CC BY
10Достоверность контроля качества многономенклатурного производства
Предложен апробированный на предприятии среднего бизнеса подход к осуществлению выборочного рентгеновского контроля, положительно сказывающийся на производительности и достоверности контроля качества печатных плат. Для реализации данной методики было разработано и внедрено программное обеспечение на основе собственного опыта организации. УДК статьи 658.5
И.А. Иванов1
Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения, greenten@yandex.ru
Г.И. Коршунов2
Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения, д-р техн. наук, ;.ги
1 магистрант кафедры, Санкт-Петербург, Россия
2 профессор кафедры, Санкт-Петербург, Россия
Для цитирования: Иванов И.А., Коршунов Г.И. Достоверность контроля качества многономенклатурного производства // Компетентность / Competency (Russia). — 2023. — № 5. DOI: 10.24412/1993-8780-2023-5-38-41
ключевые слова
программное обеспечение, рентген, производственная линия, мелкосерийное производство
инамично развивающимся рынок электронной продукции ставит перед участниками жесткие условия, реализация которых требует передовых управленческих решений. Для достижения коммерческого успеха большинство российских и зарубежных предприятий принимают разного рода меры по автоматизации производства — процесса, реализация которого влияет на эффективность предприятия.
Авторы рассматривают разработанную методику интеллектуального выборочного отбора для рентген-контроля, которая реализуется с учетом критически важных особенностей предприятия: мелкосерийности и мно-гономенклатурности производства, подразумевающих большое количество переналадок, и согласно годовому доходу относящегося к среднему бизнесу. В связи с этим простая интеграция автоматической рентген-установки в производственную линию с точки зрения производства становится экономически невыгодным и неэффективным решением, поэтому появляется необходимость в создании и последующей интеграции программного обеспечения для интеллектуального выборочного рентгеновского контроля.
Цель работы — повысить достоверность и производительность контроля качества мелкосерийного многономенклатурного производства печатных плат на основе организации интеллектуального взаимодействия автомати-
ческой линии монтажа и offline рентгеновской установки.
Описание и алгоритм
Линия автоматического монтажа, развернутая на производстве (рис. 1), включает: трафаретный принтер, используемый для нанесения паяльной пасты с последующей проверкой на оптической инспекции SPI, три автоматических установщика, осуществляющих монтаж компонентов на плату, после которых установлена конвекционная печь, выполняющая пайку в азотной среде с последующей проверкой на оптической инспекции AOI [1, 2].
Также для проверки качества монтажа BGA компонентов, устанавливаемых на линии автоматического монтажа, применяется отдельно стоящая установка рентгеновского контроля Dage XD7600NT (рис. 2). Результат работы указанной установки, позволяющий визуально проверить качество монтажа компонента в корпусе BGA, представлен на рис. 3.
Методика
Первоначальным решением задачи технического контроля выборки являлось внедрение выборочного контроля [3]. Но для мелкосерийного производства данный способ обладает рядом недостатков. В связи с большим количеством факторов, влияющих на качество монтажа,
Рис. 1. Линия автоматического монтажа [Automatic assembly line]
Рис. 2. Установка для рентгеноскопии — Dage XD7600NT Рис. 3. Применение рентгеноскопии для контроля качества [Fluoroscopy unit — Dage XD7600NT] [Application of fluoroscopy for quality control]
в выборку, согласно данным [2], попадает недопустимый процент брака, что приводит к необходимости 100 % проверки изделий. Кроме того, при offline проверке утрачивается возможность оперативного реагирования при снижении качества выпускаемой продукции. В связи с последующим увеличением производственных мощностей организации появилась необходимость в более достоверном и менее ресурсно-затратном способе. Решением может стать интеграция в производственную линию автоматической рентген-установки. Но концепция мелкосерийного производства с огромным количеством переналадок из-за специфики большого объема номенклатур не позволяет внедрить данное решение с должной эффективностью, так как оно напрямую влияет на длительность как выполнения заказа, так и последующих переналадок. Важным фактором также является стоимость качественного оборудования для предприятий среднего и малого бизнеса.
