This paper presents the measurement and correction of PCB alignment errors for PCB-manufacturing machines. The conventional PCB-manufacturing machine doesn't have enough accuracy to accommodate the demand for high-resolution circuit pattern and high-density mounting capacity of electronic chips. It is because of alignment errors of PCB loaded to the PCB-manufacturing machine. Therefore, this study focuses on the development of the system which is able to measure and correct alignment errors whit high-accuracy. An automatic optical inspection part measures the PCB alignment error using two cameras, and the high-accuracy 3-axis stage makes correct of these error. The operating system is run in the environment of Window 98 (or NT). Finally we implemented this system to PCB screen printer and PCB exposure system.
중소 PCB 제조업체에서는 외부 생산 환경 변화, 복수개의 제약공정, 많은 공정수, 긴 리드타임, 동일공정 반복생산 등의 특징으로 인하여 효과적인 생산 스케쥴 작성에 많은 어려움을 겪고 있다. 최근 TOC 이론에서 제시하고 있는 DBR기법을 PCB 생산라인에 적용하고자 하는 시도는 진행되고 있으나, 제약공정을 1개만 설정하도록 하는 일반적인 DBR로서는 PCB 생산라인의 특성상 충분한 효과를 기대할 수 없는 현실이다. 따라서 본 논문에서는 PCB 생산라인에서 효과적인 생산스케줄링을 수립하기 위하여 TOC의 DBR기법을 발전시킨 복수 DBR기법을 제시하였다. 또, 실제로 국내 중소 PCB 제조업체에 복수 DBR을 적용하여 제조 리드타임을 20%이상 단축함을 확인하였다.
제조 산업은 국가 경제 성장의 원동력으로 그 중요성이 부각되고 있다. 이에 따라 제조 공정상에서 생성되는 제조 데이터 분석의 중요성 또한 조명 받고 있다. 본 논문에서는 PCB(Printed Circuit Board) 제조 공정에서 발생한 로그 데이터를 분석하여 PCB 상에서 빈번하게 발생하는 고장 영역에 대해서 작업자가 고장 영역을 직접 눈으로 볼 수 있도록 시각화하는 방법을 제안한다. 우선 고장 영역을 파악하기 위해서 PCB 공정 데이터 집합에 K-means, DB-SCAN 클러스터링 알고리즘을 적용하여 군집화 하였고, 두 알고리즘 중 더 정확한 고장 영역을 도출하는지 비교하였다. 또한 MVC(Model-View-Controller) 구조 시스템을 개발하여 실제 PCB 이미지 상에 클러스터링 결과를 출력하는 것으로 실제 고장영역을 눈으로 확인할 수 있도록 시각화하였다.
본 논문에서는 전기 및 전자 쓰레기의 대책으로 Printed Circuit Board (PCB) 부착형 Radio-Frequency Identification (RFID) 태그 칩을 이용한 사물인터넷 디바이스 생산 공정에 대한 모델을 제안한다. 전기 및 전자제품은 PCB 부품실장 공정과 검사가 필요하다. 또한 현재 제조사들이 사용하는 바코드 시스템은 Surface Mount Technology (SMT)공정이 완료되기 전까지 PCB 이력 관리가 불가능하다. 논문에서 제안한 PCB 부착형 RFID 태그 칩을 이용한 사물인터넷 디바이스 생산 공정 모델은 바코드 방식과 같은 출력-부착 단계가 필요하지 않다. 태그 칩은 각 단계의 공정 데이터가 기록될 수 있고, 데이터베이스 시스템 (DBMS) 접속 횟수를 현격히 줄일 수 있다.
