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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(lái)源:防爆云平臺(tái)--防爆產(chǎn)業(yè)鏈服務(wù)平臺(tái) 防爆空調(diào) 防爆電氣 防爆電機(jī) 防爆風(fēng)機(jī) 防爆通訊 瀏覽 15 次 評(píng)論 0 次

自制造過(guò)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(shí)時(shí)或近乎實(shí)時(shí)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(bào),既可以積極地影響戰(zhàn)略,又可以影響更廣泛的價(jià)值鏈,以實(shí)現(xiàn)可持續(xù)的轉(zhuǎn)型。


來(lái)自制造過(guò)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(shí)時(shí)或近乎實(shí)時(shí)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(bào),既可以積極地影響戰(zhàn)略,又可以影響更廣泛的價(jià)值鏈,以實(shí)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(gè)行業(yè)都在向"大數(shù)據(jù)"轉(zhuǎn)變。自動(dòng)化工具的出現(xiàn),能夠通過(guò)IIoT在互聯(lián)網(wǎng)上進(jìn)行數(shù)據(jù)通信的傳感器,通過(guò)安裝的攝像頭、儀表、傳感器捕獲的質(zhì)量數(shù)據(jù),通過(guò)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(qiáng),IT基礎(chǔ)設(shè)施內(nèi)各層的應(yīng)用集成,來(lái)自上游和下游供應(yīng)鏈伙伴的數(shù)據(jù),來(lái)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(dòng)化或半自動(dòng)化性質(zhì),數(shù)據(jù)的豐富性還不是一個(gè)問(wèn)題。那么,"大數(shù)據(jù)"一詞對(duì)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(dāng)鋼網(wǎng)被裝入或刮刀通過(guò)時(shí),都會(huì)產(chǎn)生數(shù)據(jù)。每當(dāng)一個(gè)吸嘴拾取和放置一個(gè)部件,都會(huì)產(chǎn)生數(shù)據(jù)。每當(dāng)攝像頭記錄一個(gè)元件或電路板的檢查圖像時(shí),都會(huì)產(chǎn)生數(shù)據(jù)。電子工業(yè)中大量的數(shù)據(jù)是長(zhǎng)期存在的和廣泛的過(guò)程自動(dòng)化的結(jié)果,以及傳感器、量具、儀表和攝像頭的擴(kuò)散,它們捕獲過(guò)程指標(biāo)、設(shè)備數(shù)據(jù)和質(zhì)量數(shù)據(jù)。


車(chē)間里發(fā)生的每一個(gè)交易都會(huì)產(chǎn)生數(shù)據(jù);根據(jù)正在執(zhí)行的操作,一個(gè)特定的車(chē)間交易可能有幾個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)。例如,一張成品板的圖像會(huì)捕獲幾個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)。它可能會(huì)導(dǎo)致調(diào)整吸嘴設(shè)置或拾取高度,從而降低視覺(jué)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(lái)創(chuàng)造有形的價(jià)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(gè)整體來(lái)看待,使與每個(gè)車(chē)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(shí)點(diǎn)產(chǎn)生信息,而不是不同的不相關(guān)的點(diǎn)解決方案,并利用產(chǎn)生的洞察力來(lái)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(shuō),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(wèn)題是車(chē)間里存在無(wú)數(shù)的點(diǎn)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?yàn)闆](méi)有覆蓋整個(gè)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(guò)在各個(gè)層面的整合將IT/OT組織互聯(lián)起來(lái),這確保了通過(guò)眾多傳感器、量具、儀表和設(shè)備捕獲的交易在邊緣同時(shí)得到管理,并轉(zhuǎn)換為單一來(lái)源的、可靠的、真實(shí)的/實(shí)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(tái)通過(guò)SMT生產(chǎn)線的數(shù)據(jù)采集和分析實(shí)現(xiàn)了端到端的可視性。數(shù)據(jù)成為整個(gè)操作的核心。來(lái)自設(shè)備的數(shù)據(jù)是通過(guò)PLC/SCADA級(jí)別的集成或直接從設(shè)備上獲取。MES使用來(lái)自傳感器的數(shù)據(jù),記錄過(guò)程級(jí)的輸出(如刮刀壓力、角度、速度或吸嘴性能),并與其他過(guò)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(gè)層面的智能。捕捉到的組件放置圖像隨后通過(guò)設(shè)置具體的性能KPI轉(zhuǎn)換為可操作的信息。這使得過(guò)程中的利益相關(guān)者可以通過(guò)儀表板或移動(dòng)設(shè)備以預(yù)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(fèi)、廢品和去/不去檢查有關(guān)的其他重要指標(biāo)。




