3 façons d’améliorer les performances de vos lignes d’assemblage CMS grâce à l’analyse des données historiques

Cogiscan

C’est une chose de savoir comment vos lignes d’assemblage de CMS se comportent sur le moment, mais c’en est une autre de pouvoir voir et comprendre les tendances de production avant de se retrouver avec un problème majeur. Grâce à l’analyse des données historiques, vous pouvez identifier les points à améliorer afin de concevoir et de gérer un meilleur flux de production.

Dans cet article, nous allons aborder trois exemples concrets qui montrent comment l’analyse historique, ou l’analyse des données, est un outil formidable pour quiconque souhaite obtenir de meilleurs résultats en production.

Problème n°1 : Diminution du rendement de la production

Par exemple, disons que vous avez exécuté deux commandes du même produit sur la même ligne d’assemblage de cartes électroniques et, en regardant l’analyse de vos données historiques, vous vous rendez compte que vous avez eu une diminution du rendement au premier passage de 1,9% d’une semaine à l’autre. Cela peut sembler peu, mais si vous regardez le nombre d’unités défectueuses au premier passage, vous constatez une augmentation de 42,9 % ! Pourquoi cela s’est-il produit ? Comme il peut s’agir d’une myriade de variables, un bon moyen de réduire rapidement le problème est d’analyser vos 10 principaux défauts. Dans ce cas précis, votre AOI a connu une augmentation de 52,2% des défauts et constitue votre plus gros défaut.

Bien que cela ne vous dise pas exactement quel est votre problème, c’est un point de départ très utile pour guider votre enquête. Dans ce cas, l’usine d’assemblage de PCB avait récemment changé sa pâte à braser, ce qui a entraîné une augmentation des défauts de pontage détectés par l’AOI. Naturellement, pour éviter de lourds coûts de reprise, cette entreprise de fabrication a choisi de retourner chez son ancien fournisseur de pâte à braser. Le temps et les matériaux sont précieux, surtout ces derniers temps…

Autres problèmes potentiels : L’état du pochoir, l’alignement de la machine, etc.

Problème n° 2 : Augmentation des assistances

Dans cet autre exemple, notre usine d’assemblage de PCB a utilisé l’analyse de données pour exécuter un rapport de comparaison pour la ligne complète afin d’analyser les performances pour mars et avril. Alors que la plupart des indicateurs clés de performance étaient bons, l’un d’entre eux s’est distingué par un mauvais résultat. Les assistances ont augmenté de 19,2 % (62 assistances) en avril. Une grande préoccupation pour toute usine d’assemblage de PCB.

La bonne nouvelle est que, grâce à l’analyse des données historiques, vous êtes maintenant conscient de ce problème. Dans ce cas précis, les données ont révélé que la machine de placement à grande vitesse était fréquemment en panne à cause de problèmes de chargeurs vides – la machine restait inactive pendant plusieurs minutes avant que les chargeurs ne soient réapprovisionnés et que la production puisse reprendre. Ce scénario met en évidence l’un des nombreux impacts des pénuries actuelles de la chaîne d’approvisionnement. Le personnel de l’entrepôt était obligé de diviser les bobines avant de les envoyer à l’atelier, ce qui augmentait le temps de cycle de réapprovisionnement de la ligne.

Cette situation a également incité cette usine d’assemblage de circuits imprimés à installer des moniteurs dans la zone de stockage afin d’afficher en temps réel les avertissements de faible niveau provenant de la ligne SMT, avec des alertes sur les bobines qui seront nécessaires à la ligne et à quel moment. L’équipe du magasin s’appuie désormais sur ces informations pour être parfaitement préparée et fournir les bobines requises à la ligne juste à temps avant que celle-ci ne s’arrête parce que les chargeurs sont vides. En fait, la productivité de la ligne a augmenté de plus de 5 % depuis lors, car il y a moins de temps d’attente pour les composants !

Problème n° 3 : problème de performance au niveau des machines de placement

Il n’est pas toujours possible de faire fonctionner un produit sur la même ligne d’assemblage de PCB en permanence. En général, les fabricants de PCBA programment et qualifient un produit sur toutes les lignes SMT possibles – de cette façon, vous êtes en mesure d’utiliser le produit quelle que soit la ligne disponible.

Dans cet exemple précis, le responsable de la production a remarqué que PRODUCT_PN2 avait des temps de production et de cycle très différents selon qu’il était assemblé sur la ligne 1 ou la ligne 2. À l’aide d’un tableau de bord d’analyse des données, le responsable SMT a commencé par examiner l’opération la plus importante du processus SMT : il a comparé les performances des machines de placement sur les deux lignes.

Il a comparé les performances des machines de placement sur les deux lignes. Bien que les machines soient très similaires – même marque et même modèle – il a constaté des temps de cycle très différents sur ces deux lignes. Pourrait-il s’agir d’un goulot d’étranglement provenant d’une machine en amont ? Ou peut-être que la machine de placement de la ligne 1 n’a jamais mis à jour le dernier programme optimisé. Après une inspection plus approfondie, il s’est avéré que la machine de placement de la ligne 1 utilisait un programme plus ancien et moins optimal.

Bien qu’il s’agisse d’exemples très simples, ils permettent de comprendre comment votre usine d’assemblage de circuits imprimés pourrait bénéficier d’un outil Web d’analyse des données historiques. Si vous rencontrez déjà un problème spécifique, et que vous souhaitez discuter de la manière de le résoudre avec un outil comme celui-ci… Contactez Accelonix dès aujourd’hui et nous serons heureux de vous aider !
Auteur :
Jonathan Simard
Product Manager Cogiscan – Analytics & Traceability