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断链之后
 

【智能制造专辑】改善OEE指标 旧设备翻身智能

用AI把关成品良率 富强鑫与新创合力打造智能注塑机

台湾塑料射出成型机大厂富强鑫与新创慧景科技开发智能注塑机。富强鑫提供

对制造业者来说,质量与良率一直是产业最关心的议题,加上在智能制造商机的带动下,也让质量检测的相关解决方案成为现阶段市场上炙手可热的应用之一。而工研院产科国际所经理熊治民则表示,从检测的执行速度、准确性、可追溯性及成本等,这些条件更是业者对于质量检测需求所考量的关键因素。

但在整体设备效率(OEE)的3项衡量指标:稼动率、生产效率和良率之中,最难被自动化的部分则是良率。部分制造业者现阶段都还是交由人工检验而缺乏系统化的纪录,或是采取事后检验,回馈结果的速度缓不济急,不但造成不良品报废,也无法实时掌握究竟是哪里一个机台、哪里一道工序出了问题。业界因此就提出新的想法,希望藉由在生产过程中,预先透过对设备运行参数进行监控并实时回报不良品的产出,建立数据库分析不良品成因,未来可作为提升良率的依据,逐步调整到最佳化的制程参数。

以橡塑料产业为例,该产业的重要生产设备塑料射出成形机(又称注塑机),是将热塑性塑料或热固性塑料利用塑料成型模具制成各种形状的塑料制品的主要成型设备,生活中很多塑料制品都是这样形塑制造而来。以注塑机来说,塑料射出后的成品质量如何,即便经过秤重量测,还是需要加一道人工检验来判断该成品是否为良品。但这样的做法回馈的速度慢,肉眼也难以保证检验质量。

面对产业端需求,台湾塑料射出成形机大厂富强鑫与新创团队慧景科技(thingnario)合作投入智能注塑机的开发。首先将压力传感器植入模具,在塑料成形过程中,受压的模穴压力值与成品的不良有绝对相关,因此在每次压膜的过程中,压力传感器便会将感测数值回传到系统,这时由慧景科技所研发的AI分析系统,便能够自动判别在此参数下的成品是否为不良品,并自动计算数量。

慧景科技董事长张维均表示,甚至每一个不良的模次也能藉由系统回溯当时所有的成型参数,并且做相关性分析找出不良原因,藉由循环数据不断优化制程。而有部分产业对于成品的良率要求更是非常严格,象是专门生产IC承载盘(IC Tray)的半导体封测包材供应商,客户不乏多是台湾半导体指标性大厂。

面对半导体精密制程,包材供应商对于良率的要求非常严格,而业者至今却仍采用人工抽检,以手动测量的方式检验IC Tray成品的误差,过去一个IC Tray手动测量要花费数分钟,但未来藉由设备主动式的良率筛检,将有效大幅提高作业流程的效率,并透过不良品的数据回馈优化制程,这对于单价越高的塑料制品来说,效果更加显著。

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