Analisis Statistik Anjakan Komponen dalam Proses SMT Pick and Place

1. Pengenalan

Surface Mount Technology (SMT) is the dominant method for assembling electronic components onto printed circuit boards (PCBs). The pick-and-place (P&P) process, where components are positioned onto wet solder paste, is a critical step. A subtle but significant phenomenon in this stage is anjakan komponen—pergerakan tidak sengaja komponen pada pes pelekat likat sebelum pematerian refluks.

Secara tradisional, anjakan ini dianggap boleh diabaikan, sering bergantung pada kesan "penjajaran sendiri" proses refluks seterusnya untuk membetulkan ralat penempatan kecil. Walau bagaimanapun, apabila saiz komponen mengecil ke skala sub-milimeter dan permintaan industri untuk kadar kecacatan hampir sifar meningkat, memahami dan mengawal anjakan ini telah menjadi penting untuk pembuatan hasil tinggi.

Kertas ini menangani jurang kritikal: walaupun kajian terdahulu wujud, tiada yang menggunakan data dari barisan pengeluaran lengkap dan terkiniKajian ini bertujuan untuk: 1) Mencirikan tingkah laku anjakan komponen, dan 2) Secara statistik mengenal pasti dan menyusun faktor penyumbang utama menggunakan data dunia sebenar.

2. Methodology & Data Collection

2.1 Experimental Setup

Data was collected from a fully operational SMT assembly line, incorporating Stencil Printing (SPP), Pick-and-Place (P&P), and inspection stations (SPI, Pre-AOI). The study focused on enam jenis komponen elektronik yang berbeza untuk memastikan kebolehgeneralisasian.

Key Measured & Controlled Variables:

• Sifat-sifat Pes Pateri: Kedudukan (Ofset X, Y), isipadu, kawasan pad, ketinggian/ketebalan stensil.
• Faktor Komponen: Jenis, kedudukan sentroid yang direka pada PCB.
• Parameter Proses: Placement pressure/force from the P&P machine head.
• Pemboleh Ubah Hasil: Anjakan komponen terukur (sesaran dalam arah X dan Y) yang dirakam oleh sistem Pre-AOI.

2.2 Statistical Methods

Pendekatan statistik pelbagai aspek telah digunakan:

• Descriptive Statistics & Visualization: Untuk memahami taburan dan magnitud anjakan.
• Analisis Kesan Utama: Untuk menentukan impak individu setiap faktor (contohnya, isipadu pes, jenis komponen) terhadap magnitud anjakan.
• Analisis Regresi: Untuk memodelkan hubungan antara pelbagai faktor input dan hasil anjakan, mengukur kesan gabungan mereka.
• Ujian Hipotesis: Untuk mengesahkan kepentingan statistik faktor yang dikenal pasti.

3. Results & Analysis

3.1 Tingkah Laku Anjakan Komponen

Data secara muktamad membuktikan bahawa anjakan komponen adalah satu fenomena sistematik yang tidak boleh diabaikan. Anjakan diperhatikan merentasi semua jenis komponen, dengan magnitud yang kerap melebihi had toleransi untuk mikrokkomponen moden. Taburan anjakan bukan semata-mata rawak, mencadangkan pengaruh daripada parameter proses tertentu.

3.2 Analisis Faktor Penyumbang

Analisis statistik mengenal pasti pemacu utama anjakan komponen. Faktor-faktor disenaraikan di bawah mengikut pengaruh relatifnya:

1. Solder Paste Position/Deposition Offset: Faktor tunggal yang paling kritikal. Ketidakselarasan antara pes yang didepositkan dan pad PCB menciptakan daya pembasahan yang tidak seimbang, "menarik" komponen.
2. Kedudukan Komponen yang Direka di PCB: Kesan bergantung lokasi, berpotensi berkaitan dengan lenturan papan, nod getaran, atau variasi perkakasan merentasi panel.
3. Jenis Komponen: Saiz, berat, dan geometri pad mempengaruhi kestabilan pada pes dengan ketara. Komponen yang lebih kecil dan ringan lebih mudah berubah kedudukan.
4. Solder Paste Volume & Height: Pes pateri yang tidak mencukupi atau berlebihan mempengaruhi kekuatan lekatan dan sifat kendur.
5. Tekanan Penempatan: Walaupun penting, kesannya kurang ketara berbanding tiga faktor utama dalam konfigurasi kajian ini.

3.3 Penemuan Statistik Utama

4. Technical Details & Mathematical Framework

Anjakan komponen boleh dimodelkan sebagai masalah ketidakseimbangan daya. Daya pemulihan yang disediakan oleh ketegangan permukaan dan kelikatan pes pateri menentang daya anjakan (contohnya, dari getaran, kemerosotan pes). Model ringkas untuk keadaan keseimbangan boleh dinyatakan sebagai:

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

Di mana daya pemulihan adalah fungsi geometri pes dan sifat bahan: $F_{\text{surface tension}} \propto \gamma \cdot P$ (γ ialah ketegangan permukaan, P ialah perimeter pad), dan $F_{\text{viscous}} \propto \eta \cdot \frac{dv}{dz} \cdot A$ (η ialah kelikatan, dv/dz ialah kadar ricih, A ialah luas). Analisis regresi pada dasarnya mengukur bagaimana faktor seperti pes offset (yang mempengaruhi asimetri daya) dan isipadu (yang mempengaruhi A dan P) mengganggu keseimbangan persamaan ini.

5. Experimental Results & Chart Description

Carta 1: Plot Kesan Utama untuk Anjakan Komponen. Carta ini akan memaparkan magnitud anjakan min pada paksi-Y berbanding tahap berbeza setiap faktor (Ofset Pasta, Jenis Komponen, dll.) pada paksi-X. Cerun curam untuk "Ofset Pasta" akan mengesahkan secara visual ia sebagai faktor paling berpengaruh, menunjukkan hubungan linear yang jelas antara ralat ofset dan anjakan yang terhasil.

Chart 2: Scatter Plot & Regression Line of Shift vs. Paste Position Error. Satu kelompok titik data yang memplot anjakan terukur (paksi-Y) berbanding ralat pemendakan pasta terukur (paksi-X). Garis regresi terlaras dengan cerun positif dan nilai R² yang tinggi akan memberikan bukti kukuh bagi hubungan langsung dan boleh diukur antara kedua-dua pemboleh ubah ini.

Carta 3: Plot Kotak bagi Anjakan mengikut Jenis Komponen. Enam kotak bersebelahan, