Modello Predittivo Basato sui Dati per lo Spostamento dei Componenti nel Processo di Rifusione SMT

2.1 Raccolta Dati & Feature Engineering

Sono stati raccolti dati sperimentali per stabilire la relazione tra auto-allineamento e i principali fattori d'influenza. L'insieme delle feature è stato accuratamente progettato per includere:

• Geometria del Componente: Dimensioni (lunghezza, larghezza, altezza).
• Geometria del Piazzola: Dimensione, forma e spaziatura della piazzola.
• Parametri di Processo: Volume della pasta saldante, offset di posizionamento (disallineamento iniziale).
• Variabili Target: Spostamento finale in X ($\Delta x$), Y ($\Delta y$) e rotazione ($\Delta \theta$).

Questo approccio basato sui dati va oltre i tradizionali metodi pesantemente basati sulla simulazione, come notato nelle revisioni del data mining nell'elettronica come quella di Lv et al., che ha evidenziato la scarsità di tali studi applicati.

2.2 Modelli di Machine Learning

Sono stati implementati e ottimizzati tre robusti modelli di regressione per la previsione:

• Support Vector Regression (SVR): Efficace in spazi ad alta dimensionalità, cerca di adattare l'errore entro una soglia $\epsilon$.
• Neural Network (NN): Un percettrone multistrato progettato per catturare relazioni complesse e non lineari tra le feature di input e il movimento del componente.
• Random Forest Regression (RFR): Un metodo ensemble che aggrega le previsioni da più alberi decisionali, rinomato per la sua accuratezza e resistenza all'overfitting.

3.1 Metriche di Accuratezza Predittiva

Il modello Random Forest Regression ha dimostrato prestazioni superiori in tutte le metriche:

• Fitness del Modello (R²): ~99% per gli spostamenti traslazionali (X, Y), 96% per lo spostamento rotazionale.
• Errore Assoluto Medio (MAE): 13.47 µm (X), 12.02 µm (Y), 1.52 gradi (Rotazione).

Questi errori sono significativamente più piccoli delle tipiche dimensioni di componenti e piazzole (es. i package 0402 sono ~1000x500 µm), indicando un'alta rilevanza pratica.

3.2 Prestazioni Comparate dei Modelli

L'RFR ha costantemente superato SVR e NN. Ciò è in linea con i punti di forza noti dei metodi ensemble per dati tabellari con interazioni complesse, come evidenziato nella letteratura fondamentale sul ML (es. Breiman, 2001). Le prestazioni potenzialmente inferiori della NN potrebbero derivare dalla dimensione relativamente più piccola del dataset comune negli esperimenti fisici, contesto in cui la robustezza dell'RFR eccelle.

4.1 Insight Principale & Flusso Logico

Insight Principale: La "scatola nera" della formazione del giunto saldato durante la rifusione non è un processo caotico ma un sistema deterministico, guidato dalla fisica, che può essere reverse-engineered con dati sufficienti. Questo studio dimostra che la complessa fluidodinamica e le forze di tensione superficiale, tradizionalmente modellate con simulazioni CFD computazionalmente costose, possono essere catturate con notevole fedeltà dall'apprendimento ensemble basato su alberi. Il flusso logico è elegantemente semplice: misurare l'esito (spostamento), registrare le condizioni iniziali (feature) e lasciare che il modello apprenda la funzione nascosta $f$ tale che $[\Delta x, \Delta y, \Delta \theta] = f(\text{geometria, pasta, offset...})$. Questo aggira la necessità di risolvere esplicitamente le equazioni di Navier-Stokes per ogni combinazione componente-piazzola.

4.2 Punti di Forza & Criticità

Punti di Forza: L'approccio pragmatico, data-first, è il suo più grande vantaggio. Raggiungere un'accuratezza predittiva a livello micron con l'RFR fornisce un valore immediato per l'ottimizzazione del processo. La scelta dell'RFR è stata astuta, poiché gestisce bene la non linearità e le interazioni tra feature senza richiedere i dataset enormi necessari per il deep learning.

Criticità: Il tallone d'Achille dello studio è la sua potenziale mancanza di generalizzabilità. Il modello è quasi certamente addestrato su uno specifico set di componenti (probabilmente chip passivi), pasta saldante e finiture delle piazzole. Predirebbe accuratamente per un package QFN o con un flusso no-clean vs. water-soluble? Come molti modelli ML, rischia di essere un "gemello digitale" di uno specifico setup di laboratorio. Inoltre, mentre la previsione è risolta, la causalità non lo è. Il modello non spiega perché un componente si muove, limitando il suo uso per l'innovazione progettuale fondamentale. È uno strumento correlativo eccellente ma non causativo.

4.3 Insight Pratici per l'Industria

1. Implementare Ora: I fornitori EMS e gli OEM con linee SMT ad alto mix e alto volume dovrebbero testare questa metodologia. Iniziate costruendo un dataset dal vostro processo—il ROI derivante dalla riduzione dei difetti da tombstone e ponticelli giustifica da solo lo sforzo.
2. Ottimizzare il Posizionamento: Integrate il modello predittivo nel software della macchina Pick & Place. Invece di mirare al centro nominale della piazzola, la macchina dovrebbe mirare a una posizione "pre-compensata" $P_{comp} = P_{nominale} - \text{spostamento predetto}$, utilizzando efficacemente il processo di rifusione come fase finale di calibrazione automatizzata.
3. Colmare il Divario Fisica-ML: La prossima frontiera è l'AI Ibrida. Utilizzate un modello semplificato basato sulla fisica (es. calcolo dei momenti di tensione superficiale) per generare dati di addestramento sintetici o come feature stessa, quindi affinate con dati reali. Questo, simile a come operano le Physics-Informed Neural Networks (PINN), affronterebbe il difetto di generalizzabilità.

4.4 Esempio di Framework di Analisi (No-Code)

Scenario: Un ingegnere di processo deve ridurre i difetti per un nuovo assemblaggio di condensatori 0201. Applicazione del Framework: 1. Livello Dati: Per 50 schede, variare intenzionalmente l'offset di posizionamento entro un intervallo controllato (es. ±50 µm). Registrare l'offset iniziale X, Y, $\theta$, le dimensioni delle piazzole e la dimensione dell'apertura dello stencil. 2. Livello Misurazione: Post-rifusione, utilizzare l'Ispezione Ottica Automatica (AOI) o la microscopia di precisione per misurare il finale $\Delta x, \Delta y, \Delta \theta$. 3. Livello Modellazione: Inserire i dati raccolti in un modello RFR (utilizzando librerie come scikit-learn). Addestrare il modello a prevedere lo spostamento. 4. Livello Azione: Il modello produce una mappa di compensazione. Inserirla nella macchina P&P per applicare un posizionamento pre-compensato per le prossime 500 schede. 5. Validazione: Monitorare i tassi di difetto (tombstone, spostamento) dal lotto successivo per quantificare il miglioramento.