工业 4.0 背后的技术进步为 PCB 制造带来新挑战

工业 4.0 有望大幅提高工厂数据自动化效率和生产力，部分归功于汽车、物联网 (IoT) 和人工智能 (AI) 的并行进步。展望未来，我们可以设想工业流程，其中机器将负责特定的“学习”任务，利用闭合反馈回路实时监控和报告高度详细的生产数据，检测到的偏差会自动触发源参数调整。通过这种方式，系统会自我控制和纠正，产量会大幅增加。

这个过程将产生大量可供利用和分析的数据——这是一项艰巨的管理挑战，但对于机器学习 (ML) 来说是绝对必要的，其中人工智能系统旨在吸收和“学习”每一个可用信息。尽管电子行业距离实现这种自动化和智能水平还有一段距离，但工业 4.0 的演进正在顺利进行，PCB 制造市场的近期趋势证明了这一点。

PCB 制造商面临越来越大的压力，需要为其车间生产的每个成品 PCB 单元提供越来越详细的数据，使他们的客户能够以最高级别的数据粒度快速识别、跟踪和排除整个供应链中的 PCB 缺陷。为了应对这一挑战，PCB 制造商正在进行工艺修改，以在制造过程的每个阶段捕获 PCB 生产数据和根本原因分析。该过程会生成大量制造数据数据库，最终有助于全面了解制造过程，评估给定 PCB 内每个单独层的功能完整性，并在设备通过生产线时监控设备状态。

此外，PCB 制造商正在寻求以新方式使用智能制造的方法，以改进整体流程并识别工厂系统中的问题区域。先进的过程控制和可视化应用程序是这一战略的关键组成部分，最终将成为全自动化工厂的推动者。

每层精确跟踪

可追溯性和过程控制功能的好处很多，并且非常符合工业 4.0 的核心原则。可追溯性——制造商能够跟踪缺陷一直到 PCB 单元的能力——通过收集整个生产线的数字数据并将这些数据直接传送到工厂的制造执行系统 ​​(MES) 和 IT 部门，提供更高的过程可见性.此外，可追溯性通过为所有制造设备建立集中连接点来提高效率，并且具有成本效益，特别是它利用分析工具来提高产量和流程管理。

在实践中，PCB 可追溯性与商业商品和材料跟踪流程没有什么不同，因为它依赖于条形码和软件。但与大多数商品不同，PCB 非常复杂，现场 PCB 故障的影响可能特别严重，具体取决于其所在的电子设备的性质，无论是智能手机、除颤器还是无人驾驶车辆——以及一切介于两者之间。

图 1. PCB 制造商需要收集和跟踪数据。

简单地读取和跟踪成品 PCB 顶部的条形码是不够的，因为可追溯性非常有限，查明源自 PCB 内部层的问题的能力也是如此。相反，本着工业 4.0 的精神，每个 PCB 中每一层的每个单元都必须使用复杂的条形码标记和软件进行单独编码，以便它可以在逻辑上与 PCB 层中的其他单元相关联。

这种极其详细的方法可以实现端到端的可追溯性，并能够对生产线中每个特定 PCB 制造过程进行根本原因分析。可跟踪的细粒度数据包括：使用的机器及其参数和动作、缺陷图片、制造日期和时间、操作员姓名、批号等。

这些跟踪数据对于历史分析很有价值，但在 PCB 出厂前对其进行处理、分析并立即反馈给 MES 时，它同样有价值——或者更有价值。如果要有效地使用这些数据来识别和纠正发生的过程问题，从而限制缺陷的传播，则需要实时评估这些数据并采取行动。随着机器学习和人工智能技术的出现，这种实时闭环反馈将证明对于实现真正自动化的学习和决策过程至关重要。

更深入地了解制造过程

人们越来越需要全面了解 PCB 制造过程，远远超出 PCB 单元的可追溯性。到目前为止，无法做出自动化决策，生产车间的操作员永远无法在许多制造系统中及时回顾以准确识别问题和趋势。先进过程控制和可视化的出现标志着迈向由 AI 支持的全自动工厂的第一步。

使用先进的过程控制和可视化，自动化和高度详细的生产报告将为制造商提供一个大图，在过程的早期 - 跨制造和检查阶段以及从面板级别向下的实时可见性和缺陷分布图到单个 PCB 单元。 PCB 制造商可以使用通过生产监控收集的分析，快速准确地识别整个设计和制造过程中的缺陷趋势。

基于提供可操作见解的实际生产数据，PCB 制造商可以进行根本原因分析并与设计人员建立反馈回路。这改进了整体生产车间管理，从而产生高效、快速和更明智的决策，从而改进生产过程。好处包括降低维护成本、减少停机时间以及提高生产力和效率。

采集数据，采集速度

由于可追溯性需要付出艰苦的努力，它正在成为嵌入式 PCB 制造商的新规范，因为他们在利润丰厚的电子设备市场中竞争优势，对有缺陷的产品几乎没有容忍度。然而，设备完整性和可追溯性的影响远远超出产品可靠性。事实上，PCB 制造商展示和保持高水平产品质量和良率的能力将成为客户审查竞争激烈的 PCB 供应商领域的一个越来越重要的因素。电子设备 OEM 越来越多地审查供应商的可追溯性流程及其对产量计算的后续影响，这反过来又会影响客户对供应商生产可扩展性和成本结构的评估。 QR 码（图 2）让制造商可以跟踪每块板。

图 2. QR 码可让制造商在生产过程中跟踪电路板。

在更高的层面上，先进的制造过程控制对于 PCB 供应商来说将变得至关重要，因为他们正在寻找新的方法来改进跨系统的制造过程并提高整体良率。

可追溯性和实时连接能力对于争夺宝贵的政府补贴的 PCB 供应商来说尤为重要。这种趋势在欧洲和中国最为明显，中国政府的“中国制造 2025”计划高度重视工业 4.0 的支持。可追溯性和高级分析应用程序是开发 AI 驱动系统的初步步骤。反过来，这些系统是实现全自动生产车间（工业 4.0 的最终目标）的竞赛中必不可少的要素，PCB 供应商渴望在这里展示他们的能力。

PCB 供应商的生产数字化趋势正在加速，这些供应商在智能手机和高端电子产品方面具有大众市场的野心。随着下一代 PCB 和嵌入式组件的供应商寻求为快速增长的自动驾驶汽车市场提供服务，增长势头是不可避免的——在该市场中，设备错误和乘客安全的余地很小。

正是这个市场可能最有可能将 PCB 数据自动化要求向西传播到工业化的欧洲和北美/南美工厂。载客自动驾驶汽车（以及组装它们的机器人）将受到最严格的 PCB 和工艺完整性规范的约束。

互补分析工具的可追溯性有助于确保针对这些车辆的 PCB 易于跟踪、访问并适应整个生产周期的过程控制。在未来，实时连接将有助于确保在检测到缺陷后立即识别和纠正流程违规行为。这种连接还将提供对机器状态和相关警报的洞察，并实现对机器的远程控制。这些功能是工业 4.0 愿景的核心，随着人工智能在智能工厂自动化中的应用，这些功能将不可或缺。

Tal Lev-Ran 是 Orbotech Ltd 的工业 4.0 营销经理。她于 2013 年加入该公司，在自动光学检测 (AOI) 产品团队中担任过多个工程职位。在加入 Orbotech 之前，Tal 在应用材料公司和 Numonyx 担任过半导体行业的各种职位。她拥有内盖夫本古里安大学的工程学位。