芯耀
1652
一、SMT生产线数据采集点优化的基本方法
SMT（Surface Mounted Technology，表面贴装技术）生产线的数据采集对于生产的高效性、质量控制等有着重要意义。以下是一些数据采集点优化的基本方法：
- 明确关键数据类型
- 人员信息：在SMT生产车间，人员信息的采集具有多方面重要性。对于生产车间管理人员，其决策内容、管理策略、生产任务分配情况等信息的采集有助于分析生产组织的合理性。例如，管理人员安排生产工单与实际生产进度是否匹配，可以通过采集相关决策数据进行分析。而设备操作人员的操作习惯、工作时长、资质水平等信息，与生产操作的稳定性和质量息息相关。如熟练工人可能具有更高的生产效率和更低的失误率。将这些人员信息分别采集并详细整理记录，能够为产品质量控制提供依据，并且有助于人力资源的合理调配，像在特定复杂工序安排经验丰富的操作人员等 。
- 物料数据：物料是SMT生产的基础要素。在物料入库之前对其专门编号，可以极大地提升整体采集效率和精度。这种编号方式能使得物料在整个生产流程中的信息追踪变得十分便捷。通过编号关联，可以获取物料的来源、供应商、批次、质量检验情况等相关生产信息。例如，若发现某个产品存在质量问题，通过物料编号可以快速追溯到问题物料所在的批次，进而排查是物料本身质量不过关还是在该批次的物料使用过程中存在特殊生产情况，从而有利于及时采取诸如更换物料供应商、调整生产工艺等应对措施 。
- 设备质量检测数据与生产过程状态数据：设备质量检测数据涵盖设备的各项性能指标，如贴片机的贴片精度校准情况、印刷机的印刷压力稳定范围等。生产过程状态数据包括设备的运行时长、运行模式、是否处于待机状态等。采集这些数据必须深入了解设备性能和运行状况。对于设备性能的了解有助于确定关键的检测指标与检测时刻，例如贴片机的贴片速度会随着设备使用时长的增加而有一定的衰减，那么根据其性能衰退曲线来周期性检测贴片精度就很关键。而掌握设备运行状况则有利于及时发现设备的潜在问题，避免影响生产效率和产品质量，如通过监控运行时长可以预测设备何时需要进行保养维护以维持正常生产状态。
- 优化传感器布局与类型选择
- 传感器布局：SMT生产线上各个环节的数据采集都依赖于传感器的合理布局。例如在印刷机环节，要注重检测焊膏的印刷质量，那么在印刷头位置周围布置适当数量的传感器来监测印刷压力、速度以及焊膏厚度等参数就尤为重要。在线路板运输轨道上，在关键位置布置光电传感器来监控线路板的运输状态，判断是否存在卡板等异常运输状况。对于贴片机区域，在吸嘴附近布局传感器可以检测吸嘴吸取元件的准确性，而在贴片位置周围布置传感器可监控贴片精确程度。整体思路是以生产线的物料流动、工序操作流程为主线，依据各环节可能出现的数据变化关键点来布局传感器，确保数据采集的全面性和准确性。
- 传感器类型选择：根据不同的监测对象和需求，选择合适类型的传感器。对于生产环境，如车间的温度和湿度，选择温度传感器和湿度传感器可以保证生产环境保持在适合SMT生产的范围内，因为过高的温度或湿度可能影响电子元件的贴装质量、焊膏的印刷质量等。压力传感器用于测量印刷机的印刷压力、贴片机吸嘴的吸力等设备工作参数。光电传感器能灵敏地监测线路板在生产线上的运输准确位置情况、设备中零件的有无情况等。例如在自动化上料环节，如果光电传感器检测到物料盘为空，则可以及时发出警报提示补充物料，避免生产中断。
- 基于通讯协议的优化
- 采用统一的通讯协议：SMT生产线的设备往往来自不同的厂商，各厂商设备的数据接口和格式常存在差异。统一的通讯协议能够打破不同设备之间信息传输的壁垒，实现数据的高效、稳定传输。例如采用OPC UA协议，它具有跨平台、开放性较好的特点，能够涵盖从低端设备到高端控制系统的数据交换需求。不同设备采用统一的通讯协议后，在中央控制系统则可以方便地对各类设备的数据进行采集整合，有效避免由于协议不一致导致的数据丢失或者采集错误等问题。
