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電子制造中的大數(shù)據(jù)分析:MES是釋放其真正潛力的關(guān)鍵嗎?

2025年6月23日 來源:防爆云平臺--防爆產(chǎn)業(yè)鏈服務(wù)平臺 防爆空調(diào) 防爆電氣 防爆電機 防爆風機 防爆通訊 瀏覽 123 次 評論 0 次

自制造過程內(nèi)部和外部的大量數(shù)據(jù)的可用性,以及利用它、組織它并將其實時或近乎實時地轉(zhuǎn)換為可操作信息的能力,構(gòu)成了大多數(shù)制造商的工業(yè)4.0基礎(chǔ)。有效地使用這些 "大數(shù)據(jù)"所創(chuàng)造的情報,既可以積極地影響戰(zhàn)略,又可以影響更廣泛的價值鏈,以實現(xiàn)可持續(xù)的轉(zhuǎn)型。


來自制造過程內(nèi)部和外部的大量數(shù)據(jù)的可用性,以及利用它、組織它并將其實時或近乎實時地轉(zhuǎn)換為可操作信息的能力,構(gòu)成了大多數(shù)制造商的工業(yè)4.0基礎(chǔ)。有效地使用這些 "大數(shù)據(jù)"所創(chuàng)造的情報,既可以積極地影響戰(zhàn)略,又可以影響更廣泛的價值鏈,以實現(xiàn)可持續(xù)的轉(zhuǎn)型。


01


大數(shù)據(jù)=大挑戰(zhàn)


數(shù)據(jù)在每個行業(yè)都在向"大數(shù)據(jù)"轉(zhuǎn)變。自動化工具的出現(xiàn),能夠通過IIoT在互聯(lián)網(wǎng)上進行數(shù)據(jù)通信的傳感器,通過安裝的攝像頭、儀表、傳感器捕獲的質(zhì)量數(shù)據(jù),通過操作員使用的工藝設(shè)備和工具捕獲的數(shù)據(jù),M2M通信的增強,IT基礎(chǔ)設(shè)施內(nèi)各層的應(yīng)用集成,來自上游和下游供應(yīng)鏈伙伴的數(shù)據(jù),來自工廠以外的成品數(shù)據(jù)--所有這些都有助于創(chuàng)造大量的'大數(shù)據(jù)'。

在電子行業(yè),由于操作的自動化或半自動化性質(zhì),數(shù)據(jù)的豐富性還不是一個問題。那么,"大數(shù)據(jù)"一詞對電子制造業(yè)意味著什么?電子制造商接近大數(shù)據(jù)分析的最佳方式是什么?

在現(xiàn)代SMT工廠中,每當鋼網(wǎng)被裝入或刮刀通過時,都會產(chǎn)生數(shù)據(jù)。每當一個吸嘴拾取和放置一個部件,都會產(chǎn)生數(shù)據(jù)。每當攝像頭記錄一個元件或電路板的檢查圖像時,都會產(chǎn)生數(shù)據(jù)。電子工業(yè)中大量的數(shù)據(jù)是長期存在的和廣泛的過程自動化的結(jié)果,以及傳感器、量具、儀表和攝像頭的擴散,它們捕獲過程指標、設(shè)備數(shù)據(jù)和質(zhì)量數(shù)據(jù)。


車間里發(fā)生的每一個交易都會產(chǎn)生數(shù)據(jù);根據(jù)正在執(zhí)行的操作,一個特定的車間交易可能有幾個數(shù)據(jù)點。例如,一張成品板的圖像會捕獲幾個數(shù)據(jù)點。它可能會導致調(diào)整吸嘴設(shè)置或拾取高度,從而降低視覺檢查后的廢品率。


02


數(shù)據(jù)分析是現(xiàn)代制造業(yè)范式成功的關(guān)鍵


大數(shù)據(jù)以一種"大"的方式存在于電子廠中。然而,擁有大量的數(shù)據(jù)和能夠利用它來創(chuàng)造有形的價值是兩碼事。在SMT和電子行業(yè),主要的挑戰(zhàn)不是數(shù)據(jù)的可用性,而是能否將流程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)作為一個整體來看待,使與每個車間交易相關(guān)的數(shù)據(jù)具有意義,然后能夠利用這些數(shù)據(jù)從單一的事實點產(chǎn)生信息,而不是不同的不相關(guān)的點解決方案,并利用產(chǎn)生的洞察力來做出決策,最終改善流程的KPI、OEE、生產(chǎn)率、產(chǎn)量、合規(guī)性和質(zhì)量。

03

圖片

MES將大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為制造商的重大成功


正如所說,在SMT和電子工廠及其供應(yīng)鏈中并不缺乏數(shù)據(jù)。困擾大多數(shù)工廠的問題是車間里存在無數(shù)的點解決方案,這些解決方案存在于流程中,要么是由于傳統(tǒng)的或定制的解決方案,要么僅僅是因為沒有覆蓋整個流程的解決方案。

現(xiàn)代制造執(zhí)行系統(tǒng)就是答案。作為一種應(yīng)用,它通過在各個層面的整合將IT/OT組織互聯(lián)起來,這確保了通過眾多傳感器、量具、儀表和設(shè)備捕獲的交易在邊緣同時得到管理,并轉(zhuǎn)換為單一來源的、可靠的、真實的/實例,然后形成改善決策的智能基礎(chǔ)。



