Защитите процессы сборки электроники и печатных плат от ошибок качества

В пятницу днем ​​вам позвонил клиент: «Наши платы не работают. Разве ваша команда их не проверяла? У нас срочная доставка, и качество не гарантируется». В горле образуется ком. Вы знаете, что у вас есть процессы контроля качества, но неисправные платы все еще доставляются к отправке. Что-то в этом процессе должно измениться.

Проблемы с качеством и ошибки случаются, особенно при выполнении сложных задач, выполняемых человеком, связанных с производством печатных плат и электроники. Часто организации могут быть оснащены такими системами, как автоматизированный оптический контроль (AOI), который обычно используется для контроля в «середине» производственного процесса. Несмотря на то, что системы AOI приносят пользу контролю качества, они по-прежнему оставляют уязвимыми переднюю и заднюю части процесса для ошибок.

Ошибки качества не только могут стоить тысяч долларов и более в виде претензий со стороны недовольного клиента, но также могут нанести ущерб вашему бренду и репутации поставщика. Чтобы избежать дорогостоящих человеческих ошибок, есть несколько полезных советов, которые следует применять к процессам, защищая ваш бренд и качество продукции на всех этапах.

Входной контроль качества – это первая линия защиты в вопросах качества. В цехе сборки печатных плат лучше всего начать с оценки качества полученных печатных плат, а также с проверки готовности правильных компонентов перед сборкой. При производстве электроники первоочередной задачей является обеспечение того, чтобы вы получили правильные детали, прежде чем приступить к созданию продукта.

На этом первом этапе обычно используется визуальный осмотр с проверкой любых предварительных проблем с качеством. В теории это звучит просто, однако операторы управляют несколькими сложными продуктами, и дифференциация «хороших» и «плохих» компонентов может оказаться непростой задачей.

Чтобы решить эту проблему, рекомендуется сохранять эталонное «золотое» изображение платы или детали и использовать его, чтобы убедиться в наличии правильного компонента перед началом производства. Новейшие технологии, связанные с искусственным интеллектом, могут помочь в визуальном осмотре, позволяя пользователям обучать систему автоматически проверять полученные детали и платы, чтобы определить, правильно ли они соотносятся с продуктом, который собирается начать производство.

Всегда проверяйте первую статью. Первая производимая плата или компонент должны быть проверены до того, как будет дан зеленый свет на полномасштабное производство. Проверка первого изделия (FAI) может оказаться длительным процессом, направленным на проверку того, что плата изготовлена ​​правильно в соответствии со спецификациями, предоставленными клиентом, однако надлежащая проверка на этом этапе является ключом к предотвращению дорогостоящих ошибок качества при полной партии продукции. . FAI должна выявлять потенциальные проблемы, основываясь на исторических сложностях с продуктом, а также указывать на любые отклонения по сравнению с ранее изготовленным образцом.

Основной риск ошибок качества на этом этапе связан с визуальным контролем, выполняемым человеком. Как мы знаем, когда люди сталкиваются с усталостью, многозадачностью и необходимостью принятия решений, мы склонны к ошибкам. Чтобы облегчить процесс FAI, производители могут добавить расширенные возможности искусственного интеллекта для поддержки принятия решений человеком, улучшая контроль качества за счет использования искусственного интеллекта для сравнения сохраненных «золотых» эталонных изображений с FAI, автоматически изолируя любые несоответствия.

Хотя системы AOI отлично подходят для встроенного контроля, чтобы расширить охват проверки различных типов дефектов, в том числе тех, которые не обнаруживаются с помощью AOI, таких как сквозные компоненты, дефекты клея или уплотнений, полезно включить стратегию выборочного контроля продукции, чтобы в сочетании с процессом AOI.

Автономные системы визуального контроля могут дополнить процесс AOI в качестве вторичного контроля, помогая выявлять такие дефекты, как отсутствующие или неправильные компоненты или винты, а также проблемы с обратной полярностью и цветом.

Конечно, система AOI служит важной цели, но каков риск ошибки после проверки системы AOI перед окончательной упаковкой и отправкой? Если процессы включают пайку, ручные работы и транспортировку на месте, контроль качества по-прежнему уязвим из-за повреждений, дефектов и затрат на простои.