芯耀
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一、SMT工厂SPC数据收集方法
在SMT（Surface Mounted Technology，表面贴片技术）工厂中，有效的SPC（统计过程控制）数据收集方法是确保生产过程质量监控和优化的基础。
1. 传感器类型
- SMT生产线上常用多种类型的传感器来监测不同的参数。例如温度传感器，用于监测设备如回流炉内部的温度，因为回流焊过程中，炉温的精确控制对焊接质量至关重要，不合适的温度可能导致焊接不良，如虚焊或过焊等问题。湿度传感器则监控生产环境的湿度，在SMT加工中，湿度太高可能会影响锡膏的性能或者导致电子元件受潮等情况。压力传感器可以应用在如印刷机的刮刀压力监测上，保证焊膏印刷的均匀性；光电传感器可检测元件贴装位置等是否准确，通过感应光线的变化来确定元件是否到达正确位置，这对于贴片机的精确贴装非常关键。
2. 数据采集点布局
- 关键的数据采集点遍布生产线的各个关键设备和环节。例如印刷机，除了印刷质量（如锡膏的厚度、面积等）的监测外，印刷速度也是一个重要的数据采集点，因为印刷速度会影响锡膏的转移效果以及最终印刷的准确性。在SPI（锡膏检测仪）对锡膏分布均匀性的检测这一数据采集点上，可以实时发现锡膏印刷中的缺陷，如锡膏缺失、偏多等情况。贴片机的贴片精度（包括元件的X、Y坐标偏差和角度偏差等）和速度都是关键数据采集指标，能够反映贴片机的性能以及生产过程的稳定性。回流炉的炉内温度曲线是非常关键的数据点，通过监测不同区域的温度实际值和设置值，可以确保焊接过程的可靠性，保证焊点质量的一致性。
（二）不同设备的数据采集方法
1. 丝印机
- 以全自动丝印机为例，可以通过行业通用协议采集数据。像SEMI相关协议可被用于编写通讯驱动程序，使采集驱动端与设备之间实现数据应答。需要注意的是，丝印机的一些配置可能需要调整，如一般丝印机的GEM通讯板卡不在默认配置，需单独安装，而且要在丝印机主控界面上，打开相应的主机通讯（Host Comm）开关为Enabled状态，采集的参数包括生产机种、生产数、印刷方式、刮印压力、刮印速度、分离速度、循环时间、印刷方向等。
2. 贴片机
- 贴片机控制参数复杂且精度要求高。针对采用DOS操作系统的贴片设备，一种方法是通过离线软件和贴片机的COM口通讯，采集驱动直接从离线软件产生的过程文件中获取相应采集数据；另一种是在设备上安装串口通讯程序，在DOS状态下，与采集服务器上的串口程序通讯，将过程数据发送至采集服务器监控、存储。采集的内容涵盖生产信息、实装信息、吸嘴信息、供料器信息、程序信息等，关键参数有生产数、停机时间、工作时间、工作效率、取料数、贴装数、抛料数等，并且可以按吸嘴、料架、时间段等不同分析条件对吸附率、贴装率过低以及某一机种产量降低进行报警。
3. 回流炉
- 回流焊工艺数据采集主要针对炉内的各区炉温（包括设置值和实际值）以及带速。通过采集这些数据，并按时间间隔对炉温变化绘制折线趋势图，可及时对炉温过高报警提示，确保焊接质量的稳定。因为回流焊中，炉温曲线和带速直接影响焊膏的熔化和焊点的形成，如果炉温过高或带速过快可能会出现虚焊、短路等焊接缺陷，反之则可能导致焊接不完全的问题。
（三）抽样方法
1. 常见抽样类型
- 在企业管理中，通常有多种抽样方法可以应用于SPC数据采集。简单随机抽样是指从总体中随机地抽取样本，每个个体被抽取的概率相等。分层抽样则是将总体按照某些特征或属性分成不同的层次或类别，然后从每个层次中独立地进行抽样。系统抽样是按照一定的规律（如等间隔）从总体中抽取样本。集群抽样是将总体分成若干个群，然后随机抽取一些群进行调查分析。子群抽样就是在正常生产过程中，在某一时刻随机从生产线上所抽取的样本可以作为一个子组（每个子组一般3或4或5或6个即可）。在SPC统计过程控制的控制图如(Xbar - R图)的建立就是基于子群抽样的基础上。不过，如果单批的量很小时，可考虑将连续几个批中抽取的样本作为一个子组来处理，同时要考虑整个生产线是否处于5M1E（人、机、料、法、环、测）的受控状态。若生产线上出现了打破5M1E的情景时，应重新构建新的控制图。
