<em id="1udgx"><acronym id="1udgx"><u id="1udgx"></u></acronym></em>
    1. <button id="1udgx"><mark id="1udgx"></mark></button>

       微組裝行業BSG-MOM方案


      隨著5G、人工智能、云計算、區塊鏈、智能制造等新技術不斷發展和應用,微電子產業得到了快速的發展,而隨著微組裝技術發展、應用和管理的不斷創新,微組裝制造面臨著不斷發展的新工藝、新材料、新裝備、新技術和創新管理模式的挑戰,如何結合智能制造來提升微組裝業務的整體管理水平成為當下關注的熱點。本文從微組裝工藝和業務出發,研究和探討如何構建微組裝領域的智能工廠整體方案,通過提升微組裝領域的智能制造水平,幫助企業實現更短交期、更高質量、更低成本、敏捷響應的目標,全面提升微組裝的核心競爭力。


      一. 微組裝技術

      微組裝技術是綜合運用高密度多層基板技術、多芯片組裝技術、三維立體組裝技術和系統級組裝技術,將集成電路裸芯片、薄/厚膜混合電路、微小型表面貼裝元器件等進行高密度互連,構成三維立體結構的高密度、多功能和高頻、模塊化電子產品的一種先進電氣互聯技術。從微組裝技術上,可大致分為三個層次:

      1級(芯片級):通過陶瓷載體、TAB和倒裝焊結構等方式對單芯片進行封裝。

      2級(組件級):在各種多層基板上組裝多種裸芯片、載體IC組件、倒裝焊器件以及其他微型元器件,并加以適當封裝和散熱,形成電子組件或微系統,可以實現較高的性能密度,集成較大的無源元件,最有效地使用芯片組合。

      3級(印制電路板級):在大面積的多層印制電路板上組裝單芯片封裝器件、多芯片組件、微組件或微系統以及其他功能元器件,形成大型電子部件或整機系統。


      在微組裝技術應用的生產線或工廠中,涉及的主要關鍵工藝技術包括絲鍵合技術、多層基板布線、芯片焊接和檢測、封裝材料和密封、電路分割等,而這些關鍵工藝過程能否完全按照要求執行和管理,將直接影響產品的性能和質量。


      二. 微組裝現狀

      目前微組裝在航天、超級計算等高尖領域的應用十分廣泛,普遍存在多品種、小批量、定制化,產品質量要求十分嚴格。微組裝加工是包含物理、化學、機械、材料、光學等領域的多學科應用和管理的過程,性能指標要求高、制造過程復雜、技術難度大,因此對微組裝制造企業帶來了很大的挑戰:


      目前微組裝工藝技術在不斷發展,客戶個性化需求程度越來越高,經常出現需求或技術變更導致工藝變更,特別是針對航天產品,加工周期長,邊設計邊生產情況十分普遍,工藝不穩定和頻繁變更導致生產計劃和調度疲于應付變化,無法有序管理。


      微組裝工藝復雜性決定了生產準備的復雜性,過程要求很高,例如導電膠、環氧樹脂等特殊物料,為了給加工過程提供質量受控的物料,使用前需要將冷藏狀態的導電膠取出,按要求進行定時的回溫、攪拌處理。人工管控不嚴謹,易導致導電膠變質,產生質量波動。


      電子封裝的目的是為電子元器件提供穩定可持久運行的環境,電子元器件及其他特殊物料對環境十分敏感。例如引線框架必須存儲在氮氣柜中,濕敏材料元器件對環境濕度有要求等,各類物料對存放物流過程的環境、狀態的要求各不相同,依靠經驗的管理是具有風險的。


      目前微組裝加工過程大多采用自動化設備完成,例如烘干爐、倒裝機、引線鍵合機、貼片機等,設備來自不同國家、不同廠商,對設備的信息獲取方式也各不相同,如果想要采集設備信息,需要耗費大量精力,數據的真實性、完整性、實時性也無法滿足。


      微組裝工藝產品質量要求十分嚴格,一個工藝過程的質量問題將直接導致整個產品性能指標不合格,甚至是產品報廢。例如金球弧高、拉力測試不合格可能導致金絲與芯片之間的鏈接開裂,導致產品失效。因此需要對加工過程中的質量進行嚴格把控。


