Yapay zeka destekli akıllı aracılar, SMT fabrikalarında verimli MES yürütme yönetimi sağlar.

SMT fabrikalarında yapay zeka destekli verimli MES yürütme yönetiminin özü, üretim yürütme sistemlerinin (MES) gerçek zamanlı karar verme, süreç kontrolü ve kaynak planlama yeteneklerini optimize etmek için yapay zeka teknolojisini kullanmak ve böylece yüzey montaj teknolojisi (SMT) üretim hatlarının verimliliğini, kalitesini ve esnekliğini artırmaktır. Nectec'in tüm alma ve yerleştirme makinelerinde yapay zeka işlevleri uygulandığından, bu bölümde yapay zeka destekli SMT makinelerinin performansını artırmaya ilişkin birkaç önemli noktadan bahsedilecektir.  

İlk kilit nokta, akıllı üretim çizelgeleme ve dinamik optimizasyon. Gerçek zamanlı veri odaklı çizelgeleme ve darboğaz tahmini ve ortadan kaldırmayı başarıyla gerçekleştirebilir. Bunun arkasındaki neden, YZ ajanlarının MES aracılığıyla ekipman durumu, sipariş önceliği ve malzeme envanteri gibi verileri gerçek zamanlı olarak toplaması ve acil siparişler ve ekipman arızaları gibi beklenmedik durumlara yanıt olarak üretim planlarını dinamik olarak ayarlamak için takviyeli öğrenme (RL) veya genetik algoritmalar kullanması ve programlama verimliliğini 30%'den fazla artırmasıdır. Ayrıca, geçmiş verilere ve gerçek zamanlı izlemeye dayalı olarak yapay zeka, üretim hattındaki darboğazları tahmin eder, erken uyarıları tetikler ve optimizasyon çözümleri önerir. 

İkinci kilit nokta, akıllı ekipman bakımı ve OEE iyileştirmesi. Kestirimci bakım ve parametre öz optimizasyonunu sorunsuz bir şekilde gerçekleştirebilir. Bunun nedeni, titreşim sensörleri ve akım sinyalleri gibi IoT verilerini kullanabilmemiz, iyi bilinen LSTM sinir ağı gibi AI modellerinin, alma ve yerleştirme makinelerinin ve yeniden akış lehimleme ekipmanının kritik bileşenlerindeki arızaları tahmin edebilmesi, böylece planlanmamış arıza sürelerini azaltabilmesi ve genel ekipman verimliliğini 15% ila 25% artırabilmesidir. Sadece bu da değil, yapay zekalı akıllı ajanlar, yeniden akış lehimleme sıcaklık eğrileri ve lehimleme kalitesi arasındaki ilişki gibi sıklıkla karşılaştığımız süreç parametrelerini otomatik olarak analiz eder ve soğuk lehimleme ve çarpıtma gibi kusur oranlarını azaltmak için parametreleri dinamik olarak ayarlar. 

Üçüncü kilit nokta, akıllı malzeme ve depo yönetimi. Aynı anda hassas set denetimi ve akıllı depo planlaması gerçekleştirebilir. Bunun arkasındaki neden, görsel tanımlama + RFID teknolojisinin SMT tepsilerinin otomatik olarak doğrulanmasını sağlarken, AI akıllı varlıklarının üretim hattının durmasını önlemek için MES'de malzeme eksiklikleri konusunda önceden uyarılar sağlamasıdır. AGV/AMR ve MES birbiriyle bağlantılıdır ve AI, üretim ritimlerine göre malzeme teslimat rotalarını optimize ederek depo devir hızlarını 20% oranında artırır. 

Dördüncü kilit nokta, kalite kapalı döngü kontrolü. Gerçek zamanlı kusur tespiti ve SPC akıllı analizini sorumlu bir şekilde gerçekleştirebilir. Bunun nedeni, verilerin gerçek zamanlı olarak yapay zeka modeline geri beslenmesidir; burada hepimizin aşina olduğu YOLO algoritması gibi derin öğrenme, kusur türlerini (yetersiz lehim veya yanlış hizalama gibi) sınıflandırmak ve otomatik düzeltme için bunları süreç aşamasına kadar izlemek için kullanılır. Ayrıca yapay zeka, kalite verilerindeki gizli anormallik modellerini (zaman içinde değişen lehim pastası baskı sorunları gibi) belirlemek ve önceden müdahale etmek için geleneksel SPC kurallarının yerini alır. 

Beşinci kilit nokta, dijital ikizler ve simülasyon optimizasyonu. Sanal üretim hattı hata ayıklama ve enerji tüketimi optimizasyonunu inanılmaz bir şekilde gerçekleştirebilir. Bunun arkasındaki neden, artık yeni ürünler için SMT üretim sürecini simüle etmek için dijital ikiz teknolojisini kullanabilmemiz ve böylece AI ajanlarının sanal bir ortamda süreç fizibilitesini doğrulayarak değişim süresini 50%'den daha fazla azaltmasıdır. Yapay zeka ayrıca atölye kliması ve hava kompresörleri gibi kamu tesislerinin işletim stratejilerini optimize etmek için ekipman enerji tüketimi verilerini analiz ederek birim enerji tüketimini azaltıyor. 

Belirtmek istediğimiz son önemli nokta insan-makine işbirliğine dayalı karar verme sürecidir. Doğal dil etkileşimini (NLP) ve istisna işleme bilgi tabanını cömertçe gerçekleştirebilir. Bunun arkasındaki neden, üretim hattı personelinin MES verilerini (iş emri ilerlemesi gibi) sorgulamak ve YZ ajanından komutları (acil durum ekipman kapatma gibi) tetiklemek için ses / metin kullanabilmesi ve işletim arayüzleri arasında geçiş yapmak için harcanan zamanı azaltmasıdır. Ayrıca yapay zeka, geçmiş bakım kayıtlarını ve ekipman kılavuzlarını entegre ederek arızalar meydana geldiğinde çözümler önerir ve yeni çalışanların hızlı bir şekilde yanıt vermesine yardımcı olur. 

Sonuç olarak, bu alanda henüz çözülmesi gereken bazı zorluklar var, sadece MES/ERP/PLM sistemlerini birbirine bağlamamız ve birleşik bir veri orta platformu oluşturmamız değil, aynı zamanda hepimizin bildiği gibi AOI denetimi gibi yüksek gerçek zamanlı senaryolarda bulut yükünü azaltmak için uç yapay zekayı kullanmamız gerekiyor. Ayrıca "kara kutu" endişelerinden kaçınmak için yapay zeka karar mantığını görsel gösterge tabloları aracılığıyla göstermemiz gerekiyor. Bununla birlikte, bu zorlukların çözülmesinin getirdiği faydalar önemlidir: verimlilik açısından, değişim süresi 40% azaldı, kapasite kullanımı 20%-35% arttı; kalite açısından, kusur oranı 50% azaldı, müşteri şikayetleri azaldı; maliyet açısından, malzeme kaybı 15% azaldı, bakım maliyetleri 30% azaldı. 

Sonunda, yapay zekanın geliştirilmesi ve yapay zeka ajanları ile MES'in derin entegrasyonu sayesinde, SMT fabrikaları kademeli olarak otomasyondan kendi kendine otomasyon kontrolüne sıçrayabilir. Uyarlanabilir, kendi kendini optimize eden akıllı bir üretim sistemi inşa etmeye devam ediyoruz.