- 协议转换方式：当无法将所有设备统一为一种通讯协议时，就需要借助网关或转换器来实现协议之间的数据转换。例如，部分旧设备可能仅支持Modbus协议，而新引入的智能化设备采用OPC UA协议，通过专门的协议转换网关，可以将从旧设备采集到的Modbus格式数据转换为OPC UA格式，从而实现新老设备数据在整个生产管理系统中的融合，确保数据采集点的数据既能顺利采集又能有效整合到整体的生产数据管理体系中，为实现整体的生产优化提供数据基础 。
二、SMT生产线数据采集点优化的案例分析
- 某电子企业改善上料续件问题案例
- 问题阐述：该企业在SMT生产过程中经常出现上料续件操作失误，导致频繁的生产线中断，严重影响了生产效率，并且当产品出现质量问题时，很难追溯到是哪个上料环节出了差错。其生产过程中涉及到大量的电子元器件，上料工位众多且人工操作步骤繁琐，在原有的数据采集模式下，仅仅记录了上料时间和物料基础代码，但缺乏详细的操作工人信息、物料批次关联以及上料动作的精确监控。
- 优化措施
- 引入智能物料管理系统：这个系统在每个物料盒和料仓都添加了RFID标签。通过在物料入库时就写入详细的物料信息，包括供应商、批次、质量检验记录等，使得在生产线上使用时，能够在不接触的情况下快速读取物料数据。同时在每个上料工位安装了RFID读写器，操作人员只要将物料放到工位附近，读写器就能自动识别物料身份并与生产工单进行匹配，若出现不匹配情况则立即告警，这就避免了上料物料错误的问题，并且可以精确追溯每个上料操作对应的物料批次、操作人员等详细信息。
- 在关键设备周围增加传感器：在贴片机和丝印机周围增加了包括位移传感器、视觉传感器等。位移传感器用于监测贴片机吸嘴在取放元件时的微小位移偏差，视觉传感器则可以对丝印机印刷后的焊膏图案进行拍摄对比，判断印刷质量是否达标。一旦检测到数据异常，一方面系统会记录详细的设备运行数据和对应的生产板件号，另一方面能够立即停止设备运行防止不良品大量产生。
- 优化成果：通过上述优化措施的实施，该企业上料续件失误率降低了90%以上，生产线中断的频率大大减少，产品质量追溯能力得到了极大提高。在接到客户投诉某些产品存在电气性能不稳定情况时，能够快速根据数据记录追溯到特定批次的原材料在上料环节对应的操作过程，有效定位问题根源并快速采取改进措施。
- 提高产品质量追溯有效性案例
- 问题存在：有一家专门生产智能手机主板的SMT工厂发现，当产品已经出货并在市场上出现功能故障时，很难从现有的生产数据采集系统中找到准确的故障根源所在。原有的数据采集点虽然能采集如设备基本运行参数，但缺乏对生产环境更为细致的监测，对于生产过程中的一些间断性异常情况缺乏数据记录，而且没有详细的工艺流程数据与成品对应关系。
- 实施的优化手段
- 环境监测传感器的全面布局：在整个SMT生产车间内，根据不同设备区域对温度和湿度敏感性的不同，布局了更多高精度的温度传感器和湿度传感器。例如在贴装高精度芯片的区域设定更为严格的温湿度监控范围。在焊接工序附近安装空气质量传感器，因为焊接过程产生的烟雾等可能影响焊点质量，如果空气质量出现异常波动，可能对生产结果产生影响。这一系列的环境数据能够关联到每块生产的主板，确保在产品出现问题时可以排查环境因素的影响。
- 工艺流程数据细化采集：为每块线路板都赋予了独一无二的生产标识码，这个标识码在整个生产流程中就像它的“身份证”。从最初的线路板上线开始，就记录它在每个关键工序（如每一次的贴片机操作、焊检设备检测结果等）的具体时间、设备参数、操作人员等详细信息。这样当产品出现质量问题时，可以以这个标识码为索引，像翻阅详细生产日记一样查询到产品在各个生产环节的数据情况。
- 最终效果体现：该工厂优化数据采集点后，产品质量追溯的有效性提高了约80%。在一次市场反馈主板蓝牙功能异常时，通过生产标识码查询到其中一个批次的主板在某一贴片机工序时设备的吸嘴气压参数曾出现一次短暂波动，这个波动虽未引发设备报警但可能导致蓝牙芯片贴装出现微小偏差，从而找到了产品故障的根源，为改进生产工艺提供了宝贵的依据。
三、SMT生产线数据采集点优化的注意事项
- 数据准确性与可靠性