      微組裝產品出廠前,需要對產品從設計工藝、生產和質檢等過程信息進行歸集,形成產品數據包,然而這些信息往往散布在不同部門、不同系統中,數據歸集的成本高、效率低。


      三. 智能工廠發展趨勢

      近年來,智能制造在全球范圍內快速發展,對國際產業發展和分工格局帶來了深遠影響,智能制造已成為制造業轉型升級重要趨勢,隨著“中國制造2025”的發布,國家在大力推進智能制造在各行業的深入應用,基于新一代信息通信技術與先進制造技術深度融合,貫穿于設計、生產、管理、服務等制造活動的各個環節,具有自感知、自學習、自決策、自執行、自適應等功能的新型生產方式逐步進入試點示范和標桿落地的過程。


      對于微電子領域,一方面迫切需要提升智能制造能力和管理水平;另一方面隨著美國對中國科技戰的升級,大量軍工和芯片電子領域企業被列入實體清單。嚴峻的形式迫使我們不斷提升自主創新能力,強化產品和技術的升級,提升自身的核心競爭力。


      對于微電子產品的智能制造升級,“中國制造2025”規劃提供了發展方向,智能化工廠相關先進應用技術是提升微組裝產品加工效率和產品質量的關鍵。針對微組裝本身工藝復雜、技術條件不足的情況,以及對產品加工的嚴格質量要求和產品交付周期的限制,微組裝產品制造需要從傳統加工模式向智能制造工廠制造模式轉變,如圖1所示,建立智能工廠、產線,解決生產工藝、物料管理、設備采集、質量管理等過程管理中的問題,建立數字化、自動化、智能化的工廠,提升產品質量和效率。


      圖1 電子組裝智能產線示意圖



      四. 智能工廠架構

      針對電子微組裝行業的生產模式和現狀,形成的智能工廠架構如圖2所示,從智能決策、研發管理、經營管理、制造運行管理、數據采集監控、智能裝備多個層次出發,構建工藝、物料、人員、設備和制造全過程信息打通管理的鏈條。


      圖2 智能工廠架構


      智能裝備層主要對生產設備、倉儲物流設備、質檢設備進行管理,包括設備信息、設備維護保養管理;數據采集監控層主要是針對智能裝備的集成、數據采集和狀態監控;制造運行管理層主要對智能工廠的主要業務流程進行管理,實現業務流程數字化、智能化管控;研發管理層主要針對微組裝技術和產品的設計和工藝,設計和工藝是制造的基礎;經營管理旨在實現企業采購、人力資源、計劃、庫存等業務協同,降低企業經營成本;智能決策層通過對企業各類大數據的統計和分析,為企業管理決策者提供有效支撐。


      五. 關鍵應用場景

      1工藝管理

      微組裝工藝一直在向小型化、高度集成化、高可靠性方向發展,導致工藝過程步驟越來越繁多和復雜,同時目前國內微組裝加工企業,往往是科研試制與生產并存的,工藝的復雜性和頻繁變更,導致微組裝加工缺乏計劃性和指導性,對加工的進度和質量保證帶來很大的影響。如圖3所示,是一個微組裝工藝的基本流程。


      圖3 微組裝工藝流程示例


      為了盡量消除工藝頻繁變更帶來的影響,除了加快工藝研發和成熟度,需要及時識別并獲取工藝變更的情況,快速做出應對和調整。工藝研發系統通過信息系統集成實現微組裝工藝信息的實時同步,生產管理系統根據工藝信息快速應對并指導按照最新工藝標準生產。


      另一方面,設計研發的工藝往往粗放、指導性不強,可以通過工藝模板進行工藝細化,完善工序或工步的人員、設備、工裝、物料等信息。工藝信息可以進行部分發布,無須等待整個工藝流程完成,直接指導生產,也能更好的應對生產過程中工藝調整帶來的影響。


      2生產準備

      微組裝工藝復雜、流程長,技術復雜性高和容錯性低,工藝準備、物料準備不足或達不到生產條件,則很有可能導致生產線或設備停工等待,甚至可能產生不良品、損壞加工設備。


      解決生產準備問題,首先根據設計工藝、生產加工、質量檢驗的要求,明確生產準備的內容和要求,確定后按照生產計劃的情況,對應可生成生產準備的計劃,從而指導工藝資料、物料、設備、工裝、人員等資源的準備工作。如圖4所示,根據生產工藝要求梳理物料準備清單,并檢查物料準備的情況。


      圖4 物料準備檢查示例


      不論是芯片封裝、組件封裝還是印刷電路組裝,需要按照電子元器件或特殊物料的特性和要求,進行相應處理。例如導電膠、環氧樹脂、錫膏等特殊物料,需要進行回溫處理,如圖5錫膏物料處理流程中,加工前需要從冷藏環境取出回溫,進行開封、攪拌,記錄回溫時間,如果物料回溫無法滿足要求,則生產無法開工。


