Industrie 4.0-Lösungen für die automatisierte SMT-Fertigung

E-Mobilität, autonomes Fahren und Shared Mobility sowie Zertifizierungen, Traceability und indivi­duelle Kundenwünsche streiten die Digitali­sier­ung in der Automobilindustrie voran. Der Auto­mobil­zulieferer Brose will seine Fertigung stärker auf datenbasierte Entscheidungen weiterentwickeln. Die Datenanalyse ist die Basis für Fehlervermeidung, gezielte Handlungen und Vorhersagen für die Zukunft.

Der MES-/MOM-Spezialist iTAC unterstützt Brose durch eine IIoT-Plattform inklusive der Maschinenintegrationsplatt­form iTAC.SMT.Edge, die der Standardisierung und Zentralisierung von Daten dient. Die anschließende Datenanalyse in Echtzeit und Weiterverarbeitung über­nimmt die Software iTAC.IIoT.Edge.

Daten in Echtzeit analysieren

Das Analyse-Tool iTAC.IIoT.Edge hat unter anderem die Aufgabe, IIoT- mit MES-Daten zu flachen Datenstrukturen zu verbinden und diese Daten in Echtzeit zu analysieren. Des Weiteren implementierte Brose das Factory-Intelligence-Modul von iTAC. Zunächst werden zwei Werke von Brose im Rahmen des Pilotprojektes mit der IIoT-Plattform und den Edge-Lösungen von iTAC ausgestattet.

Durch den Einsatz der beiden Edge-Lösungen als Bestandteile der MOM (Manu­facturing Operations Management)-Lösung von iTAC lassen sich zahlreiche Use Cases für die fortschrittliche und digitalisierte SMT-Fertigung (Surface Mounted Technology) ausprägen. Zum Beispiel wird die AOI-False-Call-Reduzierung durch eine automatisch optische Inspektion umgesetzt. Der Einsatz von AI/ML-Modellen zur Analyse von AOI-Daten reduziert Falschan­rufe. Zudem ist auf dieser Basis die Klassifizierung, ob eine geprüfte Leiterplatte echte oder Pseudofehler aufweist, möglich.

Darüber hinaus können die SPI-False-Call-Reduzierung zur Lotpasteninspektion und andere Falschanruf-Reduzierungen durchgeführt werden. Auch eine automatische Röntgeninspektion, die eine höhere Prozess­sicher­heit bei der Kontrolle bestückter Leiterplatten gibt, soll realisiert werden. Dies führt zu Qualitäts- und Prozessverbesserungen in der Produktion.