應用場景
製程優化、參數最佳化、要因分析
現況
PCB 印刷電路板產業有著高度精密及嚴格的成本控制，需不斷追求提升品質和效率。隨著 PCB 應用領域的擴大和技術的進步，客戶對性能和交期的要求也日益提高。
挑戰
為因應這些挑戰，PCB 產業需要進行精細化管理，持續進行製程優化及提高生產效率，並尋求創新的解決方案以滿足市場需求。因此，利用 AI 技術優化製程控制、提升生產效率和品質，將成為企業獲得競爭優勢的重要途徑。透過不斷地改進和創新，PCB 製造企業可以更好地滿足客戶需求，並在市場競爭中脫穎而出。
化鎳金厚度預測
金層厚度對 PCB 焊接性能、品質和成本皆有影響。
若金層鍍太薄，容易造成後段大量焊接不良報廢，甚至有可靠度問題，金層鍍太厚則導致材料成本提高。
痛點分析
- 檢測成本高：傳統方式下，厚度檢測需要大量試驗成本，耗時耗力
- 依賴主觀經驗：調整參數依賴操作員的經驗和技能，新手可能因缺乏經驗而調整不當
- 生產參數複雜：鍍金製程的參數眾多且複雜，各種因素之間可能存在非線性關係，難以找出最佳參數組合
成果效益
- 預測並線上模擬製程參數調控，減少 10% 試錯成本
- 透過參數最佳化推薦，有效縮短試產時間，提高生產效率 9%
蝕刻速度最佳化
在蝕刻製程中，精確控制蝕刻速度攸關產品品質。
痛點分析
- 操作員技能難以複製：以往調整蝕刻速度仰賴經驗豐富的操作員，新手則要花長時間學習
- 測試需求龐大：過去需要進行大量試驗才能確定最佳蝕刻速度，耗費大量時間和資源
- 人為因素影響品質：過去依賴人工操作調整容易受到環境和個人因素的影響，導致設定不精確
成果效益
- 透過模擬參數組合，成功減少實驗和試誤的需求，提升生產效率達 11％
- 透過降低經驗所導致的差異，生產品質提升達 8%
孔徑變異要因分析
PCB 孔徑變異對於連接性能、信號傳輸、組件安裝以及製造成本等各方面都有直接影響，若能控制孔徑變異則可以確保 PCB 的功能和可靠性。
痛點分析
- 多層板數據複雜：多層板需調整的參數眾多且複雜，操作不容易且耗費時間
- 生產成本高：若印刷電路板製程中的孔徑變異過大，就必須進行反覆的調整和測試，拉長製程時間，增加生產成本
成果效益
對品質不穩定的批量進行缺陷檢測，改善品質達 10%
透過模擬、參數推薦，減少試產次數，降低 7% 生產成本