2. 抽样的考虑因素
- 抽样过程中要考虑所抽取的样本是否能反映正常生产过程的所有情况，所有情形被抽取的几率是否近似相同。不能僵化地实施SPC抽样，要有灵活性。例如在考虑对贴片元件质量进行抽样时，如果仅仅从某一台贴片机生产的部件中抽样，可能无法代表整个生产线的情况，因为不同贴片机可能存在性能差异，应该从不同贴片机生产的产品中按照一定的抽样方法抽取样本，这样得到的数据才能更全面地反映生产过程的真实状态。
二、SMT工厂SPC数据收集的注意事项
在SMT工厂进行SPC数据收集时，有多个关键的注意事项需要重点关注，以确保所收集数据的质量和有效性。
（一）数据的准确性和完整性
1. 明确目的与需求
- 在采集数据之前，必须清晰地确定数据采集的目的和需求。例如，如果是为了评估某一设备（如贴片机）的性能，那么就要明确是关注贴片精度、速度，还是其他特定的参数。因为只有明确目的，才能准确地定位需要采集哪些数据，避免采集无关或冗余的数据。如果数据采集的目的是优化回流焊的焊接质量，那么采集的重点数据就应该围绕炉温曲线、带速以及焊接后焊点的质量相关的指标等。
2. 人员培训
- 对采集人员进行专业培训是提高数据准确性和完整性的重要环节。采集人员需要了解SMT生产过程，熟悉各类数据的意义，掌握正确的采集方法和操作规程。比如采集贴片机的数据时，人员要知道如何识别不同的数据类型，如何读取和记录下来。如果是涉及到仪器设备读取的数据，如光学检测设备检测的数据，操作人员必须要懂得设备的操作流程，确保每次测量的准确性，并且知道如何将测量结果准确无误地转化为采集的有效数据。
3. 多种采集方式结合
- 采用多种数据采集方式有助于获取更全面的数据。以SMT工厂中产品质量检测数据采集为例，可以结合问卷调查来了解员工对产品质量检测工作的看法、操作中的困难等定性信息；通过访谈质量检测人员可以深入挖掘在检测过程中遇到的特殊情况、潜在的风险等；同时结合实际的观测，如在生产线上直接观察焊接过程、元件贴装过程来获取第一手的生产过程数据。这样综合多种方式采集的数据能够更全面地反映生产的实际情况。并且在采用不同的数据采集方式时，要注意数据间的一致性处理，例如不同方式得到的关于同一产品质量指标的数据存在差异时，要经过科学的分析和甄别。
4. 建立质量控制体系
- 建立数据质量控制体系是确保数据准确性和完整性的有力保障。这个体系包括对采集的数据进行审核、清洗和修正。审核过程中，要检查数据的合理性，例如在回流炉温度数据采集后，检查温度数据是否在合理的工艺范围内，如果出现明显偏离正常范围的数据则需要进一步核实。清洗数据是去除一些无效数据，如由于采集设备故障或操作失误产生的数据异常值。修正数据则是在发现错误后按照一定的规则进行修正，比如如果发现是记录失误导致的数值错误，可以根据原始测量记录进行纠正。
（二）数据的合法性和合规性
1. 尊重个人隐私
- 在数据采集过程中，如果涉及到员工个人信息（如在与员工操作相关的数据采集中可能涉及到个人的绩效数据等），必须尊重个人隐私。不能收集与个人隐私相关的敏感信息，并且要确保采集到的数据使用是合法的。例如不能随意公开员工的身份信息和一些未经员工同意的与工作无关的个人隐私数据等。
2. 获取知情同意
- 对于采集的数据对象，如果是基于员工或者外部供应商等提供信息的情况下，必须获取他们的知情同意，确保其是自愿提供数据。比如在采集一些关于新工艺引入后员工工作效率的数据变化时，要告知员工采集数据的目的、用途以及对他们可能产生的影响等，在得到员工同意后再进行数据采集，如果是涉及到外部供应商的数据采集方面，也要通过合法的合同或协议等形式确保供应商的同意。
