품질 오류로부터 전자 및 PCB 조립 공정 보호

금요일 오후에 "우리 보드가 작동하지 않습니다. 팀에서 테스트하지 않았나요? 긴급 배송이 있는데 이 품질이 보장되지 않습니다."라는 고객 전화를 받았습니다. 목에 덩어리가 생깁니다. 품질 관리를 위한 프로세스가 마련되어 있지만 결함이 있는 보드는 여전히 배송되고 있습니다. 그 과정에서 뭔가 변화가 필요합니다.

품질 문제와 오류는 특히 PCB 및 전자 제품 제조와 관련된 복잡한 인력 작업에서 발생합니다. 종종 조직에는 제조 공정의 "중간" 검사에 사용되는 자동 광학 검사(AOI)와 같은 시스템이 갖춰져 있을 수 있습니다. AOI 시스템이 품질 관리에 가치를 부여하더라도 프로세스의 프런트 엔드와 백 엔드는 여전히 오류에 취약합니다.

품질 오류로 인해 불만을 품은 고객의 클레임으로 인해 수천 달러 이상의 비용이 발생할 수 있을 뿐만 아니라 공급업체로서의 브랜드와 명성에 손상을 입힐 수도 있습니다. 비용이 많이 드는 인적 오류를 방지하기 위해 프로세스에 적용하여 브랜드와 고품질 생산을 처음부터 끝까지 보호할 수 있는 몇 가지 유용한 팁이 있습니다.

들어오는 품질 관리는 품질 문제에 대한 첫 번째 방어선입니다. PCB 조립 상점에서 시작하기 좋은 곳은 수령한 PCB의 품질을 평가하고 조립 전에 올바른 구성 요소가 준비되었는지 확인하는 것입니다. 전자제품 제조에서 최우선 순위는 제품 제작을 시작하기 전에 올바른 부품을 받았는지 확인하는 것입니다.

육안 검사는 일반적으로 이 첫 번째 단계에서 사용되며 사전 품질 문제를 확인합니다. 이론적으로는 간단해 보이지만 운영자는 여러 개의 복잡한 제품을 관리하고 "좋은" 구성 요소와 "나쁜" 구성 요소를 구별하는 것이 어려울 수 있습니다.

이 문제를 해결하려면 보드나 부품의 참조 "골든" 이미지를 유지하고 이를 사용하여 생산을 시작하기 전에 올바른 구성 요소가 있는지 확인하는 것이 좋습니다. AI와 관련된 최신 기술은 사용자가 수신된 부품 및 보드를 자동으로 검사하여 품목이 생산을 시작할 제품과 올바르게 연관되어 있는지 여부를 표시하도록 시스템을 교육할 수 있도록 하여 육안 검사에 도움을 줄 수 있습니다.

항상 첫 번째 기사를 검사하십시오. 제조되는 첫 번째 보드 또는 구성 요소는 전체 생산 실행에 대한 승인이 주어지기 전에 검토되어야 합니다. 초도품 검사(FAI)는 보드가 고객이 제공한 사양에 따라 올바르게 제조되었는지 확인하기 위한 긴 프로세스일 수 있습니다. 그러나 이 교차점에서의 적절한 검사는 전체 생산 배치에서 비용이 많이 드는 품질 오류를 방지하는 데 중요합니다. . FAI는 제품의 과거 합병증을 기반으로 잠재적인 문제를 식별하고 이전에 제조된 샘플과 비교하여 편차를 표시해야 합니다.

이 단계에서 품질 오류의 주요 위험은 사람이 조작하는 육안 ​​검사에 있습니다. 우리가 알고 있듯이 인간은 피로, 멀티 태스킹, 의사 결정에 직면할 때 오류가 발생하기 쉽습니다. FAI 프로세스를 촉진하기 위해 제조업체는 인간의 의사 결정을 지원하는 고급 AI 기능을 추가하여 AI를 사용하여 저장된 "골든" 참조 이미지를 FAI와 비교하고 불일치를 자동으로 격리함으로써 품질 관리를 개선할 수 있습니다.

AOI 시스템은 인라인 검사에 적합하지만 관통 구멍 부품, 접착제 또는 밀봉 결함과 같이 AOI를 통해 감지할 수 없는 결함을 포함하여 다양한 유형의 결함에 대한 검사 범위를 늘리는 데 도움이 되므로 제품 샘플링 검사 전략을 통합하는 것이 좋습니다. AOI 프로세스와 쌍을 이룹니다.

독립형 육안 검사 시스템은 AOI 프로세스를 2차 검사로 보완하여 누락되거나 잘못된 구성품이나 나사 등의 결함은 물론 역극성 및 색상 문제를 식별하는 데 도움이 됩니다.

물론 AOI 시스템은 귀중한 목적을 달성하지만 최종 포장 및 배송 전 AOI 시스템 검사 후 오류가 발생할 위험은 얼마나 됩니까? 프로세스에 납땜, 수작업, 현장 운송이 포함되는 경우 품질 관리는 여전히 손상, 결함 및 라인다운 비용에 취약합니다.