「智」領未來世界,助力電子製造智慧升級

2020-12-13 電子產品世界

  網際網路+、工業4.0中國製造2025等概念層出不窮,但不可否認地是,物聯網的工業應用、電子製造的升級改造必定是大勢所趨,也將逐步落地實施。眾所周知,過去幾年內由於全球經濟的不確定性、波動性和不斷變化的市場需求等,導致製造業發生了巨大的變化。為了在新環境中取得成功,電子製造行業企業也開始尋求升級改造,以確保在競爭中保持領先。

本文引用地址:http://www.eepw.com.cn/article/201608/296254.htm

  慕尼黑上海電子生產設備展(productronica China)著力「智領未來世界」,邀請來自德國、日本等1,200多家中外展商齊聚一堂,展示「智能製造」相關創新產品,助力電子製造行業升級,推動傳統電子製造企業向智慧工廠轉型。2017年的展會將於3月14-16日在上海新國際博覽中心拉開帷幕。聯合同期舉辦的慕尼黑上海電子展,展會規模將達67,000平方米,預計將有超過65,000名行業精英和買家共赴此次盛會。

  

 

  SMT智慧工廠,實現智能工程網際網路解決方案

  自1985年開始引進SMT生產線批量生產彩電調諧器以來,中國SMT技術已近30年。據不完全統計目前我國SMT產線約5萬條,貼片機總保有量超10萬臺,佔全球40%,為全球最大、最重要的SMT市場。伴隨電子產品日益精密化趨勢,貼片元件越來越微型,引腳間距越來越密,對SMT技術和設備提出了更高的要求。

  ASM於業內率先提出#1 SMT 智慧工廠計劃,通過先進的自動化系統和工藝集成技術幫助電子製造商實現智能工廠網際網路解決方案。ASM ProcessExpert是面向SMT生產線的第一款自主優化的專家系統,這一獨特的實時系統包含兩個組件:高度精準的ASM ProcessLens(配備有800萬微晶鏡片的5D SPM系統)和ASM ProcessEngine。該系統不只是能夠檢查印刷結果,而且可使用其知識資料庫和到其他DEK印刷機的連結,自動穩定和優化印刷流程。它能夠在短短幾分鐘內,通過9次系統測試印刷,確定用於穩定絲網印刷流程的最佳參數,從而可提供顯著加快的NPI速度和巨大的吞吐量改進。憑藉 DFM HealthCheck功能,該系統能夠僅基於其Gerber數據,檢查計劃的鋼網布局。未來版本的ASM ProcessExpert 有望優化更多的生產線流程,並使用來自其他生產線和位置的知識。基於這一情況,自管理生產線將可以從其自己的運行以及其他生產線的運行中學習知識。

  2017年展會上,慕尼黑上海電子生產設備展將再次邀請ASM BTU、EUROPLACER、FUJI、HELLER、INVENTEC、KURTZ ERSA、MYCRONIC、PANASONIC、REHM、SPEEDPRINT、TERMWAY、TEKNEK、YAMAHA、YXLON等行業領軍企業攜其最新產品,在展會現場SMT表面貼裝技術創新演示區實地組裝多條SMT產線,動態演示SMT自動化生產流程。通過印刷、貼片、焊接、AOI檢測、智能元件儲存和清洗等SMT相關設備之間的協同工作,為汽車電子、手機、安防、軍工、航空航天、白色家電等提供智能製造SMT整體產線解決方案。

  工業機器人「深度學習」技術智贏未來

  工業自動化技術的變革是實現「工業4.0」的必要條件,而工業機器人是實現自動化的重要一環。中國工業機器人的需求增速近5年一直處在較高水平。2015年中國市場機器人銷量超過75,000臺,同比增長36.6%,全球每售出3臺機器人,就有1臺賣到中國,中國已經超過日本成為全球最大的工業機器人市場。機器人在3C領域已成為汽車及零部件之後機器人的第二大應用行業,敏捷製造、柔性製造、精益製造已成為3C生產企業發展的方向,而機器人高速度、高柔性、高精度的特點正迎合了這一製造趨勢。

  2016年年初,韓國圍棋選手李世石輸給了谷歌旗下機器人「AlphaGo」震驚世人。谷歌工程師介紹,之所以AlphaGo能獲得如此大的突破,主要得益於其研發團隊採用了人工智慧中最先進的深度學習技術(Deep Learning),即通過在千萬盤由人類圍棋對弈的歷史棋譜組成的大數據中自我學習。去年全球領先的工業機器人製造商FANUC出資9億日元入股人工智慧技術開發公司Preferred Networks(PFN),並藉助PFN的深度學習專業技術開發自我學習和自我修復的工業機器人。在機器人散件分揀測試中,在事先不向機器人輸入工件易吸附部位的信息情況下,機器人憑藉FANUC iRVision視覺系統,以及基於深度學習技術的強化學習(Reinforcement Learning)和試錯法進行自我學習,在完成1000份數據的學習後,機器人分揀工件的成功率為60%,而在完成5000份數據的學習後,成功率則提高到了90%,這一成功率與熟練工人調試後的成功率相當。

