电气测试就不会发现问题在日益复杂和密度板。
董事会的投资检验、测试和分析,以满足越来越严格的要求,在安全至上的行业如汽车可靠性。
它标志着一个重大转变,从过去,担心可靠性主要针对设备连接到印刷电路板。但随着soc变得分解到高级包由于成本上升和技术复杂性的扩展芯片,这些不同的板组件安装越来越密集。线和线之间的空间缩小,高密度互连技术,连接所有这些组件变得越来越复杂。
结果是一个不断增长的需求为同样的先进监测技术在领先的芯片。这是一个必备的汽车,以及对医用植入物材料、航空电子设备,和一些工业应用。即使消费产品,如智能手机和音频/视频控制盒已经开始要求更高的质量由于高密度互连(HDI)技术的敏感性,以及社交媒体如何关注失败的担忧。作为回应,电子板制造商和汇编程序增加了检验和投入更多的数据集合,用于数据分析平台。
“曾有过三次大的变化,”克雷格·希尔曼说,新的和新兴技术产品管理主管有限元分析软件。”首先是检查使用的不断增加在PCB / PCBA制造过程的每个阶段,特别是在早期阶段,像丝网印刷术。其次,日益成熟的自动光学检测(AOI)被使用。第三,而不是依靠行/不行的决定,增加使用参数数据预测异常的存在,”
系统应用要求人类发展指数印刷电路板技术也有缺陷检测要求远远超越只是打开和短裤。
”在过去的十年中,我们已经看到一个新的PCB技术对于智能手机的趋势增长,通信、大数据服务器,和汽车多氯联苯,“说迈克帕尔曼Orbotech通过形成,产品营销经理心理契约公司。“PCB的线质量的缺陷可能会影响任何类型的电子产品,他们是特别的关键行业,如航空、医疗、汽车、失败的领域带来了高风险用户和他们的环境。消费产品,如智能手机和笔记本电脑制造商也越来越关注这些类型的缺陷。”
要求长期可靠性也对董事会产生影响制造商的敏感性报废成本。“关键任务应用程序现在不允许董事会的行尾修复,”戴夫·亨特利说,业务发展总监PDF的解决方案。“早发现并隔离问题在这个过程中是至关重要的减少废料。有装配和可消费的数据存储,可以相关测试数据使这个。”
所有这些数据提供了更细粒度的设备,可以对可靠性有很大的影响。它也可以被用来确定和隔离问题早在生产过程。
工作正在进行中,以促进数据共享跨各种不同的设备,允许跨多个数据收集和相关流程。所以只是测试或检查的缺陷,数据分析平台更充分地使工程师能够减少缺陷。
PCB缺陷类型
焊点保持顶部的缺陷管道和来源,但这些并不是唯一的问题。缺陷机制提供了一个工程的角度理解为什么一个简单的开放和短电测试不满足缺陷检测。
板和组件,锡球之间的连接需要对齐,和锡膏需要污染免费。联系可以通过电气测试——简单的短裤/打开,但该领域的失败由于错位或材料问题会变得更糟糕。例如,考虑一个电视机顶盒。
“单位是在某人的家里,失败了。内阁环境变得足够热,使用一个焊点失败了,”迈克尔·福特共享支持新兴产业策略软件的高级主管。“组件间的错位和董事会垫发生,但这只是在制造公差。但是当你开始使用大量的电力通过它在一定的使用条件下,结合比理想的温度越高,发生了错误。”
所以什么时候制造变异——一个黄色的旗帜——实际上导致失败?几乎是不可能告诉没有反馈。
“大部分的东西不能被功能测试我们发现,“说Anna-Katrina Shedletsky工具性的创始人和CEO。“我们看待事物,实际上可能很难测试。考虑的一部分盾不能排出。”
然而焊接缺陷仍然可以通过,这仪器发现盒子构建时,看着一个聚合的数据。公司分析了100000个缺陷从400万年客户单位(图1)。“一个有趣的事情是,焊接是4号的前10名。我们看到一个普遍存在的焊接缺陷,使其在行尾检查,代表百分之多少可以逃到野外。”