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(gè)開(kāi)始。實(shí)時(shí)可見(jiàn)性允許做出更快的決策,增加生產(chǎn)正常時(shí)間,提高產(chǎn)品質(zhì)量,減少返工,確保遵守GMP。但是,通過(guò)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(bào)有可能利用人工智能將整個(gè)操作從被動(dòng)變?yōu)橹鲃?dòng)。設(shè)備的故障或質(zhì)量和性能的異常值可以被預(yù)測(cè)到。而且,生產(chǎn)線可以根據(jù)需求模式的轉(zhuǎn)變或來(lái)自供應(yīng)鏈兩端的輸入而自動(dòng)配置。

產(chǎn)業(yè)機(jī)構(gòu)指出,近75%的受訪公司已經(jīng)啟動(dòng)了人工智能相關(guān)項(xiàng)目。然而,只有15%實(shí)現(xiàn)了有意義的、可擴(kuò)展的影響。它進(jìn)一步強(qiáng)調(diào),當(dāng)涉及到從大數(shù)據(jù)角度利用人工智能時(shí),公司需要采取"智能數(shù)據(jù)"的方法。


鑒于此,我們通過(guò)MES的視角,對(duì)SMT和電子制造業(yè)的"智能數(shù)據(jù)"方法進(jìn)行了如下詮釋?zhuān)?br />

  • 定義流程
    對(duì)于電子制造業(yè)來(lái)說(shuō),這需要清楚地概述每一項(xiàng)操作,并了解現(xiàn)狀,該過(guò)程是否能產(chǎn)生足夠的數(shù)據(jù)。如果是的話(huà),如何利用這些數(shù)據(jù)?點(diǎn)狀解決方案在整個(gè)過(guò)程中發(fā)揮什么作用?以及能否通過(guò)MES來(lái)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(jìn)領(lǐng)域、質(zhì)量和監(jiān)督要求,就可以部署MES來(lái)創(chuàng)建一個(gè)企業(yè)視圖并消除點(diǎn)數(shù)系統(tǒng)的依賴(lài)。

  • 豐富的數(shù)據(jù)
    一個(gè)現(xiàn)代的MES數(shù)據(jù)平臺(tái)從"邊緣"捕捉數(shù)據(jù),并從歷史庫(kù)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(bào)告和趨勢(shì),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(guò)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(shí)現(xiàn)有形和可驗(yàn)證的流程改進(jìn)。例如,從網(wǎng)板印刷機(jī)和刮刀運(yùn)動(dòng)中捕獲的數(shù)據(jù),與過(guò)去的數(shù)據(jù)相比,可能會(huì)表明何時(shí)即將發(fā)生網(wǎng)板撕裂。這種預(yù)測(cè)性分析有助于更換網(wǎng)板等活動(dòng),使停機(jī)時(shí)間降到最低。MES還可以自動(dòng)重新安排生產(chǎn)訂單,使整體產(chǎn)量不受影響。

  • 應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)
    MES數(shù)據(jù)平臺(tái)使用先進(jìn)的分析工具來(lái)創(chuàng)建數(shù)據(jù)模型,該模型針對(duì)隨機(jī)和零星的變化。當(dāng)完全表現(xiàn)出來(lái)時(shí),機(jī)器學(xué)習(xí)使用過(guò)去和現(xiàn)在的數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的過(guò)程結(jié)果。這些預(yù)測(cè)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(guò)程中進(jìn)行即時(shí)和持續(xù)的改進(jìn)。

  • 實(shí)施和驗(yàn)證模型
    一旦整個(gè)過(guò)程由MES控制和驅(qū)動(dòng),就可以對(duì)過(guò)程模型進(jìn)行檢驗(yàn)。這將確保過(guò)程保持在最高生產(chǎn)力水平,數(shù)據(jù)模型通過(guò)物理結(jié)果得到驗(yàn)證。在其最高水平上,人工智能將允許自動(dòng)化的過(guò)程協(xié)調(diào)和來(lái)自過(guò)程的洞察力成為預(yù)測(cè)性的。它將允許提前檢測(cè)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(duì)于SMT和電子制造商來(lái)說(shuō),使用數(shù)據(jù)分析的改進(jìn)技術(shù)今天可以通過(guò)現(xiàn)代MES獲得。與其等待客戶(hù)、OEM或競(jìng)爭(zhēng)者來(lái)推動(dòng)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(guò)程中主動(dòng)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(kuò)散和產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù),帶入一個(gè)單一的、簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)平臺(tái)進(jìn)行采集、轉(zhuǎn)換和分析。它帶來(lái)了有效的、有競(jìng)爭(zhēng)力的、有利可圖的運(yùn)營(yíng)所需的 "單一真相來(lái)源"。

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