      圖5 錫膏物料處理流程


      3物料管理

      微組裝所需要的各類物料的管理對微組裝產品的最終質量有直接的影響,如果無法使用符合元器件篩選及批次質量要求的物料,則無法保障產出的最終組件或者是產品的質量。


      為了保證物料的有效管理,確保正確的工藝流程使用正確的電子元器件,確保每顆元器件質量都處于受控可用狀態,并形成完整的追溯鏈條。智能制造平臺首先要做好物料的標識管理,如圖6所示,按物料追溯方式對所有物料進行有效的標識,標識方式可以通過一維碼、二維碼、激光刻蝕等方式,通過數據識別技術快速獲取產品標識碼,工藝流程中各類采集數據則可以自動把人、機、料、法、環、測和產品信息進行關聯,實現正向和反向全程追溯。


      圖6 物料追溯方式設置


      需要對物料存儲環境進行監控,對物料壽命和狀態進行預警,在使用時遵循先進先出、快到期先出等規則,如圖7所示,對物料的剩余壽命和狀態進行預警,避免物料變質帶來的損失。


      圖7 物料有效性和狀態監控


      引線框架屬于易氧化物質,氧化后將影響電氣性能,需要存儲氮氣柜中。對氮氣柜存儲環境的參數進行實時管控,監控氮氣、濕度指標,一旦發現異常立即報警。另外通過和氮氣柜等智能物料柜的集成,實時監控和控制,例如在監測到氮氣柜濕度超過物料存儲要求后,自動驅動氮氣柜進行除濕以恢復正常狀態。


      物料在存儲、物流、消耗過程中,通過物料標識獲取物料信息,并對業務過程數據進行關聯,可以根據產品序列號、批次等進行正向、逆向的物料歷史信息追溯。比如濕敏物料出庫前,庫管員掃描物料標識出庫,物料暴露在空氣中后,記錄物料暴露時間,物料回庫可以再次掃描物料標識獲取物料狀態,判斷是否需要進行烘烤和干燥處理,這些過程信息都可以追溯查詢。


      4生產執行

      微組裝工藝的技術要求和加工特點,導致微組裝工藝工廠對生產執行的準確性、時效性和透明化有很高的要求,無法實現生產執行過程的透明化管理和過程管控,將導致生產過程無法順暢運行和調度。


      智能制造平臺通過設備集成,進行分段制造管理,對不同工藝階段執行過程進行監控,驅動設備按照工藝要求執行,實現產品全過程自動制造。同時實現設備數據實時采集,實現自動報工,如圖8所示,可以采集生產執行過程人、機、料、法、環、測等信息。生產報工驅動物料配送、流轉過程,實現信息流和實物流同步,解決生產報工延遲而導致數據不準確、生產調度困難的問題。


      圖8 生產執行采集信息示例


      另外,對生產執行過程的信息進行識別和管控,進行自動防錯管理和異常信息預警,減少異常發生,提高生產異常的閉環管理,提高異常處理及時性。例如印刷電路組裝過程中,對關鍵電子元器件信息進行,當組裝電子元器件和工藝要求的內容不符時,及時預警并暫停生產,避免錯裝亂裝導致的產品不合格、報廢。


      5設備管理

      微組裝工藝加工過程大部分是自動化設備完成,設備的穩定運行是至關重要的。設備的定期維護、日常點檢能保證設備狀態良好,設備故障后快速維修并恢復正常保證生產過程繼續運行,能夠有效降低產能降低、產品報廢問題帶來的損失。


      建立設備臺賬,并對設備全生命周期狀態信息進行管理。通過設備集成,對設備狀態進行監控,并且根據設備維護、保養策略,進行設備預測性維護,如圖9所示,自動形成設備維護、保養計劃和任務,指導設備管理人員進行維護。例如需要定期對鍵合機設備的絲鍵合精度進行維護和檢查,保證設備始終處于良好的狀態。不僅僅設備,工裝同樣需要進行維護、保養,需要根據鋼網的使用次數,對鋼網的張力進行檢測和清洗保養。依據設備或工裝的狀態,進行智能化維護、保養預測是十分重要的。


      圖9 設備預測性維護計劃示例


      在生產過程中出現設備故障后,通過監控設備狀態,及時發現問題并報警,驅動設備停工避免產生大量不合格品。同時借助可視化看板、Andon、郵件、短信、微信等手段傳遞信息,幫助現場調度管理人員及時響應問題并恢復生產。