- 传感器精度：传感器是数据采集的源头，如果传感器精度不够，采集到的数据就会存在偏差。例如在检测印刷机印刷焊膏厚度时，如果传感器的精度只能达到±0.05mm，而实际生产要求的精度是±0.01mm，那么采集到的数据将无法准确反映生产情况。在这种情况下，即使对数据进行分析也难以得出有效的生产优化结论。所以在选择传感器时，要根据SMT生产的实际精度需求来确定传感器的精度等级。像在判断贴片机贴片位置精度时，可能就需要采用高精度的视觉传感器，其测量精度可以达到微米级别，以保障采集到的数据能够精确反映贴片的位置情况 。
- 数据传输稳定性：SMT生产线往往是一个动态的、多设备协同工作的系统，数据在传输过程中要保持稳定。如果存在传输中断或者数据丢包等情况，会使采集到的数据不完整。例如，采用无线数据传输方式时，要避免信号干扰。在一个布局了众多自动化设备和传感器的SMT车间，如果没有对无线频段进行合理规划，就可能出现如2.4GHz频段的无线数据传输设备（如某些无线传感器）受到车间内其他同频段设备（如员工的无线上网设备等）的干扰。为确保数据传输稳定性，可以采用有线与无线相结合的数据传输方式，并且在无线传输时采用抗干扰能力强的频段（如490MHz频段用于特殊设备的数据传输）和通信协议（如采用具有纠错重传机制的协议）。
- 数据校验机制：建立数据校验机制是保障数据准确性的重要手段。对采集到的数据进行重复性检查、范围检验等。例如在采集设备运行电流数据时，如果超出了设备正常运行的电流范围（通过预先设定设备正常运行时电流的上下限），则判定该数据可能存在错误，需要重新采集或者检查数据源是否正常。对于一些重要的生产数据，如质量检测数据，可以采用多种检测方法获取的数据进行对比校验，如采用自动光学检测（AOI）和人工抽检的数据对比，当两者出现较大差异时，要重点排查数据来源和采集过程，确保数据的准确性。
- 兼容性与扩展性
- 设备兼容性：SMT生产线中的设备众多，来自不同的供应商，新旧设备共存的情况常见。新引入的数据采集系统要能兼容现有设备的数据接口和协议。例如，部分旧设备可能只支持传统的RS232接口用于数据传输，而新的管理系统通常更倾向于采用以太网接口或者高速USB接口。在这种情况下，可以采用接口转换设备来兼容老设备。像将RS232接口数据转换为以太网数据格式，从而使老设备能够接入新的数据采集和管理系统。此外，不同设备可能采用不同的数据编码格式，比如有些设备采用二进制编码，有些采用ASCII编码，数据采集系统要能够有效识别并处理这些不同编码格式的数据。
- 系统扩展性：企业的生产需求随着市场变化和自身发展会不断变化，数据采集点的优化要考虑到系统的扩展性。比如，如果企业未来计划新增生产线或者扩充产能，数据采集系统应能够轻松增加新设备的数据采集接口和传感器布局。在选择数据采集软件和硬件时，应优先考虑那些具有模块化和开放式架构的产品。例如，选择采用插件式架构的数据分析软件，如果企业未来引入新型的智能设备，只需开发对应的插件就可以轻松将新设备数据接入到整体的分析系统中，而不需要对整个软件架构进行大规模的重新设计和开发。
- 成本效益平衡
- 硬件成本：在优化数据采集点时，硬件设备的投入是一笔不小的成本。要综合考虑传感器、网关、数据采集卡等硬件设备的价格。例如在考虑是否采用高精度、高价格的传感器时，要权衡其对生产质量和效率提升的贡献。如果企业生产精度要求不是非常苛刻，采用顶级精度的传感器可能会造成成本浪费，但如果企业追求超高质量的产品生产，那么可能需要适当投入购买高性能传感器。同时，可以通过批量采购或者与供应商长期合作等方式来降低硬件成本，例如对大量需求的基础传感器（如温度传感器）进行集中采购谈判，获取更优惠的价格。
- 软件成本：数据采集和管理软件的成本也是需要考虑的因素。一些商业的MES（制造执行系统）软件功能强大但价格昂贵，企业可以根据自身规模和需求来选择合适的软件解决方案。对于小型的SMT生产企业，可能可以采用开源的MES软件，并进行二次开发满足自身生产数据采集和管理需求。同时要考虑软件的维护成本，包括升级、故障修复等方面。例如某些特殊功能模块（如高级数据分析功能）的软件升级可能需要额外付费，如果企业对这些高级功能需求较少，可以选择不进行升级以降低成本。
