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Freitag, 23 September 2022 12:00

Machine Learning- und KI-Anwendungen für SMT-Fertigung

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Geschätzte Lesezeit: 2 - 4 Minuten
SMT-Fertigung bei RAFI SMT-Fertigung bei RAFI Bild: RAFI GmbH & Co. KG

Zentralisierung und Standardisierung von Daten sowie Analyse in Echtzeit sind auch in der SMT-Fertigung die Basis für Effizienzsteigerung, Fehlervermeidung und mehr Wertschöpfung. Elektronik-Fertiger stehen jedoch vor der Herausforderung, die Daten entsprechend zu erheben und zu analysieren, um diese Vorteile ausschöpfen zu können. Hier hilft die Maschinenintegrationsplattform eines MES-/MOM-Spezialisten.

Zur Standardisierung und Zentralisierung von Daten bietet die Itac Software AG die Integrationsplattform iTAC.SMT.Edge. Die anschließende Datenanalyse in Echtzeit und Weiterverarbeitung übernimmt die Software iTAC.IIoT.Edge. Auf Basis dieser kombinierten Lösungen lassen sich unter anderem Machine Learning- und KI-Anwendungen umsetzen.

„In einer SMT-Fertigung gibt es Maschinen und Systeme unterschiedlicher Hersteller und verschiedenen Alters, die voneinander abweichende Kommunikationsmethoden nutzen. Dies erschwert den Datentransfer und die -analyse“, erklärt Peter Bollinger, Itac-CEO: „Die Daten müssen zuverlässig an übergeordnete Systeme übermittelt werden. Unsere Tools ermöglichen es, einfach die Daten aller SMT-Maschinen in Echtzeit zu erfassen, zu verknüpfen und zu analysieren.“

Das Analyse-Tool übernimmt unter anderem die Aufgabe, IIoT- mit MES-Daten zu flachen Datenstrukturen zu verbinden und diese Daten in Echtzeit zu analysieren. Dabei können die Datenpakete auch an andere vom Kunden eingesetzte Analyse- oder ML-/KI-Tools weitergeleitet werden.

KI-Algorithmen zur Überwachung und Analyse

Durch den Einsatz der beiden Edge-Lösungen als Bestandteile des MOM (Manufacturing Operations Management) lassen sich zahlreiche Use Cases für die fortschrittliche und digitalisierte SMT-Fertigung ausprägen. Zum Beispiel die Überwachung der Zykluszeit: KI-Algorithmen überwachen dabei auf intelligente Weise die Zykluszeit und erkennen so abnormales Geräteverhalten.

„In der Fertigung erfordert das Streben nach mehr Effizienz eine kontinuierliche Reduzierung der Zykluszeiten“, sagt Bollinger. „Durch die aktive Überwachung der Zeiten und den Einsatz von KI zur Erkennung von abnormalem Anlagenverhalten sowie der Alarmierung bei Abweichungen entstehen signifikante Zeiteinsparungen. Denn die Reaktionszeiten bei Problemen und damit einhergehend die Durchlaufzeiten verkürzen sich. Zudem ist eine gezielte, proaktive Problemlösung möglich.“

Ein weiterer Use Case kann die Reduzierung der AOI-Pseudofehler sein. KI-Algorithmen minimieren dabei die Pseudofehlerzahl von automatischen Prüfgeräten. Denn die meisten SMT-Linien mit AOI haben mit einer hohen Rate an Pseudofehlern zu kämpfen (30 bis 80 %). Mit dem Einsatz von KI kann mit einer hohen Zuverlässigkeit zwischen echten Defekten und falschen Aufrufen unterschieden werden. Der Bedarf an manueller Prüfung und der damit verbundene Zeit- und Kostenaufwand reduzieren sich um bis zu 60 %. Es ergibt sich ein höherer Durchsatz bei gleichzeitiger Unterstützung der Null-Fehler-Produktion.

Auch können auf Basis der vorgestellten Lösung KI-Algorithmen die verbleibende Nutzungsdauer von Geräten zu Gunsten von Predictive Maintenance berechnen. Durch die Überwachung der Maschinenzustandsdaten können KI-Algorithmen Probleme oder sich anbahnende Anlagefehler vorhersagen, um zum Beispiel rechtzeitig Maschinenreparaturen zu ermöglichen oder die Restnutzungsdauer zu schätzen.

Dies sind nur drei von zahlreichen möglichen Szenarien, mit denen sich Effizienzsteigerungen, Kosteneinsparungen sowie Digitalisierungsvorsprünge in der SMT-Fertigung erzielen lassen. Ein Anwender dieser Tools ist beispielsweise die RAFI GmbH & Co. KG. Sie stellt zum einen Interfaces für Mensch-Maschine-Kommunikation (HMI) unterschiedlichster Technologieplattformen und Anwendungen her. Dabei setzt das Ravensburger Unternehmen auf eine hohe Fertigungstiefe in vielen Bereichen: Touchsensoren, Metallbearbeitung, Elektronikfertigung, Kunststoffspritzguss, Applikationstechnologie, Komponenten- und Systemmontage – all dies wird im eigenen Haus hergestellt und zu Systemen montiert. Ein großer Einsatzbereich sind die Funktionen mobiler Arbeitsmaschinen für Landwirtschaft, Bauwesen oder kommunale Einsatzfelder. Außerdem ist RAFI auch EMS-Anbieter. Sowohl bezüglich der Fertigungstiefe der eigenen Produktpalette als auch der Flexibilität im Geschäft der Fertigungsdienstleistung bringen die KI-gestützten Datenanalyse- und Management-Tools entscheidende Vorteile.

Die iTAC.MOM.Suite ist ein ganzheitliches Fertigungsmanagementsystem, das weltweit bei Unternehmen unterschiedlicher Industriezweige wie Automotive, Elektronik/EMS, Telekommunikation, Medizintechnik, Metallindustrie und Energie zum Einsatz kommt. Entwickler Itac wurde bereits 1998 gegründet und ist ein eigenständiges Unternehmen des Maschinen- und Anlagenbaukonzerns Dürr. Itac-Hauptsitz ist in Montabaur. Niederlassungen gibt es in den USA, Mexiko, China und Japan. Darüberhinaus besteht ein weltweites Partnernetzwerk für Vertrieb und Service.

www.itacsoftware.com, www.rafi-group.com

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  • Ausgabe: 9
  • Jahr: 2022
  • Autoren: Volker Tisken
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