Echtzeit-SPC mit AOI — Qualität steigern durch Inline-Inspektion

Wie in SMT Magazine, Juni 2001 veröffentlicht

von Dr. George T. Ayoub, President & CEO, MVP Inc.

Während die automatisierte optische Inspektion in viele Produktionslinien erfolgreich integriert wurde, bleiben viele weitere nützliche Daten für den Inspektionsprozess ungenutzt. Wie? Hier kommt die statistische Prozesskontrolle … und ein „Katalysator“.

Vereinfacht ausgedrückt ist die statistische Prozesskontrolle (SPC) eine Methode zur Überwachung, Steuerung und Verbesserung eines Prozesses durch statistische Analyse. Ihre vier grundlegenden Schritte umfassen die Messung des Prozesses, die Eliminierung seiner Variationen, um ihn konsistent zu machen, sowie die Überwachung und Verbesserung des Prozesses auf seinen optimalen Zielwert.

In der gesamten Elektronikfertigung wurde SPC mit allgemeinem Erfolg implementiert. Die Qualität hat sich im Allgemeinen verbessert, während die Verantwortlichkeit gestiegen ist, da Daten – von denen einige durch automatisierte optische Inspektionssysteme (AOI) gesammelt wurden – zur Verfügung stehen, um Defekte zu überwachen und auf suboptimale Systemleistung hinzuweisen. Eine inhärente Schwäche in der allgemeinen Anwendung von SPC existiert jedoch: Die Daten sind nicht in Echtzeit. Typischerweise werden die Informationen analysiert, Probleme in der Linie entdeckt und Änderungen vorgenommen – oft Stunden oder sogar Tage später. Während der Zeit zwischen der Identifizierung eines Fehlers und seiner Korrektur können tausende fehlerhafte Leiterplatten hergestellt worden sein – zu hohen Kosten und steigenden Ausschussraten.

In einer Welt knapper Gewinnspannen, in der es entscheidend ist, beim ersten Mal alles richtig zu machen, ist es für OEMs oder EMS-Hersteller schlicht inakzeptabel, Zeit und Ressourcen für die Herstellung fehlerhafter Leiterplatten oder die ineffiziente Nutzung anspruchsvoller SMT-Linien zu verschwenden. In einer perfekten Welt wäre SPC also in Echtzeit. Doch wie würde das funktionieren? Ideal wäre, dass der Bediener sofort benachrichtigt wird, wenn ein Prozess von einer vorgegebenen Spezifikation abweicht, und dass eine Handlungsempfehlung zur sofortigen Korrektur angezeigt wird. Vor allem sollte der Fehler nicht erst am nächsten Morgen im täglichen SPC-Meeting entdeckt werden. Der Schlüssel für solche Ergebnisse ist die Kopplung einer hochentwickelten AOI-Technologie mit SPC-Methodik: die Nutzung traditioneller Inspektionsdaten als ein Werkzeug direkt in der Produktionslinie. Das Ziel von Echtzeit-AOI/SPC ist höherer Durchsatz und Ertrag, bessere Linieneffizienz und geringere Gesamtherstellungskosten.

Verknüpfung von AOI und SPC

Durch Nutzung der Standardfehlerdaten und Variablenmessungen, die heutige fortschrittliche AOI-Systeme erzeugen können, ist es möglich, ein Echtzeit-Inspektions-/Fehlersystem zu schaffen, das Linienbediener sofort warnt, wenn ein Prozessvorgang voreingestellte Grenzen überschreitet. Dies ist im Wesentlichen Echtzeit-SPC: ein System, das kontinuierlich die Linienleistung überwacht, Probleme bei jeder einzelnen Leiterplatte erkennt, Pick-and-Place-Operationen prüft, die Funktion von Feedern und Düsen misst und Prozessvariabilität streng kontrolliert, um Leistung, Durchsatz, First-Pass-Yield und Gesamtqualität zu optimieren.

Zwei Faktoren sind entscheidend für Echtzeit-SPC:

• Schnelle, genaue AOI, welche Vor- und Nach-Reflow-Lötstellenmessungen durchführen kann

• Eine Reihe „einfacher“ Liniencontroller, die über ein RS485-Netzwerk Daten sammeln

Letztere werden unmittelbar an ein intelligentes Informationsnetzwerk gesendet, welches die Schaltungsreferenzen in spezifische Maschinen-, Feeder- und Düseninformationen übersetzt. Das Netzwerk erlaubt außerdem den Datentransfer vom Schablonendrucker, der Bestückungsmaschine, dem Reflow-Ofen und dem AOI-System.

Das Ergebnis einer solchen Integration ist eine verbesserte Linienleistung und der Beginn eines Expertenreaktionssystems, das Probleme identifizieren kann, die durch einzelne Handhabungsgeräte verursacht werden. Bedieneranweisungen und Korrekturmaßnahmen für die „schuldige“ Maschine folgen sofort, basierend auf prozesskontrollierten Grenzwerten, die von der Technik definiert wurden. Weitere wichtige Daten – z. B. beste und durchschnittliche Zykluszeiten; Lauf-, Blockier-, „Hunger“- und Ausfallzeiten; sowie die Top-10-Feeder- und Düsenprobleme – können in Echtzeit erfasst und analysiert werden.

Das Ergebnis wird als Dynamic Process Control* (DPC) bezeichnet, da es über Echtzeit-SPC hinausgeht, indem es akustische Alarme hinzufügt und über ein visuelles Anzeigefeld proaktiv vorschlägt, welche Maßnahmen ergriffen werden sollten. Allgemein besteht keine Notwendigkeit für Regelkarten und Verfahren, da die beispielhafte Schnittstelle auf allen Maschinen einheitlich dargestellt wird. Zusätzlich kann DPC bei der Verbesserung der Qualitätskontrolle, des Echtzeit-Linienabgleichs, der Bestandskontrolle und der Produktionsprognose hilfreich sein.

Was DPC leisten kann

Durch die Berechnung von besten und durchschnittlichen Zykluszeiten können Hersteller – oft zum ersten Mal – erkennen, wie viel tatsächliche Auslastung erreicht wird. Es ist üblich, dass Bediener glauben, ihre Linien erreichten mehr als 75 % Auslastung, obwohl keine Echtzeitdaten diese Annahme stützen. In einigen Fällen kann die Einführung eines DPC-Systems zeigen, dass die tatsächliche Nutzung deutlich unter 75 % lag; gleichzeitig können Fehler schnell identifiziert, Korrekturmaßnahmen vorgeschlagen und Linien schnell wieder zur vollen Auslastung zurückgeführt werden.

Beispielsweise kann DPC zur Verbesserung der Bestückungsmaschinennutzung eingesetzt werden, indem fehlerhafte Düsen und Feeder bis zum Hersteller rückverfolgt oder fehlerhafte Bauteile auf eine bestimmte Rolle zurückgeführt werden – womit sich die Linie schnell an einen wechselnden Produktmix anpassen lässt.

Zusätzliche Module wurden entwickelt, um weitere Echtzeitaufgaben durchzuführen, etwa Setup-Verifikation zur Eliminierung von Fehlbestückungen durch Validierung von Teilenummern bei jeder Rollenladung. Weitere Module umfassen WIP-Tracking (Work in Progress), Materialrückverfolgbarkeit, Materialmanagement mit Warnungen vor Engpässen sowie Inspektions-Feedback – eine Rückkopplung zwischen AOI-Systemen und Bestückungsmaschinen zur Meldung potenzieller Feeder-Probleme.

Schließlich kann DPC zur Setup-Verifizierung eingesetzt werden, um Produkte beim ersten Mal korrekt zu bauen und teure Reparaturen sowie erhöhte Betriebskosten zu vermeiden. Da eine Standarddatenbank alle Informationen speichert, können Ingenieure und Fertigungspersonal einfache Berichte mit Standardtools wie Access erstellen. Daten können außerdem in kundeneigene Informationssysteme integriert werden.

Was AOI und SPC fehlt

Durch die Kombination von AOI-Daten mit Software- und Datenerfassungsmodulen entlang einer SMT-Linie kann aus statischer SPC eine Echtzeit-DPC werden. Alle Systemwarnungen basieren auf voreingestellten Grenzwerten. Spezifische Korrekturmaßnahmen werden empfohlen, mit Anweisungen, die auf den Datenerfassungsmodulen angezeigt werden. Systeme können weltweit über einen Online-Computer bis hin zu einzelnen Maschinen, Düsen und Feedern zurückverfolgt werden.

Obwohl DPC als Echtzeit-„Zeugnis“ fungieren kann, das zeigt, wie gut Linien und Maschinen laufen, geht es nicht darum, Schuldige zu finden. Vielmehr wird AOI mit Hard- und Software kombiniert, um Daten zu sammeln und zu analysieren – ein weiteres Werkzeug auf dem Weg zu optimaler Qualität und bestmöglicher Linienleistung.

Da es notwendig ist, Produkte schneller auf den Markt zu bringen und sie beim ersten Mal richtig zu bauen, können herkömmliche AOI und SPC nicht mehr alle benötigten Informationen liefern (Stillstandszeiten, Betriebszeiten, Verzögerungszeiten usw.), um die Linienleistung zu optimieren und Qualitätsniveaus sicherzustellen – geschweige denn in Echtzeit. Noch vor wenigen Jahren, bevor AOI und SPC nahezu universell eingesetzt wurden, basierten Qualitäts- und Optimierungsentscheidungen auf Vermutungen, anekdotischen Hinweisen und nachträglichen Feldausfällen. Mit AOI wurde die Defekterkennung erstmals wirklich präzise. Hersteller konnten Probleme in Echtzeit „sehen“. Und mit SPC-Methoden wurden Linienoptimierung und Qualitätskontrolle verbessert, da erstmals belastbare Daten zur Überwachung und Anpassung verfügbar waren (wenn auch zeitverzögert).

DPC hingegen verspricht, das Bild zu vervollständigen – und die traditionelle AOI und SPC grundlegend zu verändern.

SMT: Dynamic Process Control ist ein Warenzeichen von Machine Vision Products Inc.