اتجاهات صناعة SMT في عام 2025: الأتمتة والذكاء الاصطناعي.

مع اتجاه صناعة تصنيع الإلكترونيات نحو المرونة والذكاء، تشهد صناعة SMT تغييراً عميقاً. في عام 2025، يعمل المزيج بين الأتمتة والذكاء الاصطناعي على إعادة تشكيل عمليات الإنتاج، وتحسين القدرة الإنتاجية والعائدات، ومساعدة المصنعين المحليين والأجانب على مواجهة المنافسة العالمية وتحديات نقص العمالة. هناك ثلاثة اتجاهات وبعض التحديات المستقبلية التي تستحق النقاش حولها. سنتعمق في هذه المقالة في هذه المواضيع ونقدم بعض الأفكار حولها.

الاتجاه الأول الذي نريد مناقشته هو الانتقال من الأتمتة شبه الآلية إلى أتمتة العمليات الكاملة. والسبب وراء ذلك هو أنه قبل ذلك، كانت العديد من المصانع الصغيرة والمتوسطة الحجم تعتمد في الأصل على التحميل اليدوي واستبدال الخطوط وفحص الجودة، وهو أمر لم يكن غير فعال ومكلف فحسب، بل كان أيضًا عرضة للأخطاء. في عام 2025، سيبدأ عدد كبير من الشركات ذات الرؤوس المتطورة في مجال SMT في تقديم أنظمة مؤتمتة، بما في ذلك على سبيل المثال لا الحصر نظام التغذية الذكي للتغذية المغذية: يستخدم للتعرف تلقائيًا على الرموز الشريطية للمكونات وإكمال إعادة التزود بالوقود السريع؛ وفحص SPI + AOI عبر الإنترنت: يستخدم لتشكيل حلقة تحكم مغلقة، واكتشاف مشاكل الإزاحة/فقدان اللحام بسرعة وروبوت تركيب وتفريغ اللوحة الأوتوماتيكي: يستخدم للتفاعل مع نظام MES لتحقيق تغيير الخط فورًا بعد الطلب. في Nectec، هناك حالة حقيقية حيث قام أحد عملائنا بإدخال أحد خطوط إنتاج مجهزة SMT الأوتوماتيكية بالكامل في عام 2024، مما أدى إلى تقليل القوى العاملة بمقدار 40% وزيادة قدرتها الإنتاجية بحوالي 51%. من خلال نظام التحميل الأوتوماتيكي، فإنها توفر 2.5 ساعة من وقت إعادة التزود بالوقود يوميًا وتحسن بشكل كبير من كفاءة تسليم طلبات الدفعات الصغيرة.

الاتجاه الثاني الذي نود مناقشته هو حقيقة أن الذكاء الاصطناعي يعيد تشكيل التنسيب الذكي ومراقبة الجودة. ويرجع السبب وراء ذلك إلى أن تطبيق الذكاء الاصطناعي في مجال SMT يعكس بشكل أساسي العديد من الجوانب العملية في الواقع، والتي تؤثر على كفاءة وجودة إنتاج المصنع من رقع SMT. بادئ ذي بدء، السيناريو الأول لتطبيق الذكاء الاصطناعي في SMT هو التعرف البصري على AOI: يتمثل دوره في تحديد العيوب غير المنتظمة بدقة وتقليل معدل الإنذار الكاذب بمقدار 70%؛ السيناريو الثاني للتطبيق هو تحسين مسار التركيب: يتمثل دوره في حساب أقصر مسار ديناميكيًا، وتحسين كفاءة التركيب بمقدار 15%؛ السيناريو الثالث للتطبيق هو الصيانة التنبؤية: يتمثل سيناريو التطبيق في التحذير من المشاكل مثل انسداد الفوهة والتصاق المسار مسبقًا؛ السيناريو الرابع للتطبيق هو تحليل تحسين العملية: ويتمثل دوره في تحليل البيانات التاريخية وضبط معلمات العملية تلقائيًا. ومن الأمثلة الواقعية على ذلك أحد عملاء Nectec السابقين الذي انخفض معدل عيوب لحام BGA من 0.5% إلى 0.09% بعد استخدام جهاز تركيب مع رؤية الذكاء الاصطناعي. استخدم فريق Nectec الهندسي في Nectec بيانات ملاحظات الذكاء الاصطناعي لضبط قوة التركيب وزاوية التركيب، مما أدى إلى تحسين اتساق المنتج واستقراره، وكذلك الحصول على الدعم والتقدير من العملاء القدامى.

