التحليل الإحصائي لانزياح المكونات في عملية اللصق والتركيب السطحي (SMT)

1. المقدمة

تعد تقنية التركيب السطحي (SMT) الطريقة السائدة لتجميع المكونات الإلكترونية على لوحات الدوائر المطبوعة (PCBs). وتعتبر عملية اللصق والتركيب (P&P)، حيث يتم وضع المكونات على معجون اللحام الرطب، خطوة حاسمة. وتعد ظاهرة انزياح المكونات ظاهرة دقيقة ولكنها مهمة في هذه المرحلة - وهي الحركة غير المقصودة للمكون على معجون اللحام اللزج قبل عملية إعادة التدفق.

تقليدياً، كان يُنظر إلى هذا الانزياح على أنه ضئيل، وغالباً ما يتم الاعتماد على تأثير "المحاذاة الذاتية" لعملية إعادة التدفق اللاحقة لتصحيح أخطاء الوضع البسيطة. ومع ذلك، ومع تقلص أحجام المكونات إلى مقاييس دون المليمتر وزيادة متطلبات الصناعة لمعدلات عيوب قريبة من الصفر، أصبح فهم هذا الانزياح والتحكم فيه أمراً بالغ الأهمية للتصنيع عالي الإنتاجية.

تتناول هذه الورقة فجوة حرجة: في حين أن هناك دراسات سابقة، إلا أنه لم تستخدم أي منها بيانات من خط إنتاج كامل ومتطور. يهدف البحث إلى: 1) توصيف سلوك انزياح المكونات، و 2) تحديد العوامل الرئيسية المساهمة وترتيبها إحصائياً باستخدام بيانات واقعية.

2. المنهجية وجمع البيانات

2.1 الإعداد التجريبي

تم جمع البيانات من خط تجميع SMT يعمل بكامل طاقته، يتضمن محطات الطباعة بالقوالب (SPP)، واللصق والتركيب (P&P)، ومحطات الفحص (SPI، Pre-AOI). ركزت الدراسة على ستة أنواع متميزة من المكونات الإلكترونية لضمان قابلية التعميم.

المتغيرات الرئيسية المقاسة والمسيطر عليها:

• خصائص معجون اللحام: الموضع (الإزاحة في X، Y)، الحجم، مساحة الوسادة، الارتفاع/سمك القالب.
• عوامل المكون: النوع، موضع المركز الهندسي المصمم على اللوحة.
• معلمات العملية: ضغط/قوة التركيب من رأس آلة P&P.
• متغير النتيجة: الانزياح المقاس للمكون (الإزاحة في اتجاهي X و Y) الذي تم التقاطه بواسطة أنظمة Pre-AOI.

2.2 الأساليب الإحصائية

تم استخدام نهج إحصائي متعدد الجوانب:

• الإحصاء الوصفي والتصور: لفهم توزيع ومدى الانزياحات.
• تحليل التأثيرات الرئيسية: لتحديد التأثير الفردي لكل عامل (مثل حجم المعجون، نوع المكون) على مقدار الانزياح.
• تحليل الانحدار: لنمذجة العلاقة بين عوامل الإدخال المتعددة ونتيجة الانزياح، وتحديد تأثيراتها المشتركة كمياً.
• اختبار الفرضيات: لتأكيد الدلالة الإحصائية للعوامل المحددة.

3. النتائج والتحليل

3.1 سلوك انزياح المكونات

أظهرت البيانات بشكل قاطع أن انزياح المكونات هو ظاهرة منهجية لا يمكن إهمالها. لوحظت الانزياحات عبر جميع أنواع المكونات، وغالباً ما تجاوزت مقاديرها حدود التسامح للمكونات الدقيقة الحديثة. لم يكن توزيع الانزياحات عشوائياً بحتاً، مما يشير إلى تأثير من معلمات عملية محددة.

3.2 تحليل العوامل المساهمة

حدد التحليل الإحصائي المحركات الأساسية لانزياح المكونات. تم ترتيب العوامل أدناه حسب تأثيرها النسبي:

1. موضع/إزاحة ترسيب معجون اللحام: العامل الأكثر أهمية على الإطلاق. يخلق عدم المحاذاة بين المعجون المترسب ووسادة اللوحة قوة ترطيب غير متوازنة، "تجذب" المكون.
2. موضع المكون المصمم على اللوحة: تأثيرات تعتمد على الموقع، قد تكون مرتبطة بانحناء اللوحة، عقد الاهتزاز، أو اختلافات الأدوات عبر اللوحة.
3. نوع المكون: يؤثر الحجم والوزن وهندسة الوسادة بشكل كبير على الاستقرار على المعجون. المكونات الأصغر حجماً والأخف وزناً أكثر عرضة للانزياح.
4. حجم وارتفاع معجون اللحام: يؤثر المعجون غير الكافي أو الزائد على قوة الالتصاق وسلوك الترهل.
5. ضغط التركيب: على الرغم من أهميته، كان تأثيره أقل وضوحاً من العوامل الثلاثة الأولى في إعداد هذه الدراسة.