Для решения задачи на производстве была внедрена методика самостоятельной выборки плат в режиме online для дальнейшей проверки на рентгеновской установке с помощью специально разработанного программного обеспечения, основным элементом которого является взаимодействие с ра-
нее развернутой на производстве системой прослеживаемости traceability (с возможностью проследить историю, применение или местонахождение объекта [4]).
Система traceability ведет учет привязки различных параметров (номер катушки компонентов, использованных трафаретов, программ автоматических установщиков, профиля пайки и т.д.) автоматического монтажа к номеру изделия (плата печатного монтажа). Система развернута на базе SQL-server. За счет объединения созданного ПО с данной системой появилась возможность отслеживать процесс монтажа для печатных плат в режиме реального времени и, как следствие, проводить выборку в режиме online.
Алгоритм
Представим отдельный этап алгоритма работы данного программного обеспечения (рис. 4), в основе которого лежит передача значения соответствующего фактора от единицы оборудования производственной линии:
1.Получение входных параметров с N-го элемента производственной линии.
2. Анализ полученных результатов для дальнейшего решения:
► если плата проходит проверку, то про-
Несколько плат
\
1 проверку
Азотная конвекционная печь 4-
/ Соответс фактор твует Нет /Фактор, по которому выявлено^ несоответствие, требует отправки Нет ( Одна плата будет отправлена на проверку
^нескольких плат на проверку? ,
{ Да 1 Да Несколько плат
♦ ч проверку
Оптическая инспекция AOI
Рис. 4. Этап алгоритма исходит переход к следующему этапу
[Algorithm stage] алгоритма;
► если плата не проходит проверку, то с учетом фактора, по которому были выявлены проблемы, принимается решение:
— плата будет проверяться на рентген-установке. Происходит переход к следующему этапу алгоритма;
— плата и следующие за ней в количестве N будут проверяться на рентген-установке. Происходит переход к следующему этапу алгоритма.
Таблица 1 Таблица факторов
Factor table]
A *2 Хз X Xn R
E0001 1 1 1 1 1 1
E0002 1 1 1 1 1 1
E0003 1 1 1 1 0 0
E0004 1 1 1 1 1 1
E0005 1 1 1 1 1 1
E0006 1 1 1 1 1 1
E0007 1 1 0 1 1 0
Таблица 2
Привязка факторов к оборудованию [Binding factors to equipment]
Оборудование [Equipment] Контролируемые факторы [Controlled factors]
Трафаретный принтер Замена паяльной пасты Смена трафарета Смена оператора Переналадка линии
Оптическая инспекция SPI Выявление ошибок при проверке нанесения паяльной пасты
Автоматический установщик Замена/перезарядка элемента, требующего рентген-контроля
Азотная конвекционная печь Корректировка профиля пайки
Оптическая инспекция AOI Выявление ошибок при проверке точности установки элемента, требующего рентген-контроля
3. Переход к следующему элементу производственной линии.
Данный этап повторяется в зависимости от количества единиц оборудования в линии. Полученная информация будет принимать следующий вид (табл. 1), где A — номер платы; Xv X2, X3 ... Xn — входные факторы (см. табл. 2), где 1 — полное соответствие по фактору, а 0 — несоответствие по фактору; R — общий результат по плате: 1 — соответствие по всем факторам, 0 — несоответствие по какому-либо из факторов.
Перечень факторов с привязкой к единицам оборудования производственной линии — в табл. 2. Приведем перечень решений, которые принимает система, в зависимости от фактора.
► Замена пасты — плата отправляется на проверку.
► Смена трафарета — плата отправляется на проверку.
► Наличие ошибок при проверке — плата отправляется на проверку.
► Замена/перезарядка элемента, требующего рентген-контроля, — плата отправляется на проверку.
► Корректировка профиля пайки — плата отправляется на проверку.
► Смена оператора — платы в количестве N отправляются на проверку.
► Переналадка — переналадка линии на выпуск другого вида продукции требует отправки плат в количестве N на проверку.