图1:十大缺陷在生产新产品(不倾斜)。来源:仪器
与人类发展指数技术来提高在开放和短的缺陷。然而,需要高质量的跟踪驱动计量和检验的需要。
“直线裂纹等质量缺陷,菜肴缺陷或异常垫非常关键在安全性和可靠性是至关重要的行业,如航空、医疗和汽车,“Orbotech的帕尔曼说。“这些质量缺陷的潜在风险要远远大于开放或短的缺陷。”
人类发展指数允许成千上万的小层之间通过,转化为一个相同数量的缺陷的机会。
“由于装配过程组件的高应力或终端设备的操作期间,潜在缺陷引入高风险为未来的失败,”帕尔曼说。“因此,激光通过检验,相对罕见的十年前,今天更常见。在高需求从汽车电子制造商要求高可靠性和安全性。一些汽车PCB专家最近告诉我们,他们目前处理的质量问题的重要组成部分是由于人类发展指数板故障造成不好的夹层通过激光通过连接。这是多氯联苯发生尽管已经成功地通过了所有的电气测试之前装运。”
检查,收集、测试
板的制造过程,components-to-board大会,主要是机械过程。搜出缺陷,董事会制造商依靠视觉检查和测试行尾。
光学检测PCB生产的一部分已经超过三十年,看图像是否适当的焊点或检测问题的内部层板上之前纹理。
“检查已经从2 d化妆品缺陷3 d检验和计量,“Subodh Kulkarni的总裁兼首席执行官CyberOptics。“从通过/失败报告来定量测量,制造商现在不仅可以进行葵和锡膏检查(SPI),但也与内联实现坐标测量坐标测量机(CMM)功能比传统CMM系统快得多。计量数据的需求继续增加,这样他们不仅可以检测关键缺陷,而且测量关键参数。”
成像系统用于计量已经成为越来越普遍。“直接成像(DI)确保准确登记模式Z维度之间的连接通过,”帕尔曼说。“此外,残障保险的模式成像质量是非常准确和稳定,以最小边缘粗糙度。这支持需要精确的线成像和腐蚀的要求impedance-controlled输电线路。“他补充说,激光通过光学实现越来越多的制造商。
尽管检查PCB质量控制的面包和黄油,制造商已开始从锡膏仔细看看数据检查,拾起并定位,和其它步骤之前电气测试。
“历史上,传感器数据都集中在/的参数,“Ansys的希尔曼说。“Going forward,传感器数据可以直接输入更多的参数可靠性预测。例如,目前系统存在,可以测量锡膏的体积口供。传感器数据可以提供实时的测量焊接体积可以用于预测疲劳寿命。这将是大大有益的和将允许制造商更多的自由裁量权在什么是好的,什么是坏。”
获得设备数据动力研究所的印刷电路(IPC)来开发一个标准的称为连接工厂交换(排名)。“这是一个IIoT-based数据交换机制,“宙斯盾”福特说。“我们有确切的数据字段定义和他们的意思对任何类型的技术,这样,所有机器通信数字化建模是基于他们的操作和功能。基本上,任何测量或事件发生时,视觉上或电子,通过它传播,在实时基础上被报告在一个单一的“即插即用”的语言环境。”
这使得工程师应对实时分析,并且它提供了一个更大的数据集可以分析了解产量和领域失败。
板电互连健康测试提供了一个关键的守门的作用。除了简单的连通性检查打开和短裤,存在一个机会带参数测量,频率、电压、电流,电容,电阻,和建立时间,提供见解的性能变化,可以绑回生产性能。参数信息,再加上系统测试数据/字段数据,可以更好地通知工程师对其生产性能指标。
这种级别的数据缺乏由于专注于连接,减少访问信号和测试设备的局限性。
