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智能制造路线图:电子制造行业数据流的考虑
录入时间:2019/11/26 11:02:38

作者:Ranjan ChatterjeeDan Gamota

2019 iNEMI路线图特别突出关于智能制造的新章节。这个章节确定关键技术的差距和需求,提供指导电子制造行业如何实现智能制造的好处的建议。本文涉及的信息摘自此章节。

电子制造行业的未来取决于它开发和部署技术平台套件来实现智能制造和工业4.0的各种好处的能力。智能制造技术将通过整合更多的数据采集和分析系统,形成覆盖从供应链-制造-客户体验的虚拟业务模式以提高效率、安全性和生产力。增加大数据分析和人工智能(AI)的使用,可以更有效地采集和分析大批量的数据。

许多行业报告预测,在部署智能制造解决方案之后,预计到2022年制造商将创造出数十亿美元的收益。世界各地的研究开发计划都在研发能够改进追踪能力和可视化的技术,实现用于预测工艺与机器控制的实时分析,构建用于高混合小批量产品组装的灵活的模块化制造设备平台。

电子制造行业的垂直细分领域——半导体设备、外包半导体组装和测试(OSAT)和印刷电路板组装(PCBA)——正在整合,并整合服务供应,这都是被共同的挑战所驱动的,诸如:

• 对快速变化、复杂业务需求的响应

• 管理越来越复杂的工厂

• 在利润空间下降时实现财务增长目标

• 满足工厂和设备的可靠性、产量、生产能力和成本要求

• 充分发挥跨行业部门界线的工厂集成技术的作用

• 满足前沿工厂的灵活性、可扩展性和可伸缩性要求

•提高环境问题方面的全球性限制

随着供应链的不断发展、演变与融合,传统材料流的变化将推动采用无缝连接制造操作所有方面的技术。

2019iNEMI路线图的智能制造章节着眼于实现各种跨行业的技术,确定必须克服的关键差距和需求,以及如何把这些推动者整合起来。要构建一个强大、敏捷和可伸缩的基础,最重要的技术是:

• 材料流与人机交互

• 数据流架构

• 数字构建模块(人工智能、机器学习、数字孪生)

• 安全性

本文关注智能制造的数据流架构,它的基础是:

• 工厂信息和控制系统

• 大数据

• 边缘计算、雾计算和云计算

路线图突出这些在半导体、OSAT和PCBA制造中的跨工厂操作与设施、数字构建模块及安全性等要素的集成。

形势分析

一般工厂的操作和制造技术(例如:工艺、测试和检查)以及支持硬件和软件的演变速度非常快,与此同时,传送和存储用于分析的增量数据的能力正在加速发展,例如AI、机器学习(ML)和预测的(被动响应)操作。

大数据的出现和紧随其后的增长比最初预期的要快很多。这一趋势将持续下去,突显出现有的挑战,并带来以前没有考虑过的新差距。路线图确定数据流的许多关键考虑事项。需要指出的是,虽然电子制造的三个垂直部门(半导体、OSAT和PCBA)有一些共同的元素,但是每个制造环境也有各自的特定情况。在所有情况下,各个垂直的制造部门之间的标准化通讯接口是最关键的。

半导体和OSAT

对于半导体设备的制造和后端的组装与测试,加速大数据技术的开发将使各种方案能够部署,从而实现增加数据生成、存储和使用带来的好处。这些能力,将以实时和准实时的速度提供更大的数据量,提高设备参数的可用性,从而正确影响产量和质量。这里存在许多与这些变化有关的挑战和潜在的解决方案,包括:

• 连接架构提供智能制造的功能(图1)

• 制造执行系统(MES)之间的数据流——雾计算和云计算——和机器界面(边缘计算)

•云到远程接入点之间和穿过云到远程端点信息传递的安全性

• 边缘设备之间的数据格式的标准化、指导方针(例如,机器到机器之间(MtoM)的通讯)