Заключение
В результате внедрения разработанного программного обеспечения на предприятии получен большой экономический эффект [5]. Применение новой методики позволило отказаться от приобретения дорогостоящего рентген-оборудования, работающего в online режиме (стоимость более 500 тысяч евро), а также от увеличения производительности за счет дополнительной offline установки (стоимость 250 тысяч евро). Обратная связь в режиме реального времени, получаемая с участка рентген-контроля, позволила своевременно вносить корректирующие действия в работу
производственной линии, что привело к повышению количества годных изделий с 85 % до 98 %, и сократить этап ремонта после автоматического монтажа на 25 %.
Как следствие, повысилась скорость выполнения заказа, что привело к сокращению срока производства на неделю. Проведенный статистический анализ показал увеличение ежемесячной прибыли предприятия на 4 млн руб. ■
Статья поступила в редакцию 10.04.2023
Список литературы
1. Korshunov G.I., Zaicev P.S., Petrushevskaya A.A. Methods and algorithms of technological preparation for organizing automatic surface mount of printed circuit boards // Journal of physics: Conference series. — 2019. — № 3. DOI: 10.1088/1742-6596/1399/3/033076.
2. Пономарев С.В. и др. Управление качеством процессов и продукции: в 3 кн. Кн. 2: Инструменты и методы менеджмента качества процессов
в производственной, коммерческой и образовательной сферах: учебное пособие / Под ред. д-ра техн. наук, проф. С.В. Пономарева. — Тамбов: Изд-во ТГТУ, 2012.
3. ГОСТ Р ИСО 28597-2020. Статистические методы.
4. ГОСТ Р ИСО 9000-2015. Системы менеджмента качества. Основные положения и словарь.
5. Компания «ПАНТЕС» — крупнейший российский производитель высокотехнологичной электроники; https://www.pantes.ru/ (дата обращения: 3.02.2023).
Kompetentnost / Competency (Russia) 5/2023
ISSN 1993-8780. DOI: 10.24412/1993-8780-2023-5-38-41
PRODUCTION ORGANIZATION 41
Multicomponent Production Quality Control Reliability
I.A. Ivanov1, St. Petersburg State University of Aerospace Instrumentation, greenten@yandex.ru
G.I. Korshunov2, St. Petersburg State University of Aerospace Instrumentation, Dr. (Tech.), kgi@pantes.ru
1 Master Student of Department, St. Petersburg, Russia
2 Professor of Department, St. Petersburg, Russia
Citation: Ivanov I.A., Korshunov G.I. Multicomponent Production Quality Control Reliability, Kompetentnost'/ Competency (Russia), 2023, no. 5, pp. 38-41. DOI: 10.24412/1993-8780-2023-5-38-41
key words
software, X-ray, production line, small-scale production
References
An approach to the implementation of selective control in a medium-sized enterprise is proposed, which has a positive effect on productivity and reliability. To implement this methodology, software was developed and implemented based on the organization's own experience. As a result of the introduction of software at the enterprise, a great economic effect was obtained. The use of the new technique made it possible to abandon the purchase of expensive X-ray equipment operating in online mode, as well as to increase productivity due to an additional offline installation. The real-time feedback received from the X-ray inspection department made it possible to make timely corrective actions in the operation of the production line, which led to an increase in the number of good products and made it possible to reduce the repair stage after automatic installation.
1. Korshunov G.I., Zaicev P.S., Petrushevskaya A.A. Methods and algorithms of technological preparation for organizing automatic surface mount of printed circuit boards, Journal of physics. Conference series, 2019, vol. 1339, no. 3, pp. 33-76. DOI: 10.1088/17426596/1399/3/033076.
2. Ponomarev S.V. etc. Upravlenie kachestvom protsessov i produktsii: v 3 kn. Kn. 2: Instrumenty i metody menedzhmenta kachestva protsessov v proizvodstvennoy, kommercheskoy i obrazovatel'noy sferakh, pod red. d.t.n. prof. Ponomareva S.V. [Quality management of processes and products. Book 2: Tools and methods of quality management of processes in industrial, commercial and educational areas], Tambov, Izd-vo TGTU, 2012, pp. 78-161.
3. GOST R ISO 28597-2020 Statistical methods.
4. GOST R ISO 9000-2015 Quality management systems. Fundamentals and vocabulary.
5. PANTES is the largest Russian manufacturer of high-tech electronics; https://www.pantes.ru/ (acc.: 3.02.2023).