3. 数据脱敏处理
- 对采集到的数据进行脱敏处理是保护隐私和数据安全的重要手段。在SMT工厂如果采集到了一些包含员工身份信息和生产数据混合的数据，为了防止内部数据泄露等风险，要对数据进行脱敏，例如将员工的姓名等可识别身份的信息进行替换或加密处理，但保留数据的统计特征，保证在不影响数据分析的情况下保护好个人隐私和数据安全，同时遵守国家数据安全法律法规的要求，确保数据的合法性和合规性。
（三）数据的时效性
1. 合理计划
- 制定合理的数据采集计划对于确保数据的时效性至关重要。计划要明确在生产过程的哪些阶段进行数据采集，采集的频率是多少等。例如对于贴片机的贴片质量数据采集，如果在新产品试生产阶段，可能需要提高采集频率，每小时或者每半小时采集一次数据，以便及时发现和解决潜在的质量问题；而在稳定生产阶段可以适当降低采集频率，如每两小时或每班采集一次数据。这样根据生产的实际情况制定的采集计划能够保证在需要数据进行分析时能够及时获取到有效数据。并且这个计划还要考虑到整个生产周期，包括从原材料投入到成品产出的全过程，确保每个环节的数据采集都能按照计划进行，不会出现数据缺失或者采集不及时的情况。
2. 实时采集技术
- 采用实时数据采集技术是提高数据时效性的有效方法。在SMT工厂中，可以利用在线问卷等方式实时收集员工对于生产过程中的反馈数据；对于设备的数据采集，可以借助带有实时传输功能的传感器和监控系统。像在印刷机上安装实时监测印刷质量的传感器，并通过网络技术将数据实时传输到数据管理系统中，一旦出现印刷质量问题能够及时发现并做出调整。这样可以大大提高数据采集的时效性，对于生产过程的实时监控和及时调整生产策略具有重要意义。
3. 数据更新机制
- 建立数据更新机制有助于保持数据的时效性。定期对数据进行更新和维护是必要的，例如如果是关于原材料供应商的数据，当供应商的生产工艺发生变化或者产品质量出现波动时，要及时更新相关的数据信息。在SMT生产线上，如果设备进行了升级改造，那么涉及到设备性能和相关生产参数的数据就要及时更新，以反映出生产过程的真实状态，保证在后续的数据分析和决策中使用的是最新的数据信息。
（四）数据的多样性
1. 多种采集方法应用
- 在数据采集过程中，采用多种数据采集方法可以提高数据的多样性。例如在SMT工厂中，定量的数据采集方法如使用仪器测量设备的具体参数（如贴片机的贴片精度、回流炉的炉温等），可以得到精确的数值型数据，便于进行统计分析；同时采用定性的数据采集方法，如观察员工的操作规范程度、工作环境的整洁程度等，以文字描述等形式记录下来，这些定性数据虽然不能直接进行数值计算，但可以从不同侧面反映生产过程的状况。此外还可以采用混合的数据采集方法，例如在评估生产效率时，除了收集设备运行的定量数据，还可以结合员工和管理人员的调查问卷、访谈等定性数据来综合分析生产效率的影响因素，这样得到的数据更加全面，能够更深入地了解生产过程的全貌。
2. 不同群体和地域纳入
- 关注不同群体、不同地域的数据采集对于增加数据多样性具有积极意义。在大型的SMT企业中，不同生产车间的员工（这是不同群体）可能会因为技术水平、工作经验等的差异而影响生产数据，采集这些不同群体的数据可以发现不同群体间的差异和共性，为优化生产管理提供依据。如果企业在不同的地域有生产基地（这是不同地域），由于地域的环境差异（如温度、湿度等可能会影响到SMT生产过程）、人力成本差异等因素，各个地域生产基地的数据可能会有所不同，纳入这些不同地域的数据有助于分析地域因素对生产的影响，从而制定更加因地制宜的生产策略。
3. 数据分类与分析
