010年推出首个基于3D测量的AOLI系统,类似于8年前行业引入的SPI工具。这样才能产生正确的数据集,我称其为“真3D”,这是一种使用适当的方式、适当的工具和子系统获取的正确的、参数化的、客观的、基于轮廓测量的数据;当涉及到可靠性和精度时,数据很重要的。最后,从统计相关的角度来看,所有这些信息都是有用的。

然后就是大数据领域的工作,我们在每个视场采集32个三维图像,用于检测的每个视场,以便根据所提供的基于测量的结果呈现3D模型。这才是真正的起点。现在我们可以开始评估如何使用高级数据集:例如人工智能可高度自动化AOI编程过程,缩短重新生成程序所需的时间;用自动化和人工智能取代大约70%的人工操作。这是巨大的进步。同样,可以将数据集应用到其他适合的应用。

高级数据集的采用是循序渐进的过程。当客户完成更多的必要准备时,我们会提供更多的数据。有人说“帮助我们一次性实现所有功能”,也有人说“让我们分步实现目标”。幸运的是,他们在前端都明白最终的成果是什么。然后我们需要一起合作,找到达到目标的最佳路径。 

Johnson:我相信这不仅仅只是在客户生产车间中的即插即用。设置不仅仅是安装设备并开启设备;它必须连接到数据流中,收集数据,并使其可用于分析。我认为这很复杂。Koh Young如何帮助客户完成这部分工作? 

Scutchfield:我认为我们已经成功地使解决方案尽可能地即插即用。该目标是特定于我们的工具、软件和生产线中的设备。

那么现在,如何把它提升到更高的级别呢?有一家客户非常喜欢KSMART Suite工具展示和提供的功能。利用这个工具,他得到了极佳的结果,感到非常高兴。然后他提出“我们需要Koh Young将所提供的信息绑定到下一级MES系统中,例如,在仪表板中可以看到所有数据,而这些仪表板不一定只可特定于Koh Young的设备,还要包括生产线中的所有其他设备,包括非Koh Young设备。”

这是很正常的需求,是下一步的发展重点,也是智能工厂的发展方向。作为供应商,我们可以提供通信解决方案,并最大限度地提高工具实现沟通、产生结果和调整的能力。下一阶段的任务是与生产线上的其他系统进行沟通和合作。目前已为丝网印刷和贴装工艺创建该功能,可使用流程优化器(KPO)工具对其进行闭环管理。此外还能提取这两个工艺的数据结果,并将其导出到下一级系统进行分析。

接下来是CFX要素。CFX正在帮助我们将数据传输到中心位置。下一步是研究该协议如何在保证客户仍可继续使用他们现有的或喜好的工具,例如KSMART的前提下,实现任意品牌和型号设备之间的相互通信。几周前,我与一些竞争对手参加了一次小组讨论会。我们公开地讨论了这个问题。当然,也有一些客户,无论出于何种原因,在品牌、型号等方面有非常明确的要求,他们希望其他公司也能提供相同功能的设备,如可在多个地点使用。

我们很清楚我们已实现了这一目标。目前无论哪个供应商提供的特定工具或系统,我们都可与其实现绝对的连通。此外仍然有能力采用供应商提供的那些首选工具。它们被集成到一个封闭的操作系统(MES系统)内。从某一角度来看,基本上可以控制一切。这是最终的目标。我认为CFX正推动我们朝着这个方向发展。

这个目标不再遥远,也不再只是一个概念。用户正在利用它并从中受益。现在我们必须继续扩大,这是未来几年的计划。

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Johnson:作为一家设备制造商,当所有制造商的设备都具有互操作性时,贵公司如何脱颖而出? 

Scutchfield:我们在印刷、贴装工艺领域,与顶级的市场领导者保持一致。这一优势将继续扩大。同样地,从软件的角度来看,能够将我们的信息推送到第三方的下一级控制实体将是非常必要的。我们很早就建立并持续扩大这类合作关系,最大限度地利用双方的合作成果。

反过来,从客户的角度来看,这是只有使用这些组合工具才能获得的结果,无论是我们和印刷X公司还是贴装Y公司,这些都是我们可以提供的交付成果,都是我们的优势。

关于智能工厂整体成功与否,我想回到之前提到的数据集。并非每家公司都能实现其他公司达到的水平(智能工厂实现),这取决于他们正在生成(或未生成)的数据集,这是关键。千里之行始于足下。如果没有中间的过程,没有真正的3D数据集合——包括正确的类型、正确的方式、正确的数量,智能工厂是不可能实现的。

我们之所以能够达到其他公司达不到的水平,是因为拥有卓越的数据集合,并且能够将其应用到与丝网印刷设备、贴装设备、软件/MES等供应商的合作中,这些合作最大限度地为客户创造价值。这就是我们最大的竞争优势。展望未来,如果一切都升级了,并且有协议支持所有公司设备之间的通信,即可实现整条生产线的连通性。但是,除非与优秀的供应商合作,他们可以提供正确的数据来驱动正确的解决方案,并提供自我修复功能等,否则不一定能最大限度地发挥产品的作用。我认为EMS供应商有可能实现“不同级别”的智能工厂,而以最大化结果的形式达到的成功水平将由我们的客户/EMS供应商选择的合作伙伴决定。

智能工厂的整体理念100%依赖于数据的精度、可重复性以及稳健性。从连接性的角度来看,我们可以做很多事情,但在充分利用智能工厂方面,仍然没有达到期望的目标,因为数据集合仍然缺乏。这又回到了我刚才说的,它不是单一的设备应用,也不是今天所做的决策。决策将决定前进的方向,因为合作的供应商会为你提供长期服务。在选择设备供应商时,理解这一点非常重要。

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