AI 應用

連接器

Profet AI 協助連接器製造商進行模型分析、預測及模擬,在不同製程進行參數推薦及最佳化,以應對市場迅速變遷的需求

應用場景

參數最佳化、生產預測

現況​

隨著電動載具、綠能科技、智慧醫療、AIoT 工業、5G 與高速電信通訊領域在全球蓬勃發展,連接器的需求也迅速增長。連接器不僅是各類電子設備的核心組件,更是實現高速數據傳輸和穩定連接的關鍵技術。在這些快速演變的產業中,先進的連接器技術將成為推動未來創新和高效運作的基石。

 

挑戰​

為了滿足不同行業對產品功能、外型、品質與成本的多樣化需求,連接器產業正加強產品研發力度,推出更多高性能、高可靠性的連接器。隨著綠色生產趨勢的興起,連接器產業亦開始重視材料創新和可持續性。通過積極改善生產流程和進行流程最佳化,該產業正朝著智能化、高效化和可持續化的方向穩步前進。

射出成型機台參數最佳化

射出成型廣泛應用於工業製程中,卻長期遭遇老師傅傳承不易、工廠擴廠困難、試模調參效率低等痛點。

痛點分析

  • 經驗傳承不易:傳統試模過程中調機仰賴人員經驗,而經驗不易傳承,當製程遇到問題時,新進人員無法快速解決問題
  • 產品少量多樣:在產品少量多樣的情況下需要經常更換模具,使得調機需求相當頻繁,導致試誤成本增加
  • 試模調參效率低:產品品質容易受到環境因素、設備老舊、模具耗損與二次料等多重因素影響,無法快速分析多項影響特徵

成果效益

  • 將機台調參的過程使用數據方式進行標準化和傳承,縮短試模時間 10%,減少生產準備時間
  • 透過模型推薦機台設定參數,協助新進員工快速調整機台參數,減少調整時間,提升生產效率 12%

點膠機膠量預測

點膠為一應用廣泛製程,尤其在膠量的控制至關重要,通過驗證影響膠量的因素並建立最佳注膠參數,可以降低注膠量不穩定產生的影響,提升作業效率

痛點分析

  • 膠水浪費:不適當的設置可能導致過多的膠水使用,增加物料成本
  • 點膠設備多樣性:不同類型的點膠設備各有特點,如何依據不同設備調整至最佳量產狀態需要進行多次試誤

成果效益

  • 透過模型推薦合適的用膠量,減少不必要的膠水使用量,降低原料成本 6%
  • 通過模型推薦製程參數,減少調整時間和生產中的停滯時間,提高作業效率 12%

熔接參數最佳化

在連接器製程中,透過熔接製程確保不同部件牢固連接,過程中需慮連接器部件的材料特性、溫度控制與壓力時間等製程參數,如何在不同的製造批次中實現熔接的一致性。

痛點分析

  • 製程不良原因多:超音波焊接過程中可能出現多種不良情況,例如溢膠、毛邊、傷痕、斷裂等,需要不斷調整機台參數以優化焊接效果
  • 老師傅經驗不易傳承:當遇到產品發生不良時,老師傅有辦法在短時間內知道要調整哪些參數可以使得產品品質回歸正常,但新進員工在不熟練機台參數調整的情況下,會花費更長的時間來解決問題

成果效益

  • 透過模型進行要因分析,快速找到影響每個不良原因的關鍵參數是什麼,提升製程良率 7%
  • 減少調機時間 15%,運用模型識別機台參數與不良情況之間的關聯性,提供最佳的參數設定值提供廠務人員參考,最小化不良情況的發生