Qanday qilib Ai PCBA sinov qarori - ishlab chiqarishni qo'llab-quvvatlaydi? -} Sanoat yangiliklari {{2} Yangiliklar

Electronic ishlab chiqarish sanoatida PCBAning sinov bosqichida mahsulot sifatini ta'minlash va nazorat xarajatlarini ta'minlashning muhim bosqichidir. Biroq, tobora murakkab mahsulotlar va ommaviy sinov ma'lumotlariga duch kelmoqda, -} "an'anaviy" modellar ko'pincha muhandislarning tajribasiga tayanib, xatolarga jiddiy ta'sir ko'rsatadi. Bu erda sun'iy razvedka (AI) texnologiyasi o'zining kuchli ma'lumotlar tahlili va naqshlash imkoniyatlari orqali PCBA ishlab chiqarish uchun {}}} Texnologiyalar. AI tomonidan amaldagi fabrikalar reaktiv javoblardan faol prognozlarga o'tishi mumkin, bu sinov samaradorligi va aniqligini sezilarli darajada kuchaytiradi.

Ani yordamisiz sinab ko'rmasdan, sinovdan o'tishlar, birinchi navbatda qo'lda tahlil qilishga tayanadi. Muhandislar test hisobotlarini qo'lda ko'rib chiqishlari, muvaffaqiyatsizlik rejimlarini tahlil qilishlari va tajribaga asoslangan jarayonni sozlash yoki qayta ishlash kerakligini aniqlashlari kerak. Ushbu yondashuv bir nechta muhim kamchiliklardan aziyat chekadi:

Ma'lumot balandligi:Ommaviy ishlab chiqarishda test ma'lumotlari eksponentga ega bo'ladi. Qo'lga ishlov berish va bunday ko'plab ma'lumotlar tahlili amaliy bo'lmagan, sifatsiz sifat masalalariga olib keladi.
Individual tajriba tufayli izchillik yo'qligi:Turli muhandislar bir xil test natijalarini boshqacha talqin qilishlari mumkin, bu mahsulotning sifat barqarorligini buzuvchi qarorlarga olib keladi.
Kechiktirilgan javob va yuqori xarajatlar:An'anaviy qarori - Kamchiliklar ro'y bersa, ko'pincha ishlov berish va parchalanib ketadi, natijada PCBA ishlov berish xarajatlarini kuchaytiradi.

AI ushbu og'riqlar, ma'lumotlar -} indikatsion tafovutlar va bashoratli analitikalar orqali yuqoridagi og'riq nuqtalarini tubdan qamrab oladi.

AI kabi qo'llanilishi mumkinAvtomatlashtirilgan optik tekshirish (AOI)vaX - Rey tekshiruvi (AXI). II chuqur o'rganish algoritmlari orqali AI kompyuterni bo'shliqlar, qisqa tutunlar va komponentli misollimalar kabi turli xil kamchiliklarni aniqlaydi va tasniflaydi. Qo'lda vizual tekshirish bilan taqqoslaganda, AI charchoq uchun tezroq tanishishni, yuqori aniqlikni va immunitetni taklif qiladi.

Mashinani o'rganish modellari orqali AI avtomatik ravishda ma'lum nuqsonlarning asosiy sabablarini aniqlay oladi. Masalan, AI ma'lum bir to'plam tarkibiy qismlarini loqingli kamchilik bilan yoki bu g'ayritabiiy ravishda yuqori darajada bog'langanligini aniqlashi mumkinpechkani oqizingMuayyan vaqt davomida harorat profillari sovuq xosta bo'g'inlarining yuqori darajada tarqalishiga olib keldi. Ushbu imkoniyatlar "muammolarni hal qilish" dan "muammolarni oldini olish" ga o'tishga kirishadi.