3.3 النتائج الإحصائية الرئيسية

4. التفاصيل التقنية والإطار الرياضي

يمكن نمذجة انزياح المكون كمشكلة اختلال في القوى. تقاوم القوة الاسترجاعية التي يوفرها التوتر السطحي واللزوجة للمعجون قوى الانزياح (مثل الاهتزاز، ترهل المعجون). يمكن التعبير عن نموذج مبسط لحالة التوازن على النحو التالي:

$\sum \vec{F}_{\text{restoring}} = \vec{F}_{\text{surface tension}} + \vec{F}_{\text{viscous}}} = \sum \vec{F}_{\text{disturbance}}$

حيث أن القوة الاسترجاعية هي دالة لهندسة المعجون وخصائص المادة: $F_{\text{surface tension}} \propto \gamma \cdot P$ (γ هو التوتر السطحي، P هو محيط الوسادة)، و $F_{\text{viscous}} \propto \eta \cdot \frac{dv}{dz} \cdot A$ (η هي اللزوجة، dv/dz هو معدل القص، A هي المساحة). قام تحليل الانحدار بشكل أساسي بتحديد كيفية اختلال هذه المعادلة بواسطة عوامل مثل إزاحة المعجون (المؤثرة على عدم تناسق القوة) والحجم (المؤثر على A و P).

5. النتائج التجريبية ووصف المخططات

المخطط 1: مخطط التأثيرات الرئيسية لانزياح المكونات. يعرض هذا المخطط متوسط مقدار الانزياح على المحور Y مقابل مستويات مختلفة لكل عامل (إزاحة المعجون، نوع المكون، إلخ) على المحور X. سيشير الميل الحاد لـ "إزاحة المعجون" بصرياً إلى أنه العامل الأكثر تأثيراً، مما يظهر علاقة خطية واضحة بين خطأ الإزاحة والانزياح الناتج.

المخطط 2: مخطط التشتط وخط الانحدار للانزياح مقابل خطأ موضع المعجون. سحابة من نقاط البيانات ترسم الانزياح المقاس (المحور Y) مقابل خطأ ترسيب المعجون المقاس (المحور X). سيوفر خط انحدار ملائم بميل موجب وقيمة R² عالية دليلاً قوياً على العلاقة المباشرة والقابلة للقياس بين هذين المتغيرين.

المخطط 3: مخطط الصندوق للانزياح حسب نوع المكون. ستة صناديق متجاورة، يظهر كل منها الوسيط، الربعيات، والقيم المتطرفة للانزياح لنوع مكون واحد. سيظهر هذا أي أنواع المكونات أكثر تقلباً أو عرضة لانزياحات أكبر، مما يدعم نتيجة عامل "نوع المكون".

6. إطار التحليل: مثال دراسة حالة

السيناريو: تلاحظ مصنع زيادة بنسبة 0.5٪ في حالات الفشل بعد فحص AOI لمكثف محدد مقاس 0402 في الموقع B12 على اللوحة.

تطبيق إطار هذا البحث:

1. فرز البيانات: عزل بيانات SPI للمعجون في الموقع B12 وبيانات Pre-AOI للمكون 0402 في B12.
2. فحص العامل - موضع المعجون: حساب المتوسط والانحراف المعياري لإزاحة المعجون (X,Y) للوسائد في B12. المقارنة مع متوسط اللوحة. ستكون الإزاحة المنهجية المشتبه به الرئيسي.
3. فحص العامل - الموقع ونوع المكون: التأكد مما إذا كانت مكونات 0402 أخرى في أماكن أخرى على اللوحة تفشل. إذا لم يكن الأمر كذلك، فإن تفاعل "نوع المكون (0402)" و"الموضع المصمم (B12)" - ربما نقطة اهتزاز ساخنة - هو المتورط.
4. السبب الجذري والإجراء: إذا كانت إزاحة المعجون هي السبب، قم بمعاينة طابعة القالب لذلك الموقع المحدد. إذا كان الاهتزاز خاصاً بالموقع، قم بتنفيذ التخميد أو ضبط سرعة الناقل لتلك المنطقة من اللوحة.

ينتقل هذا النهج المنظم والقائم على البيانات من العرض إلى السبب الجذري بكفاءة، مستفيداً من قائمة العوامل المرتبة كدليل تحقيقي.

7. منظور محلل صناعي

الرؤية الأساسية: تقدم هذه الورقة فحصاً للواقع حاسماً ومدعوماً بالبيانات: "شبكة الأمان للمحاذاة الذاتية" في إعادة التدفق لم تعد فعالة لتقنية SMT المتقدمة. يقنع المؤلفون بنقل نموذج الجودة إلى مرحلة سابقة، ويُثبتون أن انزياح P&P هو مولد عيوب أساسي، وليس ظاهرة ضئيلة. إن استخدامهم لبيانات إنتاج حقيقية، وليس محاكاة معملية، يمنح النتائج مصداقية فورية وإلحاحاً تشغيلياً.

