Pour tous les programmeurs AOI, nous comprenons que les faux défauts peuvent être difficiles à gérer. Quelle est l’origine de vos faux défauts ? Par conséquent, savoir précisément où analyser les faux défauts peut faire une énorme différence dans votre travail quotidien.
Dans ce court article, nous allons vous montrer comment optimiser vos performances d’inspection à l’aide d’un outil d’analyse CMS doté d’une option d’analyse des faux défauts. Dans ce cas, nous avons utilisé Factory Intelligence de Cogiscan, qui offre une analyse approfondie des machines AOI et SPI.
Réduire les faux défauts grâce à l’analyse
Comme nous l’avons déjà dit, les faux défauts sont une véritable plaie pour la plupart des opérateurs AOI. À titre d’exemple, examinons les faux défauts d’une usine d’assemblage de composants électroniques fictive pour le mois dernier. Pour ce faire, nous allons ouvrir Factory Intelligence, sélectionner la période appropriée, puis cliquer sur les AOI de toutes les lignes pour capturer tous les faux défauts qui se sont produits.
Après cela, nous allons examiner le Top 10 des composants avec le plus de faux défauts. Comme le montre la capture d’écran ci-dessous, nous avons quelques valeurs aberrantes : COMP_PN1, COMP_PN2 et COMP_PN3 ont presque le double du nombre de faux défauts.
Encore une fois, nous allons approfondir ces composants en cliquant dessus. En regardant en haut à gauche, nous pouvons voir (en jaune) le pourcentage de nos faux défauts que ces 3 composants représentent (dans les deux cas, plus de 50% des faux défauts sur chaque ligne respective : 163/250 pour la ligne #1 et 109/220 pour la ligne #2).
En regardant en bas à droite, nous pouvons analyser les codes de défaut de ces composants. Dans ce cas, la plupart de nos faux défauts concernaient les joints de soudure froids, les joints de soudure ouverts et les ponts.
Sur la base de cette analyse de pareto, le technicien AOI peut maintenant ajuster le programme d’inspection en se concentrant sur la réduction des faux défauts pour ces composants spécifiques et les types de défauts associés. Cette approche ciblée et basée sur les données garantit que les changements apportés au programme d’inspection produiront le meilleur retour sur investissement possible.
Et pendant ce temps, en regardant en bas à gauche de l’écran Factory Intelligence, nous pouvons voir que ces trois mêmes composants sont également les principaux responsables des VRAIS défauts. Ceci est un rappel important et utile pour le technicien AOI d’être très prudent en ajustant le programme AOI… puisque personne ne veut créer des problèmes de fuite en essayant de réduire les faux défauts.
Conclusion
Ceci n’est qu’une façon de réduire les faux défauts dans votre usine. Cependant, Factory Intelligence offre bien plus que cela. Par exemple, elle peut également vous aider à réduire le taux d’erreurs de prises des machines de placement, augmentant ainsi la performance globale de votre ligne. Elle peut également vous aider à améliorer l’OEE de votre usine.
Auteur : Jonathan Simard -Cogiscan -Product Manager – Analytics & Traceability