让制造更智能化: AI 和印刷电路板世界

PCB 制造业正呈现出巨大的机遇, 能让您运用人工智能 (AI) 简化生产流程, 并以前所未有的方式改善生产结果。 AI 可以说是市场颠覆者; PCB 制造中引进 AI 的重要性就如同迈向工业 4.0 (或「智能工厂」), 自动化系统彼此之间或与人类能实时地通讯和合作、分散决策制定流程并提供众多优势。 然而, 想要在 PCB 领域成功实现 AI, 必须在 PCB 制造和 AI 基础知识方面拥有丰富且深厚的专业知识, 而这正是奥宝科技的优势所在。

什么是人工智能 (AI)?

在过去十年中, AI 已经从未来主义概念进展成真正可应用、相关和有效的技术。 此突破主要归功于增多且不算贵的计算能力、更复杂的学习算法及大数据的出现,大数据本身则提供了让AI 系统「学习」的基础信息。

AI  描述了模仿人类认知功能的机器或软件, 例如解决问题和学习。 许多重要的创新正在成为 AI 的附加产物, 包括机器学习和深度学习。 机器学习是一种使用各种算法技术的 AI, 能让计算机使用数据来提高任务效能,而不必明确地设计程序来完成。 在 PCB 制造中,机器学习带来了许多优势, 包括改进操作、降低废品率、优化生产线营运、减少「非精密劳动力」, 以及更有效地管理资产、库存和供应链。 这些相关功能皆与工业 4.0 密切相关。

深度学习是一种更为复杂的 AI 形式, 让计算机可以非常有效地学习以复杂的方式呈现出来的数据中的深入信息、模式和背景,而这些都可以用来改进制造流程。 深度学习利用多方位的多层人工神经网络模仿人类大脑的学习、理解和推断能力。

奥宝科技能为 PCB 制造商带来什么样的AI

AI非常复杂, 需要在技术本身, 以及使用 AI 的行业领域中拥有丰富的专业知识。 作为 PCB 制造和 AI 专家,奥宝科技目前正在为 PCB 制造业的工业 4.0 开发 AI 解决方案。

要成功实施 AI 解决方案,必须通过严格的操作整合以融合流程专业知识。 若要在复杂的制造环境中建立 AI 系统, 需要经历广泛而漫长的培训阶段。 这些培训过程对操作要求非常高,且需要投入大量的计算和人力才能获得最佳性能。 奥宝科技可结合其 AI 专业知识,确保能够优化 AI 神经网络架构开发的关键培训阶段。

数据是关键

在上述 各种形式的AI中, 数据存取都是成功和效率的关键因素。 若欠缺极高质量的标示数据, AI 就无法成功。 例如, 在 PCB 制造中,瑕疵分类是自动光学检测 (AOI) 解决方案的关键领域。 奥宝科技 AOI 计算机会将可能有瑕疵的 PCB 影像传送到远程多重影像验证 (RMIV) 站台,站台的操作人员会检视影像, 然后将其分类为「真正的瑕疵」或「假点」。

然而,操作人员很昂贵,且很容易在分类时出错。 当用于瑕疵分类的 AI 解决方案从操作人员的数千个决策中学习后,就可以自动并以一致的精确度做判断。 此类 AI 系统依赖于准确的数据模式, 以便随着时间推移学习正确的算法行为。 必须仔细验证和输入分类数据 (手动分类瑕疵的范例), 才能彰显 AI 的优势。 即使数据出现最小的变化, 也可能导致 AI 系统造成游戏规则改变的结果。

协同合作实现AI成功

虽然数据质量是 AI 成功的必要条件, 但每个客户与其 AI 解决方案供货商之间的密切合作, 对于长期成功也至关重要。 鉴于 AI 的复杂性,解决方案供货商必须应用其 PCB 制造流程和 AI 知识,指导客户实施 AI 解决方案。 例如, 在对瑕疵进行分类时,奥宝科技及其客户将合作找出每个操作人员分类评估结果背后的深刻意涵, 并集思广益以创建一个有意义的系统, 从而排定应优先检测的 PCB 特性。 客户的协作和参与度才能为 AI 引擎产生出最佳的结果。

未来

鉴于 AI 将不可避免地为 PCB 制造商带来巨大优势, 奥宝科技持续在研发领域投注大量心力, 完美整合 AI 与奥宝科技智能工厂,公司的工业 4.0 解决方案,以及其他解决方案。 在此过程中, 奥宝科技正在评估许多方法, 以便将 AI 应用于总体制造, 通过测试进行学习, 并协助推动行业朝更智能、更强大的制造流程迈进, 从而协助其提高产量并降低营运成本。

作者:奥宝科技算法团队经理 Dima Pundik

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