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​印刷電路板(PCB)

通過ProfetAI有效找出鎳化金製程中貴金屬的用料比例,並整體降低用料成本約10%
 

現況

印刷電路板(PCB ) 產業素有「電子工業之母」的名號,沒有 PCB 而空有電子零件,也無法展現電子產品的功效。雖然 PCB 是個老行業,卻持續扮演電子科技業重要的基礎角色。根據國際市調機構Prismark預估,2021年全球PCB市場將成長8.5%,2021-2024年全球PCB 行業規模將保持5%以上的快速成長。除了HPC高速運算持續帶動各式晶片與載板需求,疫後各項電子產品如智慧型手機、筆電、穿戴裝置、伺服器、電動汽車、網路設備等將迎接全面成長榮景。

挑戰

PCB產業存在製程複雜、產品工藝技術迭代更新加速、以及本身持續對品質與成本的要求。因此如何有效的從諸多改善問題中,立即篩選並有效的進行優化,更是刻不容緩的議題。

 

應用場景

應用製程 - 鎳化金、蝕刻、鑽孔、顯影等等

虛擬量測

雖然大多生產設備均具備即時連線功能,但產品種類眾多、少量多樣、製程複雜,對連續製程下的異常事件往往只是事後檢出報告。

材料配方優化

於諸多產品以及設備的組合下,往往均是以過去經驗找出可能合適的生產參數,這也包括可能的貴金屬用料比例,但是否是設備的最佳參數設定或是各製程間生產用料比例最佳化,均無法有個明確的依據說明。

設備的預防性保養

廠區大量設備於日周月保養現況下,有固定的人力與維保成本,是否存在過度保養或備品庫存過多所導致的人力時間與成本上的浪費,目前這議題已開始被正視,越來越多的工廠管理者,開始尋求設備內可能導致異常或故障的重要特徵值,並透過該異常診斷機制,對相關重要設備進行預防性的異常診斷作業。

全民 AI 議題探索

AI 議題的訂定,由過去小團隊應用擴展到企業整體,每個領域的專家基於數據探索 AI 應用的可能,由傳統 BI 模式進階升級至 AI 建模運用。