获奖的Koh Young过程优化器

获奖的Koh Young过程优化器

Koh Young America的销售总监Joel Scutchfield讨论了公司的前景和2019年的新产品,包括他们的Koh Young过程优化器(KPO),该优化器在2019年IPC APEX博览会上获得了过程控制软件类别的奖项。

丹:乔尔,你能告诉我一些你公司的情况吗?

乔尔·斯库奇菲尔德:Koh Young是检验系统技术的市场领导者。我们生产SPI和AOI系统以及一整套用于智能工厂实现的软件。我们还为特殊应用提供检验解决方案,如销和外壳检验。从供应商的角度来看,我们有一个非常多样化的产品组合来帮助制造商。同样,我们在工业4.0计划中领先,通过应用我们用我们专有的人工智能引擎收集和分析的3D信息。我们的计划是从自动化和通信的角度为我们的设备以及我们的合作伙伴设备组改善我们的客户状况。

对于不太熟悉的人,你能解释一下“智能工厂”这个词吗?“

斯库奇菲尔德:当然。智能工厂是关于以业务的速度改进事物,并使用可从系统传递到系统的信息和数据。在我们的世界里,它涉及到利用我们收集到的独特的三维数据。这些信息对于智能工厂是必不可少的。在应用数据之前,您必须熟悉的第一件事是确保数据准确、有意义和可重复。它必须是信息,可以用来作出决定,无论是人或人工智能引擎。

我们将其量化为真正的3D,它包括通过使用子系统和算法以正确的方式获取正确的信息、参数、目标和数据,以确保其可靠和我们高度信任的东西。因此,获得正确的数据量很重要,因为大数据理论必须具有统计相关性。接下来,我们将这些信息输入到我们的人工智能引擎中,以应用创建工具所涉及的分析,例如我们的Koh Young过程优化器(KPO),该优化器在2019年IPC APEX博览会上获奖。该工具旨在提升印刷过程的闭环控制。

自2002年以来,我们一直在建立焊膏检测系统。我们是引入Moir_条纹技术概念的领导者。我们已经有了很多年的闭环能力,所有常见的嫌疑犯都在打印机侧,或者像x-shift、y-shift、theta和clean cycle。现在,KPO中的这些工具涉及三个提供非常具体功能的元素。第一个是我们的过程分析仪PAN。我们使用我们的人工智能机器学习模型自动提供后台实验设计,为用户提供打印过程中的速度、压力和释放建议。我们现在可以从手工的角度将DOE时间减少到大约两个小时,通过收集15-17块数据板,经验丰富的工程师通常需要24-38小时。

第二点是,在诊断模块中,一旦应用了这些条件和设置,它将继续监控正在进行的过程,并在异常发生时发出任何红旗,远远超出我们过去通常跟踪的范围。然后,它会警告操作员有问题,并建议如何进行更正。第三个部分是允许我们完全关闭进程的东西,这样被监视的数据就可以用来调整打印机的这些变量,而无需任何操作员干预。

Beaulieu:你为人工智能收集的所有数据都是在你的客户内部使用的吗,或者是被放到一个大脑数据库里,在那里每个人都可以访问你所学到的技术?

斯库奇菲尔德:现在,它是我们系统内部的,我们正在做什么。随着我们的前进,通过诸如CFX和Hermes等展会的倡议,在我们前进的过程中肯定有机会分享这些数据。我认为这正是倡议所寻求的。今天,我们使用它使系统尽可能高效,通过监控放置结果,最大限度地发挥SPI、AOI和装载机的功能,然后将数据输入装载机,以解决喷嘴、主轴、进料器和其他相关问题。这些数据将用于确保在相同条件下上下生产线的效率。

那么,你主要和谁一起工作?

斯库奇菲尔德:我们和每个人一起工作。作为市场领导者,我们有一个“谁是谁”的合作伙伴。在SPI方面,我们有许多早期采用者,他们会让我们提前讨论下一步要做什么,我们需要为SPI或AOI做准备。我们拥有全球SPI市场的54%,大约占全球AOI市场的三分之一。我们最近庆祝了13000系统的安装,客户群遍布汽车、EMS、医疗、军事、航空航天、工业和其他行业。

你用机器人还是直线测量?

斯库奇菲尔德:我们在我们的技术和系统的方法中使用机器人,但这就是现在的范围。在与机器人系统的工作中,加载和卸载我们的系统,当然。我现在和一个客户进行了一些对话,他们想在双通道环境中使用机器人加载和卸载。

我可以想象。我去过Greensource Manufacturing这样的公司,那里的一切都是自动化的,所以它将成为你的产品。

斯库奇菲尔德:这就是我们要实现从板构建到流程后端的全自动化。

Beaulieu:拥有54%的SPI市场份额,你如何保持领先地位?有人在追你吗?

斯库奇菲尔德:当世界上销售的每两台SPI机器中就有一台属于Koh Young时,我们肯定有人在追我们。当你环顾这个节目时,你会发现它是一个饱和的市场。我不知道这里代表的AOI公司的确切数量,但我想有人说超过20家。因此,我们必须继续发展,不断改进,保持领先地位。其中很大一部分是由智能工厂倡议推动的。我们的KPO工具的使用涉及在AOI和SPI之间连接SPC、实时和远程监控,允许用户随时获得随时可用的信息。它还为生产状态以及如何快速应用修正提供了很好的指导。

有了所有可用的大数据加上我们收集的数据,我们必须意识到数量。我们需要对用户进行总结,并给他们前五名重击手,这可能会让他们做出即时的、可操作的更改。拥有大量的数据是很好的,但是能够管理它是关键,这就是这些koh-young工具所做的。

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