الاتجاه الثالث الذي نريد مناقشته هو أن الأجهزة الذكية أصبحت اتجاه الاختيار السائد. ويرجع السبب وراء ذلك إلى أن مصنعي معدات SMT لم يعودوا يهتمون فقط بسرعة الوضع، ولكن بالتنسيق والذكاء في خط الإنتاج الكلي.

مع آفاق التطوير هذه، تقدم Nectec، إحدى الشركات المصنعة لمعدات SMT، الميزات الذكية التالية أيضًا: أولاً، وظائف التشخيص عن بُعد وتصحيح الأخطاء: هذه الميزة مناسبة لدعم الاتصال في الوقت الفعلي حتى في عمليات النشر متعددة الجنسيات؛ ثم دعم تغيير الأسلاك التلقائي/الإنتاج الهجين: هذه الميزة مناسبة للتكيف مع اتجاه تصنيع الدُفعات الصغيرة والتصنيع الإلكتروني متعدد الأصناف؛ وأخيرًا، الهيكل المعياري: تعد هذه الميزة مناسبة للعملاء الذين يمكنهم ترقية الرؤوس عالية السرعة ووحدات الرؤية عند الطلب أو توسيع محطات الوضع. كان أحد السيناريوهات الواقعية هو أنه بعد شراء جيلنا الجديد من الماسح الذكي عالي الأداء والدقة NT-T5، قام عميل قديم لشركة Nectec بفحص حالة الجهاز عن بُعد من خلال المنصة السحابية، وساعد مهندسو Nectec عن بُعد في إصلاح عطل الوحدة المتحركة في غضون 48 ساعة، مما أدى إلى تجنب خسائر توقف الخط. وقد حاز نجاح هذه الحالة على دعم العملاء وتقدير كبير لمنتجات Nectec الخاصة بمضخمات SMT.

علاوة على ذلك، هناك‘لا تزال هناك بعض التحديات أمام تطوير ماكينات الالتقاط والتركيب SMT الخاصة بنا. السبب في وجود‘لا تزال هناك تحديات أمامنا لأن التنفيذ الذكي على ماكينات SMT لا يزال يتطلب تفكيراً منهجياً. ولكن بطريقة ما يفتقر معظم مصنعي SMT إلى هذه الغريزة. أولها أن الاستثمار المبدئي مرتفع: لأن سعر الأجهزة الذكية أغلى من سعر الأجهزة التقليدية بشكل عام من 20 إلى 401 تيرابايت 3 تيرابايت؛ وثانيها العتبة التقنية: لأن أنظمة الذكاء الاصطناعي تحتاج إلى مصادر بيانات ثابتة وتدريب على المعلمات؛ وثالثها توافق النظام: لأنه في كثير من الحالات، قد يكون من الصعب وغير المتوافق إرساء الأجهزة متعددة العلامات التجارية في نفس النظام، والمعايير غير موحدة. 

لحسن الحظ، هناك‘بعض الحلول الموصى بها والممكنة لهذه التحديات كما قدمتها نيكتك. على سبيل المثال، سنقوم بإعطاء الأولوية لنشر الروابط الرئيسية على جهاز العرض الخاص بنا، مثل إرساء الهيئة العربية للتصنيع و MES، والتي ستتقدم تدريجيًا؛ وهناك أيضًا حل يمكن أن نختار بحرية اختيار المعدات التي تدعم الواجهات الموحدة، مثل بروتوكولات SMEA و IPC-CFX؛ وأخيرًا، يمكننا اختيار استخدام فريق الخدمة المحلي لمورد المعدات لإجراء النشر المخصص.

وختاماً، لم تعد الأتمتة والذكاء الاصطناعي من الخيارات المتطورة في عام 2025، بل أصبحت معايير جديدة في صناعة SMT. كلما أسرعت في الاستثمار في الأنظمة الذكية، كلما تمكنت من بناء مزايا تنافسية طويلة الأجل من حيث التسليم والجودة والتكلفة. إذا كنت بحاجة إلى معرفة المزيد عن أجهزة التركيب التي تدعم الذكاء الاصطناعي أو معدات اختبار AOI أو الحلول الذكية للخط بأكمله، يرجى الاتصال بنا في Nectec للحصول على أدلة المنتجات وعروض الأسعار.