- 对采集到的数据进行分类、归纳和分析能够发现数据中的规律和趋势。例如将SMT生产中的设备数据根据设备类型分为印刷机数据、贴片机数据、回流炉数据等，在每个设备类型下再细分具体的数据类型，如技术参数数据、运行状态数据等。对于质量数据按照质量问题类型（如焊接质量、元件贴装质量等）进行分类。在分类的基础上进行归纳整理，例如统计不同时间段内各类质量问题出现的频率，分析其发展趋势。通过这样的数据分类和分析过程，可以从看似杂乱无章的数据中发现潜在的规律，为生产过程的优化和质量控制提供有力的决策依据。
（五）数据的质量控制
1. 制定标准
- 制定数据采集标准是进行数据质量控制的基础。标准要明确数据采集的要求和规范，例如对于SMT生产线上数据采集，规定温度传感器的测量精度应达到多少，测量的频率是多少；贴片机数据采集时记录的精度要求（如贴片机贴片坐标精度记录到小数点后几位等），规范采集的流程和方法。只有建立明确的标准，采集人员才能够按照统一的要求进行数据采集，确保不同阶段、不同人员采集到的数据具有可比性和一致性。如果没有统一的采集标准，可能会导致数据的混乱，影响后续的数据分析和决策。例如，如果不同批次的回流炉温度采集精度不同，就很难准确评估回流炉的性能和焊接质量的稳定性。
2. 人员培训
- 对采集人员进行质量控制培训是提高数据采集质量意识的重要途径。培训内容包括让采集人员了解数据质量问题可能带来的后果，例如错误的数据可能导致生产策略的误判，影响产品质量控制等。同时要进行具体的技能培训，如如何按照标准进行数据采集，如何在采集过程中及时发现和纠正可能出现的错误。例如当采集贴片机数据时，如何正确识别贴片机的运行状态和相关参数，怎样避免因操作不当（如测量时间不准确等）导致的数据错误。通过这样的培训，可以提高采集人员对数据质量的重视程度，从而提高采集到的数据质量。
3. 数据清洗、校验和审核
- 采用数据清洗、校验和审核等手段也是确保数据质量的重要方式。数据清洗是去除数据中的错误数据、重复数据和不完整数据等问题数据。例如在收集回流炉温度数据时，由于设备偶然故障可能产生一些异常高或低的温度数据，需要通过一定的规则（如设定合理的温度范围）来识别并清除这些异常数据。校验数据则是检查数据是否符合预先设定的逻辑关系，如在SMT生产中，元件贴装数量的统计应该与生产计划中的需求数量有一定的逻辑对应关系，如果出现过大的偏差就需要进行核实。审核数据是对采集的数据进行全面的审查，包括数据的来源、采集方法、内容等是否符合要求。通过这些手段可以进一步提高数据的质量，为后续的分析和决策提供可靠的数据支持。
三、SMT工厂SPC数据收集成功案例
以下是一些SMT工厂SPC数据收集的成功案例，这些案例在不同方面展示了有效的SPC数据收集如何提升生产过程控制和企业效益。
（一）格创东智助力半导体工厂
1. 面临的问题
- 某半导体工厂面临着多方面的问题，如功能二次拓展困难、生产系统数据交互受限、数据模型和监控维度少以及报表统计分析模式单一、可视化呈现效果欠佳等。这些问题阻碍了企业在生产过程中实现有效的质量控制和管理，无法充分利用SPC数据收集带来的优势进行精细化管理。
2. 解决方案
- 格创东智为其定制了全新的SPC系统解决方案。首先实现了与现有MES、EAP、WMS、SAP等系统的数据对接与联动，这样就打通了各个系统之间的数据流通，为全面的数据收集奠定了基础。然后支持自动采集产品过程数据，利用行业标准规则和专业公式等统计手段进行品质管控。例如在SMT贴片过程中，可以按照设定的规则准确采集贴片机的贴片精度、回流炉的炉温曲线等关键数据。此外，提供了CPK等丰富多样的控制图及报表功能，功能可扩展性强，支持15 + 层面筛选建chart逻辑以及100 + 数据附加信息，提供多种形式和多种维度的监控方式，全方位覆盖品质数据，并且报警条件灵活，可自动HOLD批次/机台，规避异常扩大。
3. 取得的成果
