Conférence d'été de l'EIPC 2023 : bilan du premier jour

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Le 15 juin en milieu de matinée à Munich, après la conclusion d'une séance d'ouverture informative et stimulante, la conférence d'été de l'EIPC a débuté avec une série de présentations sur la fabrication intelligente, introduites et modérées par le Dr Michele Stampanoni, membre du conseil d'administration de l'EIPC, vice-président des ventes stratégiques et du développement commercial du groupe Cicor.

Systèmes de gestion de donnéesAndre Bodegom, directeur général d'Adeon Technologies, a discuté des systèmes de gestion de données pour l'intégration en temps réel des résultats des processus générés par la conception et la production pour l'amélioration du rendement et le contrôle de la qualité.

En règle générale, le fabricant de circuits imprimés reçoit les informations de conception au format de tracé Gerber, un format de données plat à l'ancienne sans grande intelligence, ainsi qu'une liste complète de spécifications que le client s'attend à voir réaliser dans le produit livré. À partir des données plates fournies, le fabricant doit développer beaucoup d'intelligence : empilement, bibliothèque de matériaux, alignement, vérification des règles de conception, conception pour la fabricabilité, panelisation, etc. À partir de cette base de données plus intelligente, le fabricant crée des sorties pour divers équipements. : imageur direct, perceuse, testeur électrique, système d'inspection optique, etc. Tous ces équipements génèrent eux-mêmes des données.

« Que faire de ces données ? » demanda Bodegom. "En gros, pas grand-chose, sauf si nous avons un problème, auquel cas il est trop tard."

Les machines AOI génèrent une grande quantité de données et Adeon a coopéré avec un fournisseur d'équipement majeur pour développer une méthode d'analyse des données et de conversion afin de permettre une correction proactive utilisable. Il a décrit un cycle d'amélioration continue de la qualité : surveillance en temps réel et collecte continue de données sur la qualité, examen et analyse en temps réel des problèmes de qualité, action corrective immédiate sur le processus défectueux et mise en œuvre d'actions préventives pour atteindre les objectifs d'amélioration de la qualité à long terme.

Bodegom a expliqué en détail comment l'intelligence artificielle peut être intégrée pour aider à détecter les problèmes d'équipement courants en fonction des modèles de répartition des défauts, à identifier les problèmes de qualité dans plusieurs processus présentant des interdépendances complexes et à prédire l'itinéraire et les conditions de processus optimaux pour un type de travail spécifique.

Un développement connexe est la possibilité de générer dynamiquement une solution de gestion de données intégrée à partir de données à plusieurs étapes en rassemblant des cartes de qualité provenant de plusieurs fournisseurs dans une seule eMap agrégée, avec une collecte de données en temps réel et une génération automatisée d'une eMap standard complète sans manipulation manuelle des données. .

Bodegom a illustré le flux de travail sous la forme d'un pipeline de données avec des protocoles de communication d'interface unifiés et des formats de données pour l'échange de données. Les nouvelles données sont continuellement fusionnées avec les données du processus en amont pour mettre à jour l'eMap sur la base de données centrale et le système offre des gains de productivité et d'efficacité accumulés tout au long de la séquence du processus.

Jumeau numérique dans les processus de galvanoplastie du cuivre Dr Ing. Agnieszka Franczak, spécialiste du traitement électrochimique de surface et de la corrosion chez Elsyca, a donné une présentation compétente et détaillée sur le concept de jumeau numérique dans les processus de galvanoplastie du cuivre pour un meilleur contrôle des processus et une finition métallique supérieure.

Elle a commencé par clarifier sa terminologie, définissant le « jumeau numérique » comme une représentation d'un système ou d'un processus du monde réel, reflétant sa configuration physique et ses performances réelles, en utilisant des données de référence du monde réel pour prédire les résultats et les problèmes de performances afin qu'un système ou un système optimisé. Le processus peut être conçu dans un délai sûr et court. Elle a identifié la galvanoplastie comme un processus électrochimique qui produit un revêtement métallique sur un matériau de substrat grâce à la réduction des cations présents dans l'électrolyte au moyen d'un courant électrique continu.

Franczak a discuté de l'évaluation des performances du processus de galvanoplastie à travers un concept de jumeau numérique dans le contexte des principes de l'Industrie 4.0, où l'optimisation de l'ingénierie de bout en bout a été réalisée en tirant parti des informations tirées de la réalité mixte et des données des interactions du jumeau numérique du processus pour simuler les changements de conception et s'améliorer continuellement. qualité de la production et performance des installations.