      另外,設備維護、保養、維修和設備狀態信息形成了設備知識庫,能夠進行設備生命周期過程信息追溯。知識庫能不斷優化設備維護保養策略,智能化推薦設備維修方案,同時也能為設備備品備件庫存、易損件更換、設備報廢等提供支撐。


      6數據采集

      數據采集包括人、機、料、法、環、測多維度的數據采集,數據采集信息通過和產品序列號、批次進行關聯歸集,可以實現產品生產過程信息的正向、反向的全過程追溯。


      微組裝過程大多通過自動化設備完成,生產節拍快、采集信息內容多,依靠人工采集數據的方式耗費大量工時,數據準確性無法保證,信息流通不暢,無法有效利用。如圖10所示,需要構建完整的IoT平臺來進行設備的全面集成,實現產品加工過程數據的自動化、智能化、實時化采集。


      圖10 構建IoT平臺


      以設備數據采集為例,通過對生產設備、檢測設備的集成,例如烘干爐、倒裝機、引線鍵合機、貼片機、AOI設備等,實現生產過程、質量檢驗過程的設備執行過程參數數據采集。以固化爐工藝過程為例,通過集成固化爐設備,對爐內溫度數據實時采集監控,獲取產品固化工藝過程參數,可以獲取升溫曲線、溫度維持時間等,如圖11、圖12和圖13所示,根據產品工藝要求和實時狀態并進行分析、監控,一旦發現問題及時預警并調整。


      圖11 烘干爐設備溫度曲線示例


      圖12 固化爐設備溫度曲線示例


      圖13 鍵合機設備數據采集示例


      IoT平臺通過對微組裝過程中操作人員、使用設備、消耗物料、工藝參數、環境參數、質檢數據等各類數據采集和監控,形成一體化聯動的制造過程監控平臺,如圖14所示。智能制造平臺可以匯集訂單、產品、物料、計劃、質量、資源等數據后,最終形成車間級的生產監控中心。


      圖14 整體產線監控示例


      7質量管理

      通常定義上,質量管理指質量檢驗過程,質量檢驗是一種事后檢驗的方式,用來檢查加工過程或產品是否滿足質量要求,對過程質量的控制直接影響后續加工及最終產品質量,最終產品的質量好壞對客戶的滿意度有密切的關系。


      在微組裝加工中,多品種、小批量的生產模式決定了加工設備或生產線需要頻繁更換產品型號或加工內容,為了保證產品質量,通常在更換產品型號或加工內容后,需要進行首檢,只有首檢合格后才能繼續加工,避免出現大量不合格品。另外,通過集成AOI、SPI、通斷測試儀等檢測設備,如圖15所示,實現質量數據的實時采集,并按照產品質量檢驗標準和要求,進行實時質量判定,及時發現不合格情況。


      圖15 檢測數據采集和判定


      另一方面,借助SPC(Statistical Process Control)過程統計分析進行質量控制,依據六西格瑪理論,制定產品質量控制規則,根據檢測數據進行統計分析,發現質量異常并及時處理。例如對金絲鍵合的金線弧高指標進行SPC分析,獲取檢測設備連續采集數據生成對應控制圖,如圖16所示,若出現連續檢測數據降低,自動觸發判異規則,可能存在質量問題,預警并指導相關人員進行響應。


      圖16 SPC判異規則示例


      8產品數據包

      微組裝產品交付給客戶時,都需要提供產品質量信息、功能、性能等方面說明文檔,對產品過程的追溯要覆蓋全流程、全業務鏈、全要素,航天產品必須提供完整的產品數據包。


      過去大量紙質過程文檔資料需要通過各種方式從不同環節、不同部門、不同流程中人工獲取,費時耗力成本高、數據準確度低,大量的紙質文件撰寫導致數據后補現象頻發,無法真正有效控制過程質量。因此迫切需要通過智能制造平臺系統建立產品加工過程信息、質量數據、測試信息的數據包,可以快速、自動化的歸集產品數據并進行歸檔,保證數據真實性和完備性,信息可自動追溯統計分析。


      在產品加工時,會識別產品標識獲取產品信息,從而將加工設備采集數據自動歸集到該產品上,質量檢測設備上傳的檢驗數據同樣自動關聯到產品上,另外產品設計工藝、物料準備、消耗物料信息、測試過程等過程信息,按照業務階段實現和產品數據包的關聯,如圖17所示,可按不同階段和過程對產品數據信息進行追溯和歸集。


      圖17 產品數據包示例


      產品各個維度信息形成了產品全面信息庫,產品數據包是按需求提取歸集信息進行打包。數據包可以按照生產過程、質量檢驗過程等不同業務類型生成,也可以從項目、工單、工序角度,按照不同維度、顆粒度對生產要素、過程采集數據形成數據包。


