予測分析を使用して欠陥部品を検出し、これまでにない高い水準で部品のトレーサビリティーを実現する方法

SMTアセンブリでは、たった1つの欠陥部品により、生産工程全体を危うくする可能性があります。専門家によると、現在、市場で販売されている製品のコンポーネントの10%にはなんらかの不良があると推定されています。不良コンポーネントとは、完全な偽造品のほか、混合リールや不均一なリールを含むもの、期限切れや不適切な保管状態にあるもの、意図的に改ざんされて悪意のあるコードが埋め込まれているものなどを指します。

コストや時間のかかるラボテストではサンプルだけを確認し、欠陥部品の調達元までさかのぼって特定することができないため、部品検査のソリューションにはなりません。

低品質の部品や偽造品を事前に排除し、先手を打って問題に対処することで、RMA (交換保証) を低く抑えます。

シーメンスのパートナーであるCybord社は、あらゆる電子部品の目視検査を可能にする初のトレーサビリティー・ソリューションを開発しました。Cybord社とシーメンスのソリューションは、ピックアンドプレース・マシンでキャプチャされた既存の画像を、クラウド内の大規模なコンポーネントライブラリやナレッジデータベースと比較します。AIモデルを使用することで、ソリューションによる部品の真正性の検証や、使用されている部品の損傷や改ざん、偽造品の特定が可能です。このソリューションは既存のデータを使用するため、新たなオペレーションを導入する必要はありません。SMT実装機器が部品を実装する間にすべてのプロセスが実行されます。

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