예측 분석을 통해 결함 부품을 감지하고 전례 없는 수준의 컴포넌트 추적성을 제공하는 방법

SMT 어셈블리에서는 손상된 부품 또는 결함 있는 컴포넌트 하나로 인해 전체 생산 프로세스가 위태로워질 수 있습니다. 전문가들은 오늘날 시장에 출시된 제품의 컴포넌트 중 10%가 손상된 것으로 추정합니다. 즉, 컴포넌트가 완전히 위조된 부품이거나, 섞여 있거나 균일하지 않은 릴이 포함되어 있거나, 만료되었거나, 품질에 영향을 미치는 부적절한 환경에서 보관되었거나, 심지어 의도적으로 조작되어 악성 코드가 포함되어 있을 수 있습니다.

비용과 시간이 많이 드는 실험실 테스트는 샘플만 살펴보므로 컴포넌트 검사 솔루션을 제공하지 않으며, 여러 업체의 컴포넌트가 섞여 있는 상태에서 결함이 있는 컴포넌트를 개별적으로 식별할 수 없습니다.

저품질 또는 위조 부품을 사전에 제외하고 문제를 미리 방지하여 RMA를 줄이는 솔루션

Siemens의 파트너인 Cybord는 모든 전자 컴포넌트를 육안으로 검사할 수 있는 최초의 추적성 솔루션을 개발했습니다. Cybord-Siemens 솔루션은 픽앤플레이스 기계를 통해 캡처된 기존 이미지를 클라우드의 방대한 컴포넌트 라이브러리 및 지식 데이터베이스와 비교합니다. AI 모델을 사용하여 컴포넌트의 신뢰성을 확인하고 사용된 전체 컴포넌트 중에서 손상, 위조 및 조작 여부를 식별할 수 있습니다. 이 솔루션은 기존 데이터를 사용하므로 새로운 작업을 추가할 필요가 없으며, SMT 기계가 컴포넌트를 배치하는 동안 전체 프로세스를 수행할 수 있습니다.

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