PCB産業ソリューション

概要

かっての産業革命と比較して、PCB産業のiFactoryにはどのような特徴があるのでしょうか？

手作業から大量生産へ。今私達は、機械がIIOT nまたはM2M通信を介して相互に通信し、常にデータを共有するシステムへと到達しました。この産業変革によって加速するペースの中、PCBメーカーは競争力を維持するためにイノベーションの最前線に立つことを余儀なくされています。適応しなければならないだけでなく、将来のニーズも見越す必要があります。インダストリー4.0は業務遂行の方法を完全に変化させました。最近の産業革命が自然と拡大していく中で、PCB（プリント回路基板）業界も影響を受けています。

PCB産業の管理課題

01
複雑な工程
- 他の業界と比較して、工程段階の数が多く、乾式工程と湿式工程の両方が必要です。
- 複雑なPCB製造プロセスを管理するための追跡可能性に欠けているため、効率性が低くなります。
- 大量生産工程でパラメータ管理が欠如しているため、人員の選択に依存しています。
- 生産管理の透明性が低くなります。
02
多様な装置タイプ
- 多様なタイプのPCB機器（露光/穴あけ/切断/メッキなど）、多数の装置ブランド、データ収集が困難になります。
- 手動によるメンテナンスと不安定な装置により、製品品質に一貫性がありません。
- 装置のメンテナンスプロセスは複雑で十分に計画されておらず、生産時間が短縮されます。
03
数多くの産業安全インシデントの発生
- 工場にはリアルタイムの監視や警報システムがないため、火災に対応する能力が低くなります。
- 廃水/排気ガスの管理が適切におこなわれていないため、環境汚染を引き起こしやすく、罰金が科されて深刻な生産停止につながる恐れがあります。
- 装置のエネルギー（水/電気/石油/ガス）情報に透明性がないため、製造コストが高くなります。
04
ティア1顧客からの運用と欠陥に関するデータの要求
- 作業場で製造された各完成PCBユニットに関する詳細なデータを提供するよう求められることが増えており、PCB製造業者へのプレッシャーはますます増えています。
- 顧客は、サプライチェーン全体で非常に詳細なデータを使用して、PCBの欠陥を迅速に特定、追跡、および排除することができます。

ソリューション

iFactory PCB産業デジタル運用センター

PCB産業のiFactoryソリューションスイートが、さまざまな製造段階でPCBボード製造プロセスを測定および監視することで、PCB製造業者が必要とする価値あるデータをより迅速かつ正確に抽出できるように支援します。これにより、経営陣はより多くの情報に基づいた決定を下すことができます。

メリット

01

成長志向
02

柔軟性と機敏性
03

テクノロジー主導
04

革新

ソリューションスイートのI.Apps

DES Aqua モニタリング

Development-Etching-Stripping（DES）は、内層と外層のPCB製造プロセスであり、さまざまなタイプのモジュールを配置する必要があります。一般的な内層ラインでは、まず現像工程で、未露光のレジストを除去します。エッチングモジュールでは、得られた裸銅に酸エッチング液をスプレーし、基板までエッチングします。Aquaは、欠陥のリスクを減らすことを目的とした、化学的安定性を制御するための特殊装置です。DES i.APPでは、センサーの入力を収集して工程を監視します。
水処理モニタリング

廃水・排水については、設備の稼働データを視覚的に確認することはできますが、稼働状況をリアルタイムで把握することは困難です。（PH、COD、アンモニア窒素値、総銅、流量値、導電率）などの正確で信頼できる項目を確立するためには、信頼性の高いインテリジェントな早期警告情報を提供する必要があります。装置データをリアルタイムで自動的に収集し、中央制御プラットフォームのクエリインターフェイスを確立することで、ユーザーはリアルタイムで水情報を制御し、アラーム制限を設定することができます。データが制限を超えると、アラームが鳴り、リマインダーが自動的に実行されます。
Oven プロセス

Ovenは、内部センサーを通した内部温度の値に基づいて、制御システムを介して制御されます。工業炉の熱風循環加熱方式はガスの流れが良いため、工業炉内で材料が乾燥するまでの速度を加速することができます。インク印刷、溶接、または保護塗料などをおこなった後、半製品はオーブンへと送り、適切な時間と温度で乾燥させる必要があります。Oven i.APPは、実際のオーブン温度を効率的に監視し、不適切な制御を回避するために使用します。
Statistical Process Control

製造工程の異常な傾向を予測します。異常をなくし、プロセスの安定性を回復するために時宜を得た対策を講じてください。統計分析技術を適用して、自動化された機器の生産をリアルタイムで監視します。データに基づいて、製造工程における製品品質の不規則な変動と異常な変動を区別します。