      9生產指揮中心

      微組裝工藝智能工廠方案中一個重要內容是通過對產品制造過程數據進行統計、關聯性分析,實現工廠可視化、智能化、遠程監控,如圖18所示,建立基于生產指揮中心的現場管控體系,減少現場管理資源投入,提高調度效率和可行性,更好的應對變化和異常,為管理決策提供數據支撐。


      生產指揮中心需要對工藝、生產準備、物料管理、生產執行、設備管理、數據采集、質量管理等過程的企業大數據進行統計分析,數據量大、涉及內容多、關聯性復雜,并且企業數據統計分析的規則和需求往往是各不相同的,因此需要將統計分析的職能賦予企業本身,通過圖形化、適應性好、所見即所得的數據統計分析工具,企業管理者和決策者可以按照需求對數據進行統計和分析,并且可以快速調整。


      對微組裝工藝產品制造過程數據進行統計分析,可以從不同維度、不同業務過程、受眾人員等方向進行數據統計計算和關聯分析,對項目狀態數據的統計、車間生產設備和產品質量實時狀態數據的分析,形成圖形化、二維/三維、動態的報表或者看板,通過電子大屏、移動PDA、平板電腦、手機等終端可以實現遠程查看和監控,對制造數據和工廠狀態了如指掌。


      圖18 項目進度和狀態數據統計示例



      六. 綜述

      通過對微組裝智能工廠的研究,構建適應當前多品種、小批量、短交期、多變化的生產模式的智能制造行業解決方案,應對微組裝工藝和制造技術不斷發展帶來的業務挑戰和管理難題,形成針對微組裝的一體化智能制造平臺系統和解決方案,實現微組裝產線(工廠)的數字化、自動化、智能化。


      本文中的關鍵業務場景來自于佰思杰為微組裝行業提供的智能制造平臺系統和專業解決方案,目前該系統和方案已經在十多家單位成功落地,實現了良好的應用效果

      1. 實現微組裝工藝的結構化和細化管理,從設計工藝到生產準備、生產加工過程的完整流程管控,能夠快速應對頻繁工藝變更的問題,生產工藝更具指導性。

      2. 解決生產準備內容多、過程復雜的管理問題,按照要求明確生產準備內容,對生產準備過程進行檢查,實現生產開工控制,減少生產異常,保證產品質量。

      3. 針對特殊物料管理要求,對物料存儲、出入庫、使用過程進行管理,智能化狀態管控,物料全生命周期狀態監控,避免物料失效和報廢損失。

      4. 通過集成設備實現生產設備、檢測設備數據的實時采集和應用,提高數據采集準確性和實時性,大大提升了數據采集效率,能夠充分發揮數據的價值。

      5. 在線檢驗設備的檢測數據實時獲取,智能化判定,解決人工檢驗的準確性和效率問題,同時結合質量管控手段,進行質量預測和控制,避免出現大批量質量問題和不合格品。

      6. 實現產品全生命周期數據的自動歸集和輸出,提高產品數據包信息的準確性、及時性、有效性,提升數據統計和追溯效率,為軍方客戶提供更優質高效的產品服務。


      7. 微組裝工藝智能工廠通過對工廠運行數據的統計分析,利用數據分析計算技術,進行關聯性分析并為工藝改進、流程優化、管理升級等提供智能決策支撐。


      七. 結語

      微組裝不斷向小型輕型化、高密度三維互連結構、寬工作頻帶、高工作頻率、具有較完整系統功能和高可靠性的方向發展。佰思杰微組裝行業級智能制造工廠方案,通過智能工廠關鍵工業技術和管理思路,幫助解決電子微組裝制造企業在工藝管理、物料管理、質量管理、設備數據采集等方面的問題,形成數字化、智能化的生產車間,低成本、高效率的為客戶提供高質量的產品,同時能更好應對當前電子微組裝不斷發展的要求,為未來打下良好的基礎。


      值得一提的是,智能制造工廠的建設不僅僅是某個方向的發展,而是一個企業從技術條件、人才儲備、管理方式、運營模式等多方面綜合發展的結果,企圖通過某一方面的改進是無法實現的,也不是一蹴而就的,在電子微組裝行業智能制造工廠建設中的問題還需要不斷在實際工作中進行突破和解決。



      Copyright@蘇州盟思軟件科技有限公司 版權所有  備案號: 蘇ICP備15054674號-1關鍵詞:蘇州ERP 機械加工MES 智能制造 物流系統 倉庫管理 
      337p日本欧洲亚洲大胆在线