PCB(Printed Circuit Board) 제조공정에서의 수율은 제품의 원가와 품질을 결정하는 중요한 관리 요인이다. PCB 제조공정은 일반적으로 많은 단계의 미세공정을 거쳐서 제품인 칩(Chip)이 생산되기 때문에 높은 수율을 보장하기가 현실적으로 어렵다. 제품의 수율을 향상시키기 위해서는 저수율의 원인이 되는 불량요인을 분석하고, 불량요인에 영향을 미치는 중요공정 및 설비를 찾아서 관리해야 한다. 본 연구는 로지스틱 회귀분석 및 변수선택법을 이용하여 혐의공정 및 설비를 찾는 방법을 제안하였다. 데이터는 실제 현장의 로트 데이터를 사용하였고, 각 로트는 진행한 설비 및 불량유형별 불량수를 갖고 있다. 또한 분석 결과는 실제 현장 확인을 통하여 수율에 미치는 영향을 확인하였다.
Productivity and quality stability are very important competitive factors in PCB manufacturing lines that process the multiple types of products with the mixed process flows under frequent order information changes. MES is an appropriate IT solution to solve these problems in the medium-sized PCB manufacturing company. This paper introduces the MES development and its effects for a medium-sized PCB manufacturing company. The main functions of an implemented MES are delivery simulation, production scheduling, and production process monitoring. Productivity are improved up to $10{\sim}20%$ and manufacturing lead times per order are shortened up to 2 days according to the manufacturing scenarios.
Most of the topic in PCB industry was about increasing the volume of product for the development of electronics in numerous industrial application area. However, it has been emerged that yield improvement quality manufacturing via detecting any suspicious process in order to minimize the scrapped product and material waste. In addition, recently, restriction of hazardous substances (RoHS) claims that electronic manufacturing environment should reduce the harmful chemicals usage, thus the importance of monitoring copper etchant and detecting any mis-processing is crucial for electronics manufacturing. In this paper, we have developed real-time chemical monitoring system using RGB sensor, which is simpler but more accurate method than commercially utilized oxidation reduction potential (ORP) technique. The developed Cu etchant monitoring system can further be utilized for copper interconnect process in future nano-semiconductor process.
Recent industrial efforts are directed toward the development of CIM(Computer integrated Manufacturing) system. It is often the case that the analysis of the system dynamic behaviour is overlooked, even if it is important for both the economic justification and system performance evaluation. The main purpose of this study is to present a n approach of system performance evaluation for PCB(Printed Circuit Board) manufacturing, especially the inner layer manufacturing processes, using simulation. The general overview of the PCB manufacturing environment has first been discussed. Then a computer simulation program which can consider the diverse dynamic environmental changes has been developed. Extensive system analyses have been performed based on the program developed and the three measures proposed. The results obtained in this study provide valuable guidelines for practical concerns and some recommendations for future extensions.
A production system is a management system that supports all activities to perform production operations at the manufacturing site. From the point-of-view of a smart factory, smart manufacturing systems redesigned the concept of onsite production systems to fit the entire system and its necessary functional composition. In this study, we select the key functions needed to build a smart factory for a PCB line and propose a new six-step model for the deployment of a smart manufacturing system by integrating essential functions. The smart manufacturing system newly classified the production and operation tasks of PCB manufacturing and selected necessary functions through requirement analysis and benchmarking of advanced companies. The selected production operation tasks are mapped to the functions of the system and configured into seven modules, and the optimal deployment model is presented to allow flexible responses to the characteristics of the tasks. These methodologies are first presented in this study, and the proposed model was applied to the PCB line to confirm that they had significant changes in the work method, qualitative effects, and quantitative effects. Typically, lead time and WIP have reduced by about 50%.
The following study has been undertaken to build QIP (Quality Improvement Process) of an inner-layer process in a PCB (Printed Circuit Board) manufacturing plant. The objective of the study is stabilization and optimization of the process through quality improvement. To do that, defective factors in process are gathered by the cause and effect analysis and classified by PFD (Process Flow Diagram), key factors are found out by PFMECA (Process Failure Mode and Effect Criticalty Analisis), DOE(Design of Experiments) is a, pp.ied to those key factors to optimize the process, SPC (Statistical Process Control) chart is used to maintain the optimal conditions of the process and to improve quality continuously, and a quality management system is developed to improve quality mind and quality system for the PCB jmanufacturing plant. Overall, QIP is established to improve quality for the PCB manufacturing plant in the study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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