- 在格创东智打造的SPC系统支持下，该企业取得了显著的成果。在标准品控方面，系统总体设计满足了企业构建复杂监控模型的需求，通过标准管控手法确保了产品质量的稳定性，搭建了闭环品质控制体系，实现自动侦测 + 自动监控 + 自动反馈 + 自动控制。在提升良率和降低成本方面，实现了产品品质异常及时捕捉，增强了异常监控能力，避免了异常扩大及产品报废，降低了不良成本，提升了产品良率。同时，该系统还能够进行高效计算，提升了生产效率，帮助企业实现了品质数据的自动化、数字化，提高了品质管理水平，运维实施也方便快捷，并提供了swagger API文档和客制化代码。
（二）Ruff工业设备数据采集案例
1. 客户情况
- 以某金属材料生产制造企业为例，该企业主要从事工业铝合金材料的研发、设计、生产、销售，拥有从铝原料熔铸到终端成品组装的完整工艺链。在厂房内有多台不同型号的PLC设备，但这些设备的数据不能互联互通，以往依靠人力跟进数据统计分析，效率低下，导致生产过程中的问题不能及时发现和解决，影响了整体的生产效率和产品质量。
2. 解决方案
- 该企业引进了整套Ruff数据采集与监测方案。通过采集各产线PLC设备数据，上报至Ruff IoT设备管理云平台，为客户打通了现场设备与云端管理的软硬件通道。Ruff网关即插即用，施工部署简单便捷，不会影响到正常的生产计划。这样就可以实时监测设备的运行状态，发现异常立即报警通知，并可针对多维度数据进行历史回溯，定位问题原因。例如在类似SMT生产线上，如果有设备出现运行效率下降或者故障情况，可以通过该系统快速定位是设备本身的机械问题还是电气控制系统的问题等。
3. 获得的效益
- 这个方案为客户带来了多方面的价值。Ruff数采网关对PLC设备数据进行统一采集上报，解决了设备数据自动化采集的问题，不再依赖人力，出现异常智能告警，避免了意外停机检修，确保生产排产计划顺利实施。从以往的人力定期巡检变成7×24无人化全天候在线监测，也打破了原来设备信息孤立的状况，实现了各设备运行数据的互联互通，生产流程数据透明、可查、可管、可追溯。此外，运维数据可视化，确保了高效生产，设备数据从手工台账变为可视化报告，设备运维有据可依。客户可以通过可视化的界面直观、清晰、准确地了解设备运行状态，帮助客户实现远程运维，提高了生产排产效率、制造过程追溯、提升了工人与设备绩效并保证了产品质量等。
（三）新产品投产中的SPC应用案例
1. 实践情况
- 在新产品投产过程中，工艺工程师（小蓝）和品质工程师（小红）决定推行SPC。他们以某产品的台阶尺寸φ55.01(0/+0.03)为试点开始SPC的运作。首先进行测量系统分析，选取10个已加工完成的工件作为测量样件，选择包括机台检验员在内的三个检验员，分别进行三次测量，记录测量结果，使用0.02×150的游标卡尺作为测量工具。但在初始测量过程中，由于当时产品每日生产50套，未形成一定批量，在人、机、料、法、测、环方面未形成稳定模式，得到的%R&R值为93.43%，未达到要求。经过排查发现存在人员问题（所选检验员经验不足）、仪器问题（游标卡尺精度不足加上读值误差）和样件选择问题（未筛选尺寸数值致使样本数值范围未体现实际加工数值变差范围）等。
2. 改进措施与效果
- 小红工程师在重新研究产品的波动范围后，均布选择样件，再次现场实施MSA，得到的结果为9.89%（小于10%，评价可接受）。随后修改检验文件，明确测量设备及测量方式，并对所有检验员进行培训后考核检验能力，确保MSA一直符合要求。小蓝则先分析了产品台阶尺寸涉及的人、机、料、法、环、测等因素，根据加工设备的特点、生产班次、产线计划的安排等，经过对取样频次的研究，初步确定从首检开始，每三小时取样一次，一次五个产品。通过这样的改进实施SPC，对生产过程中的关键尺寸数据进行了有效的采集和分析，当出现数据异常时可以及时调整生产过程，如发现设备不稳定或者加工工艺有缺陷时进行修复和改进，从而保证了产品的质量稳定。
