PCBA 制造中的软件自动化如何帮助加快创新

在电气工程周期中，制造仍然需要花费大量时间。本文讨论了软件驱动的自动化和 IIoT 如何帮助加快制造过程。

自 1980 年代以来，制造业几乎没有发生变化。这意味着从设计到制造的工程周期仍然需要数月甚至数年才能完成，就像 30 多年前一样。这么长的周转时间会扼杀工程师的创造力和创新能力。为了改进这个过时的流程，设计人员和制造商正在寻求软件驱动的自动化和工业物联网 (IIoT)。

随着数百个 IIoT 连接设备协同工作以收集和共享数据，工厂变得更加复杂。结合软件自动化，制造商正在利用基于 IIoT 的网络来优化他们的运营，寻找新的效率，并最终帮助鼓励更多的创新。

图 1. Tempo 的 PCBA 制造工厂内部。

Tempo 就是这样的制造商之一，该公司正致力于在其 PCBA 制造设施中加入软件自动化，以缓解原型制作瓶颈。

设计、构建和测试周期

为了制造原型，制造商和工程师在设计、构建和测试 (DBT) 周期中协同工作（图 12。在此过程中，工程师首先创建他/她的设计，将设计发送给制造商进行构建，并在完成后一个初始原型，制造商将产品送回工程师进行测试。

图 2。 设计、构建、测试 (DBT) 周期对原型制作过程至关重要。

每次工程师通过此周期发送设计时，都会验证想法，识别缺陷并找到解决方案。在工程师寻求构建最佳最终产品的过程中，这个序列通常会在一个连续循环中发生，产生原型的多次迭代并经历多次循环。

在传统制造中，这个过程可能会持续数周甚至数月；在电子和印刷电路板组装 (PCBA) 制造方面尤其缓慢。

与可以在几秒钟内创建原型的软件工程师或可以通过 3D 打印在数小时内创建原型的机械工程师不同，电气工程师的构建阶段更长，并且必须等待数周才能实现原型。

延误的可能原因

对于电气工程师来说，延误的原因有很多。最常见的是，当发送给制造商的信息丢失、误解或错误更改时，就会导致错误。纠正这些错误可能会进一步增加延迟，因为解决问题和传递信息可能需要几天时间。此外，当这个过程发生时，工程师经常被蒙在鼓里，因为工程师和制造商之间的沟通充其量是缓慢的，最糟糕的是根本不存在。

由于缺乏连通性，传统的电子制造过程进一步减速。通常，组成工厂的机器和人员都是模拟的且相互断开的，从而使工厂成为孤立技术的孤岛。这不仅会减慢操作速度，还会让工程师无法参与 DBT 周期的构建阶段；如果不深入了解他们的设计结果，工程师就更难为未来的迭代快速改进他们的设计。

为了加速 PCBA 制造并帮助电气工程师更快地迭代他们的设计，工厂中的软件驱动自动化提供了一个解决方案。

智能工厂允许更快的原型制作

借助利用 IIoT 网络和软件自动化的新流程，智能工厂正在彻底改变传统上缓慢的 PCBA 制造周期。

例如，端到端软件自动化创建了一个“数字线程”，可以自动执行从工程师设计到机器和连接工厂车间人员的信息流。这使电气工程师可以在整个构建过程中直接与制造商沟通，与他们一起以更高的质量、速度和精度完成 PCB 组装的 DBT 周期。

这种类型的 IIoT 网络和软件自动化还通过解决工厂缺乏连接的问题来帮助简化运营。想象一下，一家工厂有一群机器人和一群人在地板上一起工作。如果它们是模拟的，则通信速度缓慢且效率低下。但是，如果工厂在其整个运营过程中集成 IIoT 设备，则它可以自动配置、操作和监控所有各种控制系统。一些智能工厂还使用 IIoT 将每个系统和机器与在工厂车间工作的每个人自动连接起来；这创建了一个循环连接网络，为日常任务带来更高的效率。

智能工厂的新模式通过收集和共享数据以不断改进自身来进一步简化运营。例如，一个连接传感器的智能工厂可以监控温度、湿度、设备状态、工作进度和报告的缺陷等因素。然后可以将所有这些数据返回给制造商，以评估工厂的运营情况并寻找优化构建过程的新方法。

在 PCBA 制造中利用软件自动化

许多具有竞争力的行业，包括航空航天、医疗技术、工业和汽车，都依赖于 PCBA。然而，传统PCBA制造商无法快速周转原型，阻碍了产品开发并抑制了工程师更快迭代和更多创新的能力。通过结合软件自动化和 IIoT 网络，新的智能工厂制造商能够解决困扰电气工程师的传统 PCBA 制造程序的许多问题。

工作中的 PCBA 智能工厂示例

Tempo 创建了一个 PCBA 智能工厂，该工厂在数字线程上运行，将客户参与、订单处理、零件采购、工厂运营和成品 PCBA 的装运连接到一个连续的循环中。这使 Tempo 能够在几天内构建和交付高度复杂的印刷电路板组件，而其他制造商通常需要几周时间。

图 3。 Tempo 的 PCBA 智能工厂内部。

通过在用户前端进行报价和订购以及在后端进行工厂运营，Tempo 的智能工厂能够创建从工程师到制造商再返回的透明、不间断的数据流。这使电气工程师可以更好地了解其原型的进展，从而显着加快 DBT 周期。

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