历史是一面镜子,我们应该从我国现代电子装联工艺技术的发展历程中,吸取些什么有益的东西呢?下面众焱电子将接着《如何定义中国式的智能SMT贴片加工生产线(二)》的内容继续分析讲解。
五、无人车间和无人生产线
目前常听到一些议论话题如:要模仿国外建无人智能SMT贴片加工生产线及无人智能SMT车间,我们认为这不符合目前我国国情,在技术和控制上都还不大成熟的情况下,建设无人智能SMT生产线等,将面临下列严重挑战:
1、多尺度、多时空及其不确定性;SMT生产线是一个很复杂的系统工程过程,从焊膏印刷、贴片到再流焊接,每一个工序都是由若干个子系统过程组成。即使是单动作也是由多级控制动作嵌套而成,都存在多时间和多时空的不同尺度问题。例如许多广州SMT贴片加工厂中的贴片工序:将由成百上千单个元器件及部件,快速而准确地贴装到PCB的相应互连图形上,就是一个典型的多时间、多时空的不同尺度问题。
当将成百上千个元器件和组件,通过再流焊接互连在PCB焊盘上时,又遇到一个极为复杂的三维温度场的控制问题。一个搭载了元器件的PCB经过再流焊接区时,要求整块PCB上的温度场分布均匀一致。因此,又形成了一个时空和三维热量分布的空间关系问题。
在组装互连形成一个复杂的大组裝件(PCBA)过程中,由于对组装互连质量的在线检测很困难,甚至是不可能(如BGA、CSP等),这就导致了互连质量存在着很大的不确定性,所以往往需要人的干预。由于上述原因,显然在我国建无人智能SMT生产线以及无人智能SMT车间,都是不合适的,也是不符合我国当前国情的。
2、智能制造的挑战:由于企业、制造业的复杂性和多样性,无法标准化,所以智能化应该如何实现智能感知、智能控制和智能决策,这是应该充分考虑的。
任何一个工业工程都有动态系统,对于动态系统传统做法是先介入,然后消除不确定性再进行控制。在大的不确定性情况下,控制方程的主体就很难得到,从而就只能用学习的方法去获得被控对象的模型。
智能制造中最基本的工作就是:传感、建模、学习。传感、建模及学习的最终目的是消除不确定性(随机性)。不确定性有:数值不确定性、随机不确定性和空间不确定性。当主要数学模型丢失的时候,就只能以随机不确定性的随机分布形式来做判断。
不同的目标,建立的模型也会不同。制造中智能主要就是解决不确定性问题,人工智能是一种方法和工具,人工智能关注的是敏捷性而非精确性。
3、智能的形成:感知让我们获得信息,经过逻辑决策再行动。机器自身的自适性,可以通过大量的运算实现。有了数据后,就可以提取知识,建立控制模型。模型有两类:一类是数据模型,确定了就可以让机器去执行;还有一类遈不那么确定,比较模糊(信息获取不完整)的语言规则,就用于决策。设计是控制的最低级,决策判断的逻辑控制是最高层。
总之,智能制造系统是多尺度的问题,因此智能制造是多尺度的集合,是多学科的交叉和集成。对其研究只能专注于某个方面,不可能涵盖智能制造的所有领域。
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