現(xiàn)代MES數(shù)據(jù)平臺通過SMT生產(chǎn)線的數(shù)據(jù)采集和分析實現(xiàn)了端到端的可視性。數(shù)據(jù)成為整個操作的核心。來自設(shè)備的數(shù)據(jù)是通過PLC/SCADA級別的集成或直接從設(shè)備上獲取。MES使用來自傳感器的數(shù)據(jù),記錄過程級的輸出(如刮刀壓力、角度、速度或吸嘴性能),并與其他過程數(shù)據(jù)相結(jié)合,以確定背景和范圍。攝像頭提供了另一個層面的智能。捕捉到的組件放置圖像隨后通過設(shè)置具體的性能KPI轉(zhuǎn)換為可操作的信息。這使得過程中的利益相關(guān)者可以通過儀表板或移動設(shè)備以預先配置的形式查看操作輸出和性能。


04


用人工智能將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為信息


可以顯示與設(shè)備可用性、質(zhì)量和性能有關(guān)的數(shù)據(jù)(這構(gòu)成了OEE的基礎(chǔ))以及與產(chǎn)量、浪費、廢品和去/不去檢查有關(guān)的其他重要指標。




但是,定制的儀表板和查看所有與工藝有關(guān)的數(shù)據(jù)的能力只是一個開始。實時可見性允許做出更快的決策,增加生產(chǎn)正常時間,提高產(chǎn)品質(zhì)量,減少返工,確保遵守GMP。但是,通過應(yīng)用人工智能獲得的洞察力才是整體敏捷性的一步步改變。

由制造執(zhí)行系統(tǒng)產(chǎn)生的情報有可能利用人工智能將整個操作從被動變?yōu)橹鲃?。設(shè)備的故障或質(zhì)量和性能的異常值可以被預測到。而且,生產(chǎn)線可以根據(jù)需求模式的轉(zhuǎn)變或來自供應(yīng)鏈兩端的輸入而自動配置。

產(chǎn)業(yè)機構(gòu)指出,近75%的受訪公司已經(jīng)啟動了人工智能相關(guān)項目。然而,只有15%實現(xiàn)了有意義的、可擴展的影響。它進一步強調(diào),當涉及到從大數(shù)據(jù)角度利用人工智能時,公司需要采取"智能數(shù)據(jù)"的方法。


鑒于此,我們通過MES的視角,對SMT和電子制造業(yè)的"智能數(shù)據(jù)"方法進行了如下詮釋:

  • 定義流程
    對于電子制造業(yè)來說,這需要清楚地概述每一項操作,并了解現(xiàn)狀,該過程是否能產(chǎn)生足夠的數(shù)據(jù)。如果是的話,如何利用這些數(shù)據(jù)?點狀解決方案在整個過程中發(fā)揮什么作用?以及能否通過MES來緩解?一旦確定了流程,以及所需的整合程度,還有關(guān)鍵的改進領(lǐng)域、質(zhì)量和監(jiān)督要求,就可以部署MES來創(chuàng)建一個企業(yè)視圖并消除點數(shù)系統(tǒng)的依賴。

  • 豐富的數(shù)據(jù)
    一個現(xiàn)代的MES數(shù)據(jù)平臺從"邊緣"捕捉數(shù)據(jù),并從歷史庫等應(yīng)用中獲取數(shù)據(jù)。這允許創(chuàng)建必要的數(shù)據(jù)背景以獲得相關(guān)性和意義。MES豐富了這些數(shù)據(jù),并允許創(chuàng)建圖表、報告和趨勢,從而能夠更快地做出決策,減少規(guī)范事件的影響。

  • 降低維度
    通過傳感器和IIoT收集的數(shù)據(jù)應(yīng)被MES與工程數(shù)據(jù)一起使用,以提供洞察力,從而實現(xiàn)有形和可驗證的流程改進。例如,從網(wǎng)板印刷機和刮刀運動中捕獲的數(shù)據(jù),與過去的數(shù)據(jù)相比,可能會表明何時即將發(fā)生網(wǎng)板撕裂。這種預測性分析有助于更換網(wǎng)板等活動,使停機時間降到最低。MES還可以自動重新安排生產(chǎn)訂單,使整體產(chǎn)量不受影響。

  • 應(yīng)用機器學習
    MES數(shù)據(jù)平臺使用先進的分析工具來創(chuàng)建數(shù)據(jù)模型,該模型針對隨機和零星的變化。當完全表現(xiàn)出來時,機器學習使用過去和現(xiàn)在的數(shù)據(jù)來預測未來的過程結(jié)果。這些預測結(jié)果允許做出改變,避免影響產(chǎn)量、質(zhì)量和故障的意外事件。所創(chuàng)造的智能允許在制造過程中進行即時和持續(xù)的改進。

  • 實施和驗證模型
    一旦整個過程由MES控制和驅(qū)動,就可以對過程模型進行檢驗。這將確保過程保持在最高生產(chǎn)力水平,數(shù)據(jù)模型通過物理結(jié)果得到驗證。在其最高水平上,人工智能將允許自動化的過程協(xié)調(diào)和來自過程的洞察力成為預測性的。它將允許提前檢測和糾正可能出現(xiàn)的故障,大幅降低與質(zhì)量和合規(guī)性有關(guān)的成本。

    對于SMT和電子制造商來說,使用數(shù)據(jù)分析的改進技術(shù)今天可以通過現(xiàn)代MES獲得。與其等待客戶、OEM或競爭者來推動所需的變化,現(xiàn)代制造執(zhí)行系統(tǒng)允許你在大數(shù)據(jù)/分析的過程中主動出擊。

    現(xiàn)代制造執(zhí)行系統(tǒng)可以將你的現(xiàn)代設(shè)備和流程工具、物聯(lián)網(wǎng)傳感器的擴散和產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù),帶入一個單一的、簡單的數(shù)據(jù)平臺進行采集、轉(zhuǎn)換和分析。它帶來了有效的、有競爭力的、有利可圖的運營所需的 "單一真相來源"。

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