Protégez les processus d'assemblage électronique et PCB contre les erreurs de qualité

Vous avez reçu un appel client un vendredi après-midi, "Nos tableaux ne fonctionnent pas. Votre équipe ne les a-t-elle pas testés ? Nous avons une livraison urgente et cette qualité n'est pas garantie." Une boule se forme dans la gorge. Vous savez que vous avez mis en place des processus de contrôle de la qualité, mais les cartes défectueuses continuent d'être expédiées. Quelque chose dans le processus doit changer.

Des problèmes de qualité et des erreurs se produisent, en particulier avec des tâches humaines complexes impliquées dans la fabrication de circuits imprimés et de produits électroniques. Souvent, les organisations peuvent être équipées de systèmes comme une inspection optique automatisée (AOI), qui est généralement utilisée pour l'inspection au "milieu" d'un processus de fabrication. Même si les systèmes AOI apportent de la valeur au contrôle de la qualité, ils laissent toujours le front et le back-end du processus vulnérables aux erreurs.

Les erreurs de qualité peuvent non seulement coûter des milliers de dollars ou plus en réclamations d'un client mécontent, mais elles peuvent également nuire à votre marque et à votre réputation en tant que fournisseur. Pour éviter des erreurs humaines coûteuses, il existe quelques conseils utiles à appliquer aux processus, protégeant votre marque et une production de qualité de bout en bout.

Le contrôle qualité entrant est la 1ère ligne de défense en matière de qualité. Avec un atelier d'assemblage de circuits imprimés, un bon point de départ consiste à évaluer la qualité des circuits imprimés reçus et à s'assurer que les bons composants sont prêts avant l'assemblage. Avec la fabrication électronique, la première priorité est de s'assurer que vous avez reçu les bonnes pièces avant de commencer à construire le produit.

L'inspection visuelle est couramment utilisée lors de cette première phase, avec des vérifications pour tout problème de qualité initial. Cela semble simple en théorie, cependant, les opérateurs gèrent plusieurs produits complexes, et différencier les "bons" et les "mauvais" composants peut être un défi.

Pour résoudre ce problème, une bonne pratique consiste à conserver une image de référence "dorée" d'une carte ou d'une pièce et à l'utiliser pour s'assurer que le bon composant est en place avant de commencer la production. Les dernières technologies autour de l'IA peuvent faciliter les inspections visuelles en permettant aux utilisateurs de former un système pour inspecter automatiquement les pièces et les cartes reçues afin d'indiquer si les éléments correspondent correctement au produit sur le point de commencer la production.

Inspectez toujours le premier article. La première carte ou le premier composant fabriqué doit être examiné avant que le feu vert ne soit donné pour un cycle de production complet. L'inspection du premier article (FAI) peut être un long processus afin de vérifier qu'une carte est fabriquée correctement par rapport aux spécifications fournies par le client, cependant, une inspection appropriée à cette intersection est essentielle pour éviter des erreurs de qualité coûteuses sur un lot complet de production. Le FAI doit identifier les problèmes potentiels en fonction des complications historiques du produit et indiquer tout écart par rapport à un échantillon précédemment fabriqué.

Le principal risque d'erreurs de qualité à cette phase réside dans l'inspection visuelle opérée par l'homme. Comme nous le savons, lorsque les humains sont confrontés à la fatigue, au multitâche et à la prise de décision, nous sommes sujets aux erreurs. Pour faciliter le processus FAI, les fabricants peuvent ajouter des capacités d'IA avancées pour soutenir la prise de décision humaine, améliorant le contrôle de la qualité en utilisant l'IA pour comparer les images de référence « or » stockées par rapport au FAI, isolant automatiquement toute divergence.

Bien que les systèmes AOI soient parfaits pour l'inspection en ligne, pour aider à augmenter la couverture de l'inspection pour différents types de défauts, y compris ceux qui ne sont pas détectables par AOI tels que les composants traversants, les défauts de colle ou de joint, il est avantageux d'incorporer une stratégie d'inspection par échantillonnage de produits à associer au processus AOI.

Les systèmes d'inspection visuelle autonomes peuvent aider à compléter le processus AOI en tant qu'inspection secondaire, en aidant à identifier les défauts tels que les composants ou les vis manquants ou incorrects, ainsi que les problèmes d'inversion de polarité et de couleur.

Bien sûr, le système AOI sert un objectif précieux, mais quel est le risque d'erreur après l'inspection du système AOI, avant l'emballage final et l'expédition ? Si les processus incluent la soudure, les tâches manuelles et le transport sur site, le contrôle qualité est toujours vulnérable aux dommages, aux défauts et aux coûts de production.

Les systèmes AOI peuvent donner un faux sentiment de sécurité. Bien qu'il soit possible d'obtenir un contrôle qualité de 90 % via AOI, il y a encore 10 % de chances que quelque chose d'autre se passe mal, surtout s'il y a un certain niveau de travail manuel. Les humains suivront les instructions du mieux qu'ils peuvent, mais les compétences variables d'une personne à l'autre et les interprétations de la communication peuvent laisser place à des erreurs dans les processus de production. Cela peut également être un problème pour les nouveaux opérateurs qui ont besoin d'une direction d'intégration, de temps et d'expérience pour inspecter avec la même rapidité et la même efficacité que leurs collègues.

Pour vous assurer que les meilleures pratiques sont en place pour la phase d'inspection finale, explorez les problèmes tels que les problèmes récurrents, les exigences de cohérence et la mise en œuvre de l'inspection par caméra et du support de l'IA lorsque cela est possible pour une objectivité optimale.

Avec les contrôles, les vérifications et l'équipement appropriés, il existe toujours une fenêtre pour les erreurs de qualité et une chance que des produits défectueux parviennent toujours au client. Cela peut souvent se produire lorsque le produit est endommagé pendant l'expédition ou une fois arrivé sur le site du client. Comment les fabricants peuvent-ils améliorer la traçabilité et rechercher l'endroit où l'erreur a pu se produire dans le processus ?

Tout comme il est important de faire un inventaire entrant, il est important de garder une trace de chaque produit qui a été expédié. Peut-être mettre en œuvre un processus de sérialisation dans lequel chaque produit a un code-barres unique et une image enregistrée du lot sortant.

Le bénéfice? La prochaine fois qu'un client appelle avec une réclamation ou un problème de qualité, des fichiers sont disponibles indiquant l'état du produit avant de quitter l'installation, donnant un aperçu précieux des erreurs de processus de qualité.

Lors de l'évaluation des domaines à améliorer, n'oubliez pas que les systèmes d'automatisation et d'inspection visuelle à des points clés des installations de fabrication ou d'assemblage peuvent réduire les risques liés au contrôle de la qualité et aider à maintenir l'intégrité de la marque pour les principaux fournisseurs. Assurez-vous que la fatigue de l'opérateur et les erreurs associées sont évitées grâce à la prise de décision assistée par l'IA pour l'inspection manuelle.