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用AI把關成品良率 富強鑫與新創合力打造智慧注塑機

台灣塑膠射出成型機大廠富強鑫與新創慧景科技開發智慧注塑機。富強鑫提供

對製造業者來說,品質與良率一直是產業最關心的議題,加上在智慧製造商機的帶動下,也讓品質檢測的相關解決方案成為現階段市場上炙手可熱的應用之一。而工研院產科國際所經理熊治民則表示,從檢測的執行速度、準確性、可追溯性及成本等,這些條件更是業者對於品質檢測需求所考量的關鍵因素。

但在整體設備效率(OEE)的3項衡量指標:稼動率、生產效率和良率之中,最難被自動化的部分則是良率。部分製造業者現階段都還是交由人工檢驗而缺乏系統化的紀錄,或是採取事後檢驗,回饋結果的速度緩不濟急,不但造成不良品報廢,也無法即時掌握究竟是哪一個機台、哪一道工序出了問題。業界因此就提出新的想法,希望藉由在生產過程中,預先透過對設備運作參數進行監控並即時回報不良品的產出,建立數據庫分析不良品成因,未來可作為提升良率的依據,逐步調整到最佳化的製程參數。

以橡塑膠產業為例,該產業的重要生產設備塑膠射出成形機(又稱注塑機),是將熱塑性塑膠或熱固性塑膠利用塑膠成型模具製成各種形狀的塑膠製品的主要成型設備,生活中很多塑膠製品都是這樣形塑製造而來。以注塑機來說,塑膠射出後的成品品質如何,即便經過秤重量測,還是需要加一道人工檢驗來判斷該成品是否為良品。但這樣的做法回饋的速度慢,肉眼也難以保證檢驗品質。

面對產業端需求,台灣塑膠射出成形機大廠富強鑫與新創團隊慧景科技(thingnario)合作投入智慧注塑機的開發。首先將壓力感測器植入模具,在塑膠成形過程中,受壓的模穴壓力值與成品的不良有絕對相關,因此在每次壓膜的過程中,壓力感測器便會將感測數值回傳到系統,這時由慧景科技所研發的AI分析系統,便能夠自動判別在此參數下的成品是否為不良品,並自動計算數量。

慧景科技董事長張維均表示,甚至每一個不良的模次也能藉由系統回溯當時所有的成型參數,並且做相關性分析找出不良原因,藉由循環數據不斷優化製程。而有部分產業對於成品的良率要求更是非常嚴格,像是專門生產IC承載盤(IC Tray)的半導體封測包材供應商,客戶不乏多是台灣半導體指標性大廠。

面對半導體精密製程,包材供應商對於良率的要求非常嚴格,而業者至今卻仍採用人工抽檢,以手動測量的方式檢驗IC Tray成品的誤差,過去一個IC Tray手動測量要花費數分鐘,但未來藉由設備主動式的良率篩檢,將有效大幅提高作業流程的效率,並透過不良品的數據回饋優化製程,這對於單價越高的塑膠製品來說,效果更加顯著。


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