  2017年慕尼黑上海電子生產設備展中將特設電子製造自動化(工業機器人)展區,將向國內電子製造業同行展示國際先進的機器人技術,展示各類基於網際網路技術的電子製造行業所需的機器人新產品和解決方案,推進電子製造業實現「物、服務與人的互聯」。歷屆展會中匯聚了工業機器人行業巨擘FANUC、EPSON、NACHI、FESTO、UNIVERSAL ROBOTS等優秀企業,為電子製造業實現「機器換人」提供整列、貼標、檢測、智能打磨和去毛刺作業的多軸機器人和人機協作方案。

  線束自動化激活中國智造,智能追溯確保產品品質

  隨著人們對汽車的安全性、舒適性、經濟性和排放性要求的提高,汽車線束變得越來越複雜,汽車工業對汽車線束的技術要求也將越來越高。2015年中國車市進入「微增長」的新時代。持續走低的新車市場讓行業間的競爭更為激烈,特別對於國內製造企業而言,要想獲得進一步發展,就需要向智能製造的方向轉型升級。

  線束生產本身就是一項勞動密集型產業,伴隨著如今勞動力市場的變化,人力成本開始變得越來越高,讓生產企業倍感壓力。但這一問題在自動化設備的投放使用下得到了緩解。Komax的Gamma 253新一代全自動壓接機,採用新型的雙排輪導線傳輸系統,可確保對橫截面面積為0.13mm²至2.5mm² (AWG26 – AWG13)的各種導線進行溫和的加工處理。對於橫截面面積達4 mm²的導線,可根據具體要求進行加工處理,新二區旋轉系統,加上可選配線託裝置的不鏽鋼尾架,能以最佳的方式進行收線處理。其線束生產線還可以同時在前後端進行產品質量檢測,實現全過程的可追溯性,不僅可以避免人工操作所造成的失誤,也能有效監控整個生產流程。現在一臺庫邁思的設備只需要一個人操作,其產量相當於過去的5個人,極為有效地控制了人工成本。從手工、半自動化到自動化生產,效率的提高不僅減少了勞動成本,更提升和保證了產品的品質。

  線束加工和連接器展區歷來是慕尼黑上海電子生產設備展的主角之一,KOMAX、SCHLEUNIGER、海普銳、實際測通等行業巨頭都將展會視作推出首發新品和推廣高端自動化線束加工設備的重要舞臺。他們推出的多樣化的創新解決方案和強大的先進技術支持將幫助線束客戶實現智能化生產和靈活加工,在提升工作效率的同時,為企業贏得更多發展機遇。

  智能製造大勢所趨,點膠自動化前景光明

  在電子製造中,很多地方都需要用到點膠,比如集成電路、印刷電路板、彩色液晶屏、電子元器件等等。傳統的點膠是靠工人手工操作的。隨著自動化技術的迅猛發展,手工點膠已經遠遠不能滿足工業上的要求。在科技就是第一生產力的今天,全自動點膠機器人的出現為點膠行業帶來前所未有的機遇和發展,大大地提高了點膠的效率,降低了生產成本,並具有精度高,可靠性高,適應性強等優點。

  日本武藏MUSASHI作為點膠機的綜合生產廠商,銷量常年位居日本國內第一。創業30餘年,專注於「液體精密控制」,在點膠機多方面的用途上,以對獨創性技術的追求與長年點膠技術的積累為基礎,擁有業界領先的技術能力。武藏的圖像智能識別點膠機350PC SMART是其點膠核心技術凝結的傑作,具備電腦操控圖像檢測識別功能,以三維仿形全程自動識別出工件個體差異以及盤面排列誤差,對工件排列的參差不齊進行徹底校正,從塗布程序的編輯、塗布實施、塗布效果監測到日誌記錄管理,簡便易懂的引導式菜單帶領用戶輕鬆操作,減少編程工時,塗布動作速度提升三成,大幅減少了作業時間,以高水平高穩定性的塗布質量提高優良品率。

  慕尼黑上海電子生產設備展的點膠注膠主題展區中,MUSASHI、NORDSON、BDTRONIC、SCHLEUGENPFLGU、RAMPF、軸心、騰盛、盤石等行業領軍企業將匯聚一堂,為半導體、液晶、通信、電子零部件等電子產品製造領域提供精密細緻的點膠注膠解決方案。

  高端論壇學術交流,中外交流迸發智慧火花

  除了精彩的展覽外,展會期間還有多場創新技術論壇和活動,邀請業內專家和企業技術高層,分享實際產品案例,探討先進技術應用,為業內人士提供靈感與資訊。在歐洲有機與印刷電子協會(OE-A)、中國科學院蘇州納米研究所印刷電子中心等權威機構的支持下,「2017中歐柔性與印刷電子論壇」將邀請歐洲知名廠商與科研機構以及中國相關專家介紹印刷電子這一創新電子製造技術的科研成果與實踐經驗。

  「電子製造自動化論壇」、「電子製造工藝面對面」、「國際線束先進位造創新論壇」則將聚焦工業4.0,圍繞智慧工廠、製造數位化、工業機器人、運動控制、機器視覺及工控平臺、新能源汽車線束、可穿戴電子等熱點話題,展開深入探討與經驗分享。此外,第三次舉辦的「電子製造技術應用大賽」複賽和總決賽也將在展會現場舉辦,來自企業一線的技術和研發人員將就電子產品生產過程中的工程工藝改進和新技術應用進行方案說明和經驗分享。

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