從食品到汽車再到復雜的制造機械，質量是制造商最關心的問題。安全性、效率和可靠性等因素會影響產品質量并最終影響客戶滿意度。采購、設計、測試和檢驗都在確保產品在質量方面達到標準方面發揮著至關重要的作用。在生產周期的早期階段進行產品檢查有助于降低風險和成本。雖然可以在整個生產過程中的任何時候進行檢查，但目標是盡快識別、控制和解決問題。

許多制造商越來越多地尋求他們的智能互聯機器來幫助進行異常檢測。這些資產可以提醒最終用戶此類異常情況，以確保加速干預，幫助保持質量和正常運行時間。使用高級分析，資產可以收集用戶反饋或警報準確性并隨著時間的推移而改進。由于減少了解決問題所花費的時間，因此可以提高產出并降低勞動力成本。

羅克韋爾自動化因有缺陷的電路板而面臨大量返工時間

羅克韋爾自動化看到了在其生產流程中更早引入產品檢測的機會。該過程包括將導電漿料篩選到電路板上，然后放置球柵陣列 （BGA），該陣列用作稍后在該過程中添加的部件的接觸點。然后電路板通過幾臺貼裝機，在這些貼裝機中添加零件，每個零件顯著增加電路板的價值，最后通過放置電路板的烤箱。

缺乏早期檢查通常會導致花費大量時間來修復在流程早期出現的錯誤。如果 BGA 未正確連接到電路板，則每個部件可能需要 30 分鐘才能糾正工作。一塊板上有 12 個 BGA，員工有時要花費超過 6 個小時來更換零件和重新加工電路板。該檢查是一種自動光學檢查，直到電路板經過三臺貼片機和烤箱后才進行。羅克韋爾自動化知道，為了避免因 BGA 放置錯誤而導致返工超過 6 小時的可能性，他們需要盡快發現問題。

使機器學習能夠測試連接性，節省時間并降低成本

該公司實施了一種高級分析解決方案，可在電路板通過單臺貼片機之前對導電漿料進行評分。該解決方案使用高速邊緣計算和機器學習，在 7 秒內創建并執行粘貼輪廓的 3D 模型。然后它預測電路板是否符合質量標準或有缺陷。如果收到不良焊膏配置的警報，操作員可以立即停止生產，取出壞板，清洗，然后將其送回生產線——這個過程不到兩分鐘。

即使在試點過程中，羅克韋爾自動化也取得了令人矚目的成果。通過實時及早發現問題，他們恢復了數小時的生產力并保持了較高的質量標準。過去需要 6 小時才能解決的錯誤現在可以在幾分鐘內確定和修復。該解決方案使羅克韋爾自動化能夠立即確定粘貼問題；他們只需要兩分鐘就可以對機器學習進行返工。而且，鑒于電路板的價值來自于添加各種部件，通過在放置任何部件之前解決問題、減少廢品和其他浪費，可以節省成本。

擴展類似的機器學習解決方案可能會對未來產生巨大影響

對于羅克韋爾自動化而言，這些新功能以節省時間和成本的形式產生了幾乎立竿見影的效果。羅克韋爾自動化看到了實時分析的巨大潛力，以改善其設施中的電路板生產，他們正在尋找高級分析和機器學習的更多用例，以便為他們的運營帶來更多的智能。

審核編輯：郭婷