四、SMT工厂SPC数据收集工具推荐
在SMT工厂进行SPC数据收集过程中，合适的工具能够提高数据收集的效率和准确性。
（一）传感器类工具
1. 温度传感器
- 在SMT生产中，温度传感器是极为重要的。例如在回流焊过程中，炉内温度的精确控制是保证焊接质量的关键因素。K型热电偶温度传感器是常用的一种，它具有测量范围宽（ - 200℃ - 1300℃）、响应速度较快以及成本相对较低等优点。PT100型热电阻温度传感器也广泛应用于需要高精度温度测量的地方，如对印刷机刮刀温度的测量。它的测量精度较高，稳定性好，在0 - 100℃的范围内能提供精确的温度测量结果，有助于确保印刷过程中焊锡膏性能的稳定，因为焊锡膏的印刷效果和温度有着密切关系，过热可能导致锡膏干燥过快，过冷则可能影响锡膏的流动性和粘性，从而影响印刷效果和最终的焊接质量。
2. 湿度传感器
- 对于SMT生产环境湿度的监测，电容式湿度传感器是一种不错的选择。它的工作原理是基于湿度变化引起电容的改变来测量湿度。这种传感器具有测量精度较高、响应速度适中、寿命长等优点。在SMT车间中，维持合适的湿度对于防止电子元件受潮以及锡膏性能的稳定非常重要，如果湿度超出一定范围，可能会导致电子元件表面氧化或者锡膏变质，进而影响贴片和焊接质量，通过湿度传感器可以及时监控环境湿度，当湿度偏离合适范围时可以采取相应的调节措施，如通过除湿机或者加湿机来调整湿度。
3. 压力传感器
- 在SMT生产线下，在印刷机刮刀压力监测方面，常采用应变片式压力传感器。这种传感器测量精度较高，能够准确地检测到刮刀对PCB板施加压力的大小。因为如果刮刀压力过小，可能会导致锡膏印刷不均匀或者不完全，压力过大则可能损坏PCB板或者影响锡膏的厚度等印刷质量参数。它能够将压力这个物理量转化为电信号，便于数据采集系统进行记录和处理。此外，在一些需要对气压进行监测的设备（如气动元件驱动的贴片机等）中，也可以使用空气压力传感器来确保气压的稳定，保证设备的正常运行和贴片的准确性。
（二）数据采集协议相关工具
1. 协议转换网关
- 在SMT智能工厂中，由于不同设备可能采用不同的数据采集协议，如部分设备采用Modbus协议，部分采用Profibus协议，而数据处理中心可能是基于OPC UA协议的。这时协议转换网关就起到了重要作用。例如，将Modbus协议的数据转换为OPC UA协议的格式，使数据能够顺利地传输到处理中心进行统一分析和处理。Moxa公司的一些网关产品在这方面具有良好的性能，它可以支持多种协议之间的转换，并且具有较高的兼容性和稳定性，可以确保在不同设备和系统之间数据的流畅转换和通信，保证SPC数据采集过程中数据能够有效地在各个环节传递和交流。
2. 工业物联网平台
- 像华为云IoT这样的工业物联网平台是进行数据集成和管理的有力工具。它可以集成来自不同设备和传感器的数据，实现数据的统一管理和分析。在SMT工厂中，可以连接各个生产设备（印刷机、贴片机、回流炉等）以及环境监测传感器（温度、湿度传感器等），将分散的数据集中到一个平台上。通过这个平台可以方便地对数据进行处理，如根据设定的规则进行数据清洗、分类、分析等操作。同时，它还支持数据的实时可视化展示，通过仪表盘等形式可以直观地展示设备的运行状态、生产效率、质量指标等数据，有助于生产管理人员及时发现问题并做出决策。
（三）软件类工具
1. 太友SPC软件