Bu AIning eng ilg'or arizasini - ishlab chiqarishni hal qilishda. "Bashoratli modellarni tashkil etish orqali Ai" Real - Real ishlab chiqarish ma'lumotlarini ishlab chiqarish paytida PCBA-ning potentsial kamchiliklarini prognoz qilish uchun sarflashi mumkin. Masalan, ma'lum bir jarayon bosqichida parametrlar normal qiymatlardan chetga sura boshlanganda, AERTERS darhol ogohlantirish va muhandislarni zudlik bilan kuchaytirishga imkon beradi. Ushbu bashoratli boshqaruv daromad va parchalarni sezilarli darajada oshiradi, bu daromadni ishlab chiqarishni sezilarli darajada yaxshilaydi.

AI - optimalona qarorni talab qiladi - tizimli yondashuvni talab qiladi.

Ma'lumotlar to'plami va integratsiya:Birinchidan, turli xil ishlab chiqarish bosqichlari va uskunalaridan test ma'lumotlarini birlashtirish uchun markazlashtirilgan ma'lumotlar platformasini o'rnating.
Algoritmni rivojlantirish va modellarni tayyorlash:To'plangan ma'lumotlar asosida AI modellarini ishlab chiqish va tayyorlash. Bu ixtisoslashtirilgan AI muhandislari va domen mutaxassislari o'rtasidagi hamkorlikni talab qiladi.
Yopiq - Looperp Teskari aloqa:AI qarorini haqiqiy - loop tizimini shakllantirish uchun haqiqiy ishlab chiqarish jarayonlari bilan birlashtiring. Masalan, AI potentsial muammolarni bashorat qilganda, tizim uskunalar parametrlarini avtomatik ravishda sozlashi yoki operatorlarga ko'rsatmalarni yuborishingiz mumkin.

Ma'lumotlarning sifati:AI modelining ishlashi juda og'ir ma'lumotlar sifatiga bog'liq. Noto'g'ri yoki to'liq bo'lmagan ma'lumotlar noto'g'ri qarorlarga olib keladi.
Dastlabki investitsiyalar:AI platformasini amalga oshirish, yuqoridagi loyihalar va dasturiy ta'minotni ishlab chiqish va dasturiy ta'minotni rivojlantirishni talab qiladi.
Iste'dod taqchilligi:AI texnologiyasini ham, elektronika vositalarini ishlab chiqaradigan ko'p tarmoqli mutaxassislar nisbatan tanqis bo'lib qoladi.

Sun'iy razvedkalarni PCBA sinovdan o'tkazish to'g'risidagi qarori bo'yicha - jarayonlar, fabrikalar -} Amalga oshirilgan operatsiyalarga yo'naltirilgan {{}} tajribadan o'tishi mumkin. AI aqlli tan olishning qobiliyatlari, ildiz tahlilini keltirib chiqaradi va bashoratli boshqaruv PCBA protsessida ishlov berish samaradorligi va aniqligini sezilarli darajada oshiradi. Bu aqlli ishlab chiqarishning rivojlanayotgan to'lqinida imkoniyatlarni olish uchun ishlab chiqarish xarajatlari va perstormalarni tubdan pasaytiradi.

news-1-1

Jejjiang Neoden Technology Co., Ltd. 2010 yilda tashkil etilgan, SMT tani va joylashtirish mashinasida ixtisoslashgan, SMT, Stencil bosib chiqarish mashinasi, SMT ishlab chiqarish liniyasi va boshqa SMT mahsulotlari. Bizda o'z boy tajribamizdan foydalanib, o'z boy tajribali R & D, yaxshi o'qitilgan mahsulotimizdan foydalanib, bugungi kunda yaxshi o'qitilgan mahsulotimizdan foydalanib, dunyo keng qamrovli mijozlardan katta obro'ga ega bo'ldi.

Biz buyuk odamlar va sheriklar neoddan katta kompaniyani tashkil etishiga va innovatsion, xilma-xillik va barqarorlik biz SMT avtomatlashtirish hamma joyda har qanday sevimli mashg'ulotlariga kirishini ta'minlaydi.