التسلسل المنطقي: منطق البحث قوي. يبدأ بتحدي افتراض صناعي، يجمع الأدلة من البيئة الأكثر صلة (أرضية المصنع)، يطبق أدوات إحصائية مناسبة لفك تعقيد الظاهرة، ويقدم قائمة واضحة ومرتبة للمتسببين. يركز على أنواع متعددة من المكونات مما يمنع التعميم المفرط من حالة واحدة.

نقاط القوة والضعف: نقطة القوة الرئيسية لا يمكن إنكارها - الصلاحية الواقعية. هذا ليس نظرياً؛ إنه تقرير تشخيصي من الخطوط الأمامية. يوفر ترتيب العوامل خطة عمل فورية لمهندسي العمليات. العيب الرئيسي، الشائع في مثل هذه الدراسات، هو طبيعة "الصندوق الأسود" لعوامل الآلة. بينما يتم ذكر الاهتزاز أو عدم استقرار الناقل، إلا أنها لم تُقَاس ببيانات مقياس التسارع أو ما شابه. تربط الدراسة الانزياحات المرصودة بمعلمات قابلة للقياس (المعجون، الموضع) ولكنها تترك الصحة العامة للآلة كمساهم مستنتج، وليس مقاساً. سيكون التكامل الأعمق مع بيانات إنترنت الأشياء للمعدات الخطوة المنطقية التالية.

رؤى قابلة للتنفيذ: لمديري خطوط SMT ومهندسي العمليات، يفرض هذا البحث ثلاثة إجراءات: 1) رفع بيانات SPI و Pre-AOI من المراقبة السلبية إلى مدخلات تحكم نشطة في العملية. الارتباط بين إزاحة المعجون والانزياح مباشر وقابل للتنفيذ. 2) تنفيذ وصفات عملية خاصة بالموقع. إذا كان موضع المكون على اللوحة مهماً، فيجب أن تعكس خطط المعايرة والفحص ذلك، والابتعاد عن نهج اللوحة الموحد. 3) إعادة تقييم العتبات "المقبولة" لترسيب المعجون ودقة الوضع في ضوء هذه النتائج، خاصة للمكونات الدقيقة. من المرجح أن تحتاج نطاقات التسامح إلى التشديد.

يتوافق هذا العمل مع الاتجاهات الأوسع في التصنيع الذكي والصناعة 4.0، حيث يدعو بحث مثل "نهج الأنظمة الفيزيائية السيبرانية للتنبؤ بجودة تجميع SMT" (Zhang et al., IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2021) إلى ردود فعل حلقة مغلقة بين محطات الفحص وأدوات العملية. توفر هذه الورقة علاقات السبب والنتيجة المحددة اللازمة لبناء تلك الحلقات الذكية.

8. التطبيقات المستقبلية واتجاهات البحث

تفتح النتائج عدة مسارات للابتكار:

• التحكم التنبؤي في العملية: دمج نماذج الانحدار في نظام في الوقت الفعلي. يمكن لبيانات SPI التنبؤ بالانزياح المحتمل لكل مكون، مما يسمح لآلة P&P بضبط إحداثيات الوضع ديناميكياً للتعويض المسبق عن الحركة المتوقعة.
• الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي لتحليل السبب الجذري: توسيع مجموعة البيانات لتشمل معلمات صحة الآلة (أطياف الاهتزاز، تيارات المحرك المؤازر) واستخدام التعلم الآلي (مثل الغابات العشوائية، تعزيز التدرج) للكشف عن التفاعلات غير الخطية والعوامل الخفية خارج نطاق الانحدار التقليدي.
• المواد المتقدمة وصيغ معجون اللحام: البحث في معاجين اللحام ذات "قوة التصاق" أعلى أو خصائص ريولوجية مصممة خصيصاً لتثبيت المكونات بشكل أفضل بعد الوضع، معالجة مباشرة لاختلال القوى المحدد.
• تطوير المعايير: يوفر هذا العمل أساساً تجريبياً لتكتلات الصناعة مثل IPC لتحديث المعايير (مثل IPC-A-610) بمعايير قبول أكثر صرامة وقائمة على البيانات لوضع المكونات قبل إعادة التدفق.

9. المراجع

1. الشكل 1 مقتبس من الأدبيات القياسية لتدفق عملية SMT.
2. Lau, J. H. (2016). Solder Paste in Electronics Packaging. Springer. (لخصائص مادة معجون اللحام).
3. Whalley, D. C. (1992). A simplified model of the assembly process for surface mount components. Circuit World. (عمل مبكر حول القوى أثناء الوضع).
4. Lea, C. (2019). A Scientific Guide to SMT Reflow Soldering. Electrochemical Publications. (يناقش حدود المحاذاة الذاتية).
5. Montgomery, D. C. (2017). Design and Analysis of Experiments. Wiley. (أساس الأساليب الإحصائية المستخدمة).
6. Zhang, Y., et al. (2021). A Cyber-Physical Systems approach to SMT assembly quality prediction. IEEE Transactions on Industrial Informatics. (للمنظور المستقبلي للتصنيع الذكي).
7. IPC-A-610H (2020). Acceptability of Electronic Assemblies. IPC Association.