- 生产效益提升：数据采集点优化的目的最终还是要提升生产效益。要量化评估通过优化采集点带来的效益提升，如生产效率的提高（例如生产线因减少故障停机时间而提高了整体产出）、产品质量的提升（如产品不良率的下降幅度）。假设企业投入一定成本优化数据采集点后，发现生产效率提升了20%，产品不良率从5%下降到3%，可以根据产品的利润等综合因素计算出生产效益的提升是否足以抵消投入的成本，如果效益提升远大于成本支出，那么这种优化就是成功的。
四、国外SMT生产线数据采集点优化经验
- 日本企业的精细化管理经验
- 全面生产维护（TPM）理念下的数据采集：日本许多SMT企业在数据采集点优化方面深入贯彻TPM理念。在人员数据采集方面，他们注重详细记录每个员工的操作熟练度提升过程、在不同类型生产任务中的完成质量统计等，通过建立员工技能数据库，关联到每个生产工序环节，这样在安排工作时可以充分考虑员工的实际能力来优化工序安排，以提高整体生产质量和效率。例如在贴片机操作这种对精度要求较高的工序，安排操作熟练度高、稳定性好的员工，并在每次生产任务后记录其操作绩效数据。
- 设备预防性维护数据采集：对于设备，通过大量的传感器和精心优化的数据采集点，对设备进行全方位的健康监测。以印刷机为例，除了采集常规的运行压力、速度等数据外，还采集设备内部关键部件（如印刷头、刮刀电机等）的振动频率、油温等数据。借助对这些多元化数据的分析，构建设备故障预测模型。当数据显示有趋向于故障的趋势时，提前安排维护保养，而不是等到设备停机故障之后再维修。这样大幅减少了设备突发故障导致的生产停滞时间。据统计，采用这种方式的日本企业设备停机时间相对于未采用的企业平均减少了30% - 40%。
- 精益生产理念与数据采集的融合：在物料数据采集中，日本企业坚持精益生产理念，强调减少浪费并确保物料的精准流动。利用先进的自动识别技术（如RFID等）和数据采集系统，实现对物料在供应链各个环节（从供应商发货、运输到企业入厂、库存管理直至生产线上使用）的实时跟踪。他们通过优化数据采集点准确掌握在制品库存水平，确保每一个生产工序都是在必要的物料供应下高效运转，减少库存积压。例如在某些汽车电子SMT生产企业中，在制品库存周转率提升了50%以上，有效降低了库存成本。
- 德国企业的自动化与智能化数据采集经验
- 高度自动化生产线的数据采集优化：德国的高科技SMT企业往往拥有高度自动化的生产线，在数据采集方面注重利用自动化设备的原生数据接口。比如先进的贴片机和印刷机自身带有丰富的数据输出接口，德国企业会充分利用这些接口将设备运行状态、工艺参数等数据完整地采集到中央监控系统。在这些企业中，设备自动化程度越高，数据的采集效率和准确性也越高。同时，这些数据被实时用于生产过程的动态调整，像自动贴片机根据采集到的元件供应情况（如剩余元件数量、供应速度等）自动调整贴片速度和顺序，确保生产线的整体平衡和高效产出。
- 智能化数据分析用于持续改进：德国企业不仅重视数据采集更注重对采集后数据的智能化分析挖掘。他们利用先进的人工智能和机器学习算法对海量的生产线数据（如长期积累的设备故障数据、质量检测数据、生产效率统计数据等）进行分析。通过构建模型分析贴片机在不同生产任务下的最佳运行参数设置，再将这些参数反馈到设备控制系统进行优化调整。例如，通过对某型号贴片机多年的故障数据和对应操作参数的分析，得到在特定贴片元件类型时压力和速度的最佳平衡点，从而使设备的生产效率提高了25% - 30%。此外，借助数据分析对产品质量进行持续改进，根据不同客户的质量反馈和生产数据关联分析产品设计和生产工艺中可能存在的缺陷环节，不断完善生产流程，提高产品在全球市场的竞争力。
- 严格的数据安全与隐私管理：在采集大量生产数据的同时，德国企业非常重视数据安全和隐私保护。他们严格遵循欧盟的数据保护法规（如GDPR）建立强大的数据安全管理体系。在数据采集点加密数据传输通道，即使在企业内部网络环境下传输的数据也是加密的。对于涉及企业机密（如特定产品的工艺参数、核心配方等）或者员工隐私（如员工操作习惯中的可识别个人身份的部分数据等）的数据都会进行严格的访问权限设置。只有经过授权的人员在特定的安全环境下才能访问这些数据，从而确保了数据采集过程中的数据安全性和合法合规性。