- 太友SPC软件提供了多种功能来满足SMT工厂的数据收集需求。它支持多样化的数据采集方式，包括手动录入、串口数据采集、数据文件导入及数据库对接等。在手动录入方面，提供了直观的用户界面，便于操作人员快速地将少量或者特殊情况下的数据录入到系统中。串口数据采集则适用于具有串口接口的设备与SPC软件的连接，如一些老式的贴片机或者测试设备。数据文件导入功能可方便地将以文本文件或者Excel文件等格式存储的外部数据导入到SPC软件中进行分析。数据库对接功能允许它与企业内部已经存在的数据库（如SQL Server数据库）进行连接，获取生产过程中的历史数据或者其他相关数据进行整合分析。在数据收集之后，软件能够对数据进行实时的统计分析，如计算控制图的各项指标、CPK值等，并且能够根据设定的规则及时发现生产过程中的异常情况并发出报警，帮助企业快速响应生产中的质量问题，对生产过程进行有效的控制和管理。此外，它具有良好的用户界面设计，无论是经验丰富的质量工程师还是普通的操作人员都能够轻松上手操作，降低了企业的使用成本。
2. MES系统
- MES（制造执行系统）在SMT工厂的数据采集中也起到了重要的作用。它负责生产过程的实时监控和管理，可以为SPC数据收集提供重要的数据来源。MES系统可以跟踪生产线上各个设备的运行状态，例如印刷机的开机时间、停机时间、运行效率等；贴片机的贴片数量、抛料数量、吸附率等；回流炉的炉温设定值、实际值等信息。这些数据对于SPC分析生产过程的稳定性和产品质量非常关键。并且MES系统还可以与ERP系统集成，获取订单信息、原材料信息等相关数据，将生产数据与企业的资源管理数据相结合，为企业提供更全面的数据视角，以便做出更优化的生产决策。例如，通过MES系统收集到贴片机的抛料率数据并结合订单量和原材料库存信息，可以分析是因为设备故障导致抛料率增加还是因为原材料质量问题等，从而及时采取相应的措施解决问题。
五、如何优化SMT工厂SPC数据收集流程
优化SMT工厂SPC数据收集流程能够提高数据质量、增强过程控制能力，进而提升整体生产效益。
（一）优化生产布局与设备集成
1. 合理规划生产线布局
- 在SMT工厂中，合理布局生产线对SPC数据收集流程有重要影响。将印刷机、贴片机、回流炉等设备按照工艺顺序合理排列，可以减少物料搬运时间和可能产生的干扰因素，从而更容易设置数据采集点。例如，将贴片机放置在印刷机之后，回流炉之前这样的传统顺序布局，便于在每个设备之间建立连续的数据采集环节。在这种布局下，可以更方便地监测从印刷锡膏到元件贴装再到焊接整个过程的质量相关数据。并且合理的布局有助于设备之间的信息流顺畅，不同设备采集的数据可以更好地关联起来，比如根据贴片机的贴片数据和回流炉的焊接数据可以分析出两者之间的因果关系或者匹配度等，而如果布局不合理，可能会出现数据采集的断点或者数据关联困难的情况。
2. 设备自动化与数据采集一体化
- 提高设备的自动化程度并使其与数据采集功能一体化是优化数据收集流程的关键。现代SMT设备应具备更多的自动数据采集功能，如智能贴片机可以自动记录贴片精度、取料数量、贴装速度等数据，并能够实时传输给数据处理中心。回流炉可以自动记录炉温曲线、加热功率等数据，而且设备本身具有的数据处理功能可以对采集的数据进行初步处理，如进行简单的滤波处理去掉一些明显的异常值等，然后再将处理后的数据发送出去。这样可以减少中间环节，避免因为多次转换或者人工干预可能带来的数据错误，同时提高数据采集的效率和及时性，例如自动化程度更高的设备可以在每个周期结束时自动将本周期的数据发送到数据采集系统，而不需要人工去定时读取或者转录数据。
（二）提升人员数据管理能力
1. 加强数据采集培训
- 企业要对参与SPC数据采集的人员进行全面的培训。培训内容包括对SMT生产工艺的深入了解，使采集人员明白不同生产环节的数据意义。例如，只有当采集人员清楚回流焊的原理和要求后，才能准确地采集和判断炉温曲线等数据的合理性。同时，还需要对数据采集设备和工具的使用进行培训，像是传感器的安装位置、如何正确读取传感器数据，以及数据采集软件的操作方法等。以太友SPC软件为例，培训涉及如何通过软件进行手动数据录入、如何设置自动数据采集的参数、如何对采集到的数据进行查询和初步分析等操作技能。这样可以提高采集人员的专业素质，保证他们能够准确无误地采集到符合要求的数据。