“在今天的PCB生产线有一个缺乏良好的参数测试数据丰富,“PDF的亨特利说。“例如,在线测试设备(ict)不是记录的测试数据。明显的原因是,它影响测试时间,这将创建线瓶颈。在PCB线路(EOL)测试,测试人员并不复杂。在测试人员在测量精度上存在很大的不同。这将导致增加废钢,和发货的零件质量差。”
建立在董事会层面的生产测试盒子,会导致新的问题。封闭的机械过程完全组装板进入容器可以导致物理变化,影响了电气性能。考虑的天线阵列中发现产品的无线功能,例如。通常被称为“公主数组”,一个小变化的位置可以坑无线性能。如果工程师未能提供一个射频/无线测试系统级测试,这些可以变成客户的回报。
连接之间的数据生产步骤
收集的数据在每一个生产步骤是有价值的。事实上,连接数据沿着供应链可以很强大。但也有一些障碍,缺乏标准,数据可用性,通过产品的可追溯性,连接数据和有意义的数据连接制造步骤。
只提供标准数据,工厂管理系统使工程师能够找到董事会制造和装配过程中的弱点。导致产量和品质的提高。
“在过去的两年里,事情开始发生变化在一个新的和不同的方式,”福特说。“而不是依赖物理检查暴露出缺陷,无法保证所有的被发现在大多数情况下,我们现在使用了6 sigma-based趋势分析更符合实际的数据来增加检验或测试过程。因此,在早期阶段您可以识别和消除缺陷的潜在原因的所有不同的变化过程,揭示了以前隐藏的东西通过光学或电子单独测试”。
连接数据在整个供应链使工程师能够从源头上解决问题,而不是通过行尾检验。
“我们已经创建了一个数据平台,因此我们的客户可以进食可追踪的产品数据,“Shedletsky说。“数据包括图像从不同阶段,测试站的数据,像ICT测试和性能测试。然后使不同利益相关者的平台工程或制造一起获得他们需要的信息在第一时间解决问题。”
对于复杂的供应链的源头上游一个确定的问题往往可以从检测到的地方。结合这些数据到一个分析平台允许工程师解决问题的根源,导致产量增加,减少废料,提高质量。
然而,数据并不总是一致的和可用的。”最常见的数据推到壁橱(数据湖泊)没有多少排序,”萨姆说Jonaidi,汽车解决方案的副总裁OptimalPlus,这是倪的一部分。“数据也存储在机械硬盘存储可用的程度。坏的情况下,数据只用于进行实时决策,然后丢弃。我们开一个全面的数据工程学科,整个宇宙数据映射和高价值的数据元素赋予一个数据利用精确和监控治理。
两半和IPC标准产品的可追溯性,并协助连接整个制造业供应链上的数据。然而跟踪原材料在生产速度根本原因分析也有价值的问题。
“这可能非常简单,比如跟踪耗材如锡膏使用很多,一直到行尾测试数据分析发现半导体过程问题,躲过了半导体测试过程,”亨特利说。“这已经表明,通过这些收集的数据和相关的,可靠性情况避免可以提高了50%。”
结论
与新旧PCB技术,制造商已经提高了他们的投资在数据收集,进而燃料需要充分利用数据分析解决方案。收集和存储适当的数据会导致检测缺陷,和理解他们的根本原因可以导致减少缺陷。
这是一个重大转变在这个电子行业的一部分。“十年前,PCB制造业主要是面向正确的构建菜谱线路实施MES(制造执行系统),”亨特利说。“重点是确保机器设置合理整合所有的困惑,以完成董事会。通信更从MES single-directional机器。今天,在机器学习和人工智能的时代,流动是双向的。然而,这仍然是一个相对于半导体制造的巨大差距。现在收集的大量数据不是存储或收集到一个统一的、一致的、智能的方式能够做交叉操作的相关性。”
板制造工程师不能改变他们没有测量。测量时,工程师应该能够分析它。
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