五、SMT生产线数据采集点优化的最新技术
- 人工智能助力数据采集与分析
- 智能传感器与边缘计算：新一代的智能传感器开始应用于SMT生产线的数据采集中。这些智能传感器内置了微处理器，可以在本地进行初步的数据处理，也就是边缘计算。例如在检测贴片机贴片精度的智能视觉传感器中，传感器在采集图像数据后，立即在本地进行图像分析，判断贴片位置是否在允许的误差范围内，如果在正常范围内，则只需要将简单的合格信息上传到中央系统，如果超出范围则将详细的图像数据、误差信息一并上传。这种方式大大减少了数据传输量，减轻了网络带宽的压力，同时提高了数据处理的时效性。
- 机器学习用于异常检测：利用机器学习算法建立数据模型来检测生产数据中的异常情况。通过大量的历史数据对机器学习模型（如神经网络模型、支持向量机模型等）进行训练。例如以设备正常运行时的电气参数、机械运动参数等数据为基础进行训练，模型会学习到正常生产状态下的数据模式。在实际生产过程中，当采集到的数据与模型中的正常模式出现较大偏差时，就能够及时判断生产过程存在异常。这种基于机器学习的异常检测方式比传统的基于固定阈值的检测具有更高的灵敏度和准确性，可以更早地发现潜在的生产问题，如设备部件的初期磨损、生产环境的微小变化等。
- 人工智能驱动的决策支持：人工智能技术还可以为生产管理提供决策支持。通过对生产全流程数据的综合分析，包括从物料供应、设备运行、质量检测到人员操作等各个环节的数据，人工智能系统可以为生产计划的调整、设备维护计划的制定、质量改进方案的提出等提供智能建议。例如，如果分析到近期产品质量不良率有上升趋势，并且发现与某种原材料批次变化以及某几台贴片机近期运行参数波动有关，人工智能系统可能会建议暂停使用该批次的原材料、对相关贴片机进行重点检查维护，并调整生产工单安排等，从而帮助企业做出更加科学合理的生产决策。
- 物联网（IoT）技术集成
- 设备互联与数据共享：IoT技术使得SMT生产线上的各种设备能够相互连接并共享数据。每一个设备都成为了物联网中的一个节点，小到单个的传感器，大到整个的生产线设备。例如贴片机、印刷机、回流焊炉等设备可以实时将自己的运行状态、生产数据等信息传输到一个共同的物联网平台。在这个平台上，不同设备的数据可以相互关联起来。如印刷机的焊膏印刷厚度数据和贴片机的贴片精度数据进行关联分析，就可以确定两者之间是否存在影响产品质量的连锁关系，通过这种设备互联和数据共享能够发现更多隐藏在生产过程中的潜在关联因素，从而为优化生产流程提供全面的数据依据。
- 远程监控与维护：借助物联网技术可以实现对SMT生产线的远程监控和维护。企业的管理人员或者技术专家可以在任何地点通过互联网终端查看生产线的实时运行数据，包括设备的工作状态、生产效率、产品质量指标等信息。一旦发现异常情况，技术专家可以进行远程诊断，对于一些简单的软件故障可以直接进行远程修复。例如，如果贴片机的控制系统软件出现小的逻辑错误，技术专家可以通过远程在线的方式进行故障排查并修复。对于硬件故障也可以提前准备维修所需的工具和配件，减少现场维修的时间浪费。这种远程监控与维护的方式在应对多工厂或者跨国生产布局时具有很大的优势，能够提高生产管理的效率和降低维护成本。
- 基于区块链的供应链数据追溯：在SMT生产的供应链环节，区块链技术开始与物联网融合应用。区块链的不可篡改特性保证了从原材料到成品的整个供应链数据的真实性和可追溯性。每一个物料在进入生产环节时，通过物联网设备采集并记录其详细的数据（如供应商信息、运输过程数据、入厂检验数据等），这些数据存储在区块链中。当产品最终流入市场如果出现质量问题时，可以方便快捷地沿着区块链数据链条追溯到源头，快速定位是哪一个环节产生了问题。并且由于区块链的分布式账本特点，不用担心数据被篡改或者丢失，提高了整个供应链数据的可信度和完整性，这对于SMT产品这种高精度、对质量和安全性要求高的产品来说非常重要。