2. 建立数据管理激励机制
- 建立数据管理的激励机制有助于提高人员在数据采集过程中的责任心和积极性。例如设定数据准确性指标，如果采集人员能够达到这个指标，给予一定的奖励（如奖金、荣誉证书等）。对在数据采集过程中发现重大数据异常并及时提出有效解决方案的人员也要给予额外的奖励。相反，如果因为采集人员的失误（如采集错误数据或者未按规定时间采集数据等）导致生产决策出现错误，要有相应的惩罚措施（如扣减奖金、绩效扣分等）。这样的激励机制能够促进采集人员更加认真地对待数据采集工作，减少人为因素造成的数据质量问题。
（三）改进数据采集技术与方法
1. 采用先进的传感器技术
- 持续关注并采用先进的传感器技术能够提高数据采集的准确性和全面性。例如，采用智能传感器可以实现自我校准、自我诊断功能，从而减少因传感器本身故障导致的错误数据采集。高灵敏度的传感器能够检测到更微小的变化，例如在SMT生产中，对于元件贴装精度的监测，如果采用更高灵敏度的光学传感器，可以更精确地测量元件的位置偏差，为质量控制提供更详细的数据。另外，传感器的小型化有助于在不影响生产线正常运行的情况下进行更多的数据采集点布局，如在贴片机的吸嘴周围安装小型化的压力传感器来监测吸嘴的吸力情况，有助于更准确地判断吸嘴的工作状态，进而提高整个贴片机的工作效率和贴装质量。
2. 大数据与云计算在数据采集中的应用
- 引入大数据和云计算技术为SMT工厂SPC数据收集流程优化提供了新思路。通过在生产线上布置大量的传感器收集海量数据（大数据），并利用云计算技术对这些数据进行存储和分析。例如可以将整个SMT工厂不同生产线、不同设备的数据收集到云端，利用云计算的强大计算能力进行数据分析。这样可以对生产过程进行更宏观和微观的评估，不仅能够分析单条生产线的SPC数据，还可以对整个工厂的生产趋势进行预测。比如通过分析不同贴片机的贴片数据、不同回流炉的焊接数据等多源数据，发现潜在的生产效率提升空间或者质量不稳定因素。同时由于数据存储在云端，可以实现数据的共享，方便企业内部不同部门（如生产部门、质量部门、研发部门等）根据自身需求获取和分析数据，进而实现跨部门的合作优化。
（四）强化数据质量管理体系
1. 完善数据审核制度
- 完善数据审核制度对于确保数据质量至关重要。在SMT工厂中，SPC数据采集后要设置多级审核流程。首先，采集人员要进行自我审核，检查采集数据是否完整、是否符合逻辑等。例如在采集贴片机的数据后，采集人员要检查贴片数量、抛料数量等数据是否和设备显示一致，数据是否在合理的范围内。然后，由班组长或者小组负责人进行二级审核，重点审核数据的准确性和合规性，如检查数据采集的时间间隔是否正确，数据是否符合SPC数据采集的标准要求等。最后，如果是重要的数据或者涉及重大生产决策的数据，可能需要质量部门或者更高管理层进行最终审核。通过这样的多级审核制度，可以最大限度地减少错误数据进入数据分析阶段。
2. 高效的数据清洗与修复流程
- 建立高效的数据清洗与修复流程是保持数据质量的必然要求。在数据采集过程中，由于设备故障、干扰等因素可能产生异常数据。例如，回流炉的温度传感器可能因为临时的电磁干扰产生一个极高或者极低的温度数据读数，这种异常数据就需要及时清洗。可以通过设定合理的阈值范围来识别和清除异常数据，如果数据超出正常工艺范围（如回流炉温度正常范围为180 - 250℃，超出这个范围的数据视为异常）则进行清洗。对于部分可以修复的数据，如因为数据记录错误可以通过参考原始记录或者其他关联数据进行修复，像贴片机的贴片坐标如果因为录入错误，可以根据同批次产品的平均贴片坐标等数据进行修正，这样的数据清洗与修复流程可以保证用于SPC分析的数据质量。
