マイクロエレクトロニクス製造業界における自動化の進展と労働力不足という状況下で、品質管理システムの信頼性と効率性の向上は極めて重要になっています。本プロジェクトでは、プリント基板組立（PCBA）ラインのデータ駆動型分析を行い、はんだペースト印刷後のはんだペースト検査（SPI）プロセスに焦点を当てます。SPIシステムは、個々のはんだペーストの堆積物を高解像度で測定し、測定値が事前に定義された仕様範囲外になった場合に潜在的な欠陥を検出します。これらのシステムは技術的に高度化しているにもかかわらず、欠陥の検証には依然としてオペレーターの判断に大きく依存しています。
SPI装置は誤検出を多数発生させる可能性があり、これはオペレーターの作業負荷とライン全体の効率に直接影響を与えます。PCB設計が複雑化し、実装密度が高まるにつれて、基板1枚あたりのはんだペースト測定回数は数万回に達することもあります。この問題を解決するため、当社では統計的外れ値分析を適用し、ラインをサポートするプロセスエンジニアが利用できるデータセットを効果的にフィルタリングして削減することで、異常なはんだペースト付着箇所を重点的に調査できるようにしています。この方法により、SPIシステムとオペレーターの両方が見逃していた可能性のある真の欠陥を特定することが可能になり、最終的にはより信頼性の高い品質管理を支援し、自動化されたデータ駆動型のプロセス改善のためのより強固な基盤を構築できます。
さらに、JMPの可視化機能とPythonの統合を利用して、SPIによって生成された潜在的な欠陥の画像を抽出し、対話型の自動レポートを生成しました。
