Вызовы для производителей:
Ведение прибыльного производственного бизнеса становится все более сложной задачей. Затраты и доходы постоянно находятся под сильным давлением, а жесткая конкуренция, как на местном, так и на глобальном уровне, означает, что рентабельность невелика, и права на ошибку практически нет.
Данные, генерируемые автоматизированным сборочным оборудованием, могут дать ответы на производственные проблемы. Каждый раз, когда загружается шаблон, проходит обрезки листового материала, сопло захватывает и устанавливает компонент, а сборка проверяется, датчики, такие как датчики положения, датчики силы, камеры, установленные на соплах, и инспекционные камеры, собирают информацию, которая подробно описывает состояние сборочного оборудования, стабильность таких процессов, как трафаретная печать и установка компонентов, а также характеристики компонентов и материалов, определяющие технологичность продукции и производительность на заключительном этапе производства.
Сбор этих данных представляет собой сложную задачу. Преобразование необработанных данных в полезную информацию для решения проблем и улучшения результатов измерений в конце производственной линии в значительной степени было прерогативой программного обеспечения для управления линиями SMT. До настоящего времени.
Несколько пакетов программного обеспечения для управления линиями, таких как пакет Factory Tools от Yamaha, помогли операторам, руководителям производства и планировщикам контролировать работу оборудования SMT и, следовательно, повысить его эффективность, производительность и загрузку. Обычно они включают инструменты для планирования работы оборудования и балансировки линии, а также для мониторинга производства в режиме реального времени. Программное обеспечение для мониторинга линии, такое как M-Tool от Yamaha, позволяет менеджерам с первого взгляда видеть состояние оборудования и помогает обеспечить своевременное пополнение компонентов и подающих устройств во избежание ненужных простоев. Кроме того, такие инструменты, как QA Options от Yamaha и приложение для смартфонов Mobile Judgment, показывают результаты проверок, которые не подходят, и помогают определить причину и возобновить производство.
Больше данных, более мощные инструменты:
поиск ответов, скрытых в данных, сопряжен с трудностями. Исторически анализ был трудоемким процессом, часто требующим от опытных членов производственной команды интерпретации результатов, выявления нежелательных тенденций и определения первопричин дефектов. Зачастую это зависело от опыта и «чутья» в отношении отдельных машин, позволяющих выявлять причины проблем и предвидеть проблемы с техническим обслуживанием до того, как оборудование выйдет из строя. Создание отчетов на основе собранных данных, которые часто запрашиваются для поддержки действий высокого уровня, таких как подготовка новых коммерческих тендеров, улучшение дизайна продукции или руководство инвестициями в новое капитальное оборудование, увеличивает рабочую нагрузку и замедляет принятие бизнес-решений.
В настоящее время наука о данных переживает резкий скачок в развитии, поскольку компании во многих секторах, стремящиеся к цифровой трансформации, требуют больше данных и более мощных аналитических инструментов, чтобы понять, что это значит для их бизнеса. Многие организации в таких секторах, как логистика, фармацевтика, пищевая упаковка и банковское дело, создают собственные культуры работы с данными, чтобы выявлять новые бизнес-идеи и понимать, как снижать риски, сокращать затраты, повышать эффективность, создавать лучшие продукты и услуги и предоставлять большую ценность для клиентов и заинтересованных сторон.
Новейшие достижения в области науки о данных также готовы помочь сообществу производителей электроники. Используя лучшие практики в развивающейся индустрии данных, ранее выполняемые вручную задачи анализа теперь можно автоматизировать, чтобы быстрее и эффективнее извлекать более глубокие выводы, чем когда-либо прежде. Компания Yamaha в партнерстве с Tableau Software представляет визуальный пакет Yamaha Dashboard, который включает в себя аналитическое программное обеспечение Tableau. Инструменты, доступные в Dashboard, предоставляют аналитику производства в режиме реального времени и за прошедший период, помогая визуализировать состояние качества работы, анализировать доступность, производительность и факторы качества, составляющие общую эффективность оборудования (OEE), а также детально изучать данные для выявления первопричин проблем или дефектов и получения помощи в решении таких проблем, как ошибки комплектации, проблемы балансировки линии и другие узкие места.
Анализ OEE:
Инструменты мониторинга Yamaha Dashboard помогают операторам следить за состоянием оборудования и быстро восстанавливать работу машин и производства при необходимости, а руководители цехов и инженерный персонал могут использовать полученные данные для стратегического управления проблемами и принятия мер по повышению производительности. На более высоком уровне инструменты управленческой отчетности предоставляют анализ, необходимый для оценки текущего состояния производственных мощностей и принятия решений как в краткосрочной, так и в долгосрочной перспективе.
