Conferência de verão EIPC 2023: revisão do primeiro dia

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No meio da manhã de 15 de junho em Munique, após a conclusão de uma sessão de abertura informativa e instigante, a Conferência de Verão do EIPC começou com uma série de apresentações sobre Manufatura Inteligente, apresentadas e moderadas pelo membro do conselho do EIPC, Dr. vice-presidente de vendas estratégicas e desenvolvimento de negócios do Grupo Cicor.

Sistemas de gerenciamento de dadosAndre Bodegom, diretor administrativo da Adeon Technologies, discutiu sistemas de gerenciamento de dados para integração em tempo real de resultados de processos gerados por design e produção para melhoria de rendimento e controle de qualidade.

Normalmente, o fabricante de PCB recebe informações de projeto no formato Gerber plot, um formato de dados plano antiquado, sem muita inteligência, junto com uma lista completa de especificações que o cliente espera que sejam realizadas no produto entregue. A partir dos dados planos fornecidos, o fabricante precisa desenvolver muita inteligência: empilhamento, biblioteca de materiais, alinhamento, verificação de regras de projeto, projeto para capacidade de fabricação, panelização, etc. : imager direto, furadeira, testador elétrico, sistema de inspeção óptica, etc. Todo esse equipamento gera dados.

“O que fazer com esses dados?” Bodegom perguntou. “Basicamente não muito, a menos que tenhamos um problema, quando já será tarde demais.”

As máquinas AOI geram uma grande quantidade de dados, e a Adeon cooperou com um importante fornecedor de equipamentos para desenvolver um método de análise dos dados e convertê-los para permitir correção proativa utilizável. Ele descreveu um ciclo de melhoria contínua da qualidade: monitoramento em tempo real e coleta contínua de dados de qualidade, revisão e análise em tempo real de problemas de qualidade, ação corretiva imediata no processo defeituoso e implementação de ação preventiva para atingir metas de melhoria de qualidade de longo prazo.

Bodegom detalhou como a inteligência artificial pode ser integrada para ajudar na detecção de problemas comuns de equipamentos com base em padrões de distribuição de defeitos, identificando problemas de qualidade em vários processos com interdependências complexas e prevendo a rota e as condições ideais do processo para um tipo de trabalho específico.

Um desenvolvimento relacionado é a facilidade de gerar dinamicamente uma solução integrada de gerenciamento de dados a partir de dados de vários estágios, reunindo mapas de qualidade de vários fornecedores em um eMap agregado, com coleta de dados em tempo real e geração automatizada de um eMap padrão abrangente sem manipulação manual de dados. .

Bodegom ilustrou o fluxo de trabalho como um pipeline de dados com protocolos de comunicação de interface unificada e formatos de dados para troca de dados. Os novos dados são continuamente mesclados com os dados do processo upstream para atualizar o eMap no banco de dados central e o sistema oferece produtividade acumulada e economia de eficiência ao longo de toda a sequência do processo.

Gêmeo Digital em Processos de Galvanoplastia de Cobre Dr. Agnieszka Franczak, especialista em tratamento eletroquímico de superfície e corrosão da Elsyca, fez uma apresentação detalhada e experiente sobre o conceito de gêmeo digital em processos de galvanoplastia de cobre para melhor controle do processo e acabamento metálico superior.

Ela começou esclarecendo sua terminologia, definindo “gêmeo digital” como uma representação de um sistema ou processo do mundo real, refletindo sua configuração física e desempenho reais, usando dados de referência do mundo real para prever resultados e problemas de desempenho para que um sistema otimizado ou o processo pode ser projetado em um prazo seguro e curto. Ela identificou a galvanoplastia como um processo eletroquímico que produz um revestimento metálico sobre um material substrato por meio da redução de cátions presentes no eletrólito por meio de corrente elétrica direta.

Franczak discutiu a avaliação do desempenho do processo de galvanoplastia por meio de um conceito de gêmeo digital no contexto dos princípios da Indústria 4.0, onde a otimização de engenharia ponta a ponta foi alcançada por meio do aproveitamento de insights obtidos a partir da realidade mista e dos dados das interações dos gêmeos digitais do processo para simular mudanças de projeto e melhorar continuamente qualidade da produção e desempenho da planta.