• 实时监测和响应时间的优先选项(例如,机器到机器与机器到MES,边缘计算到雾计算)

事件通知,活动和事件实时通知

报警通知,报警和错误实时通知

数据变量采集,实时数据、参数、变量和设置

接收管理,流程程序、下载、上传、变更

远程控制,开始、停止、循环停止、客户指令

调整设置,改变设备设置和参数

操作者界面,向/从操作者发送和接收信息


图1:提供智能制造功能的连接架构。

 

印刷电路板组装(PCBA) 

PCBA部门与半导体和OSAT部门保持方向一致。要解决的主要问题是数据质量和合并专业分析技术,实现有效的在线制造解决方案。

在电子制造操作中出现的大数据,应该从图2所示的“5V框架”的角度进行深入探讨:

1、批量

2、速度

3、种类(数据合并)

4、种类(数据质量)

5、价值(应用分析)


图2:大数据的“5V框架”

大部分专业技能(半导体、OSAT和PCBA)强调必须建立强壮并有冗余的数据流架构,充分利用5V属性带来的好处。

工厂里的数据量以指数级速度增长。随着数据收集率设计的普遍数据速度从1990年代的不到1赫兹增加到今天的10赫兹,并且预计在几年内将超过100赫兹。来自设备、维护、产量、库存管理、MES和企业资源规划(ERP)获取的数据已经存在许多年;不过,分析工具已经进化到利用和合并多个数据源来检测共同性、检测异常和预测事件。5V架构是电子行业广泛采用大数据分析的基础。为了提高数据质量以支持电子制造行业的高级分析,关键是要解决已识别的漏洞,例如准确性、完整性、上下文的丰富度、可用性和存档长度等方面的问题 [1]。

关键属性的定量要求

开发可伸缩架构,提供扩展的灵活性;连接边缘、雾和云;集成各种各样产生数据流转流的设备和系统是非常关键的。不同的行业都试图部署智能制造的技术,他们应该利用能提供他们所需要的属性的架构,而数据流架构通常被认为是充分利用跨行业协作来确定最佳解决方案的首选方法。

 

 

半导体、OSAT和PCBA数据流元素

 

 

边缘计算

雾计算

云计算

工厂操作与设施

 

传感器

数据同步/分析

操作分析/优化

材料流与人机对话

生产设备

传感器、报警、固定的人工操作;实时偏移检查方案

业务规则

业务规则

材料处理系统

定位与环境传感器

调度系统与工作站;由设备或操作人员发送与接收拉拽请求

用于计划安排的批量优先与排序管理

数据流架构

工厂信息与控制系统

设备控制系统与工作站控制器

工厂的中间件

后端系统,例如数据库、MES、计划安排

数字构建块

数字双设计、制造与终端产品性能

在考虑因素下的影响

在考虑因素下的影响

用于设备工艺控制和非正常检查的工艺模型

人工智能与机器学习

执行客户端

数据聚合

机器学习培训方案

增加的与混合的可靠性

智能眼镜和其他辅助设备

在考虑因素下的影响

连接到增强现实的数据系统

表1a:电子行业制造的各个部门的内部和各个部门之间的关键属性要求、数据流的考虑

 

业务部门内部(半导体/OSAT/PCB)

业务部门之间(半导体与OSAT/OSAT与PCBA)

安全

边缘计算:防病毒软件、网络分段

雾计算:防火墙、入侵检测

云计算:公司内部与外部通讯的安全

云计算:用于信息交换的安全通讯通道


表1b:在电子行业制造部门内部和部门之间的关键属性要求、安全的数据流的考虑

半导体

数据流技术的开发和部署正在加速,而数据分析和数据保留协议的增长速度比最初预期的要快。重要的是采集关键数据,建立进行智能分析的指导方针,使用适当的算法来说明数据驱动的决策。正在考察的许多与数据有关的主题是:

通用协议

1.“所有”数据相对于“异常”数据的保存实践

2. 数据存储卷的优化

3. 用于驱动反应的技术和预测技术的数据格式分析指南

4. 用于实现时间同步、压缩/解压缩和混合/融合改进的数据质量协议

5. 用于优化数据采集、转换、存储和分析的指南 

设备的数据考虑

1.为设备可视性定义上下文数据集

2.改进数据可访问性以支持功能,例如高级过程控制

3. 支持从反应功能到预测功能的数据转换

4. 设备信息的数据可见性(状态、运行状况等)

外包的半导体组装和测试(OSAT

根据OSAT的要求,需要考虑的数据流的关键属性包括:

• •OSAT垂直方向的数据流要求是否与垂直方向(半导体到OSAT或OSAT到PCBA)之间的要求不同?

• 垂直的数据流和水平的数据流在安全需求方面是相似的还是不同的?

• 数据流的要求是否取决于边缘计算、雾计算和云计算之间安全要求?

•实际竞争力更强的OSAT管理高产品混合与OSAT管理低产品混合对数据流的要求是否不同?

• 在不同的数据流架构的成熟度、部署水平下,决定云计算价值的标准是什么?

• 如果ERP采用高水平的云计算,是否会推动机器级的数据流采用云计算?

印刷电路板组装(PCBA

技术专家一致认为,对数据的访问将是无所不在的、跨平台的和随需应变。数据流将充分发挥各种技术的作用,如增强现实的技术来帮助调查生产车间中迫在眉睫的问题,机器通讯将在情况出现之前主动识别和诊断问题。数据类型的管理和确保接收方收到“适当的”数据量至关重要。

合作努力

2019 iNEMI路线图的智能制造章节确认了许多为实现智能和工业4.0的优势必须解决的关键差距。根据在准备本章节的过程中收集到的信息,iNEMI正在组织一个初始的智能制造合作项目,以解决后端的电子封装的共性问题。这个项目计划要解决贯穿整个封装后端的独特定制化需求的成本和效率低下问题,通过定义关键案例、示例(例如托盘载体)来解决物理信息和数据信息的共性问题,试图展示后端共用性的好处。这个项目计划分析和量化改进智能制造环境中的循环时间、利用率、产量、成本等的好处。要了解这个项目的更多信息,请通过电子邮件infohelp@inemi.org与我们联系。

关于iNEMI

国际电子制造联盟(iNEMI)是一个由90多个技术领先的电子制造商、供应商、协会、政府机构和大学组成的非盈利性的高效研究开发联盟。iNEMI将于今年七月九日上午10点到中午在旧金山的Moscone 会议中心的SEMICON West举行会议。这次会议将突出iNEMI的路线图,并包含一个关于后端公共性(封装、检查、测试等)领域的潜在新项目的集体研讨会。集体研讨会的主题包括先进的封装技术、媒体、工具优化、数据分析等。已确认的与会者包括Intel、AMD、Rudolph、KNS、Cimetrix、Jabil、ASM、SEMI公司和其他公司。

参考文献

1. Moyne, J., & Iskandar, J. “Big Data Analytics for SmartManufacturing: Case Studies in Semiconductor Manufacturing,” Processes Journal, Vol. 5, No. 3, July 2017.

Ranjan Chatterjee is vice president andgeneral manager, smart factory solutions,for Cimetrix, and Dan Gamotais vice president,manufacturing technology and innovation,for Jabil. They are co-chairs of thenew smart manufacturing chapter of the2019 iNEMI Roadmap, which will go on salethis summer.

作者简介:

Ranjan Chatterjee是Cimetrix公司智能工厂解决方案的副主席兼总经理,Dan Gamotais是Jabil公司制造技术与创新的副主席。他们是新的智能制造分会2019 iNEMI路线图的联合主席,新的智能制造分会2019 iNEMI路线图将于今年夏天面市。


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