Выявляя причины снижения доступности, производительности и качества, можно улучшить OEE и, в конечном итоге, производительность. Аналитические данные, встроенные в Dashboard, могут выявить ключевые моменты этих проблем. Анализ, как показано на рисунке 1, позволяет количественно оценить проблемы и определить их причины, что приводит к принятию решений о наиболее подходящем курсе действий.
Анализ производственного процесса в режиме реального времени отображает состояние оборудования и линии в графическом и подробном виде, как показано на рисунке 2. Пользователи могут быстро выявлять любые неисправности на производственной линии, видеть, какое оборудование остановилось, и отслеживать их влияние на общую эффективность оборудования (OEE).
С другой стороны, анализ исторических данных о производстве предоставляет прямое графическое представление показателей OEE и позволяет пользователям мгновенно визуализировать время простоя, время переналадки и ошибки, вызывающие остановки (рис. 3). Более подробный анализ включает количество ошибок сбора данных и события, вызывающие наиболее частые остановки. 
Углубленный анализ данных.
Панель управления Yamaha содержит несколько представлений, позволяющих проводить более глубокий анализ проблем балансировки линий, причин неэффективного сбора данных компонентами и других ошибок. Диаграмма на рисунке 4 показывает, как панель управления помогает легко визуализировать статистику сбора данных, чтобы выявить причины низкой производительности и предпринять шаги для минимизации ошибок сбора данных.
Анализ данных также может помочь выявить детали и печатающие головки, которые регулярно демонстрируют низкую производительность, и может выделить результаты по подающему устройству, печатающей головке или соплу. Анализ взаимосвязей позволяет пользователям проверить количество ошибок, возникающих с другими компонентами, обрабатываемыми тем же подающим устройством, печатающей головкой или соплом, чтобы определить, связана ли ошибка с компонентом или со всей сборкой.
Добавление Image Tracer:
Высокий процент брака часто наблюдается после визуального осмотра при поступлении на сборочную линию нового типа компонентов. Для минимизации ложных результатов проверки «Не подходит» (NG) необходимо собрать и проанализировать достаточное количество изображений, чтобы выявить любые недостатки в эталонном изображении, используемом системой контроля для распознавания компонента. Для сбора достаточной информации о событиях NG и корректировки изображения распознавания может потребоваться несколько дней после обнаружения проблемы.
Благодаря новейшим мощным инструментам баз данных теперь стало возможным хранить большие объемы изображений, связанных с результатами NG, и использовать их для более быстрой и эффективной корректировки изображений распознавания. Yamaha All Image Tracer — это новый инструмент, предназначенный для непрерывного хранения всех изображений, полученных с помощью системы визуального контроля, что позволяет проводить анализ сразу после обнаружения проблемы. Это помогает быстро выявлять причины результатов NG (рис. 5), устраняя время, традиционно необходимое для сбора изображений после обнаружения проблемы. С помощью этого инструмента инженеры также могут быстро оптимизировать эталонные изображения, чтобы избежать высокого процента ложных результатов проверки после визуального осмотра.
Сочетание All Image Tracer и Dashboard обеспечивает дополнительные возможности для мониторинга производства, помогая быстро выявлять и устранять первопричины проблем. На рисунке 6 показано, как Yamaha Dashboard выявляет часто встречающиеся ошибки при съемке, а последующий анализ соответствующих изображений с помощью All Image Tracer позволяет быстро определить и устранить причину ошибки, восстановив высоту съемки.
На рисунке 7 показано, как ошибки выравнивания, обнаруженные с помощью Dashboard, подтверждаются анализом базы данных All Image Tracer. Смещение, обнаруженное в точности захвата по оси X, в то время как точность по оси Y является нормальной, позволяет устранить ошибку путем сброса положения захвата.
Заключение: 
Революция больших данных происходит уже сейчас, и компаниям-производителям электроники необходимо использовать новые аналитические инструменты, чтобы раскрыть ее потенциал в своем бизнесе.
Благодаря сбору больших массивов данных и изображений, а также использованию автоматизированных аналитических и визуальных инструментов для анализа и понимания результатов, операторы, руководители предприятий, инженерный персонал и менеджмент могут получить необходимую информацию для достижения своих целей. Это может включать в себя быстрое восстановление работы оборудования или производства после простоя, исправление ошибок и предотвращение их повторения, а также принятие важных решений относительно будущих производственных стратегий и проектирования продукции.
Используя мощную аналитическую платформу Tableau, панель мониторинга Yamaha представляет собой масштабируемый, перспективный инструмент, готовый расти вместе с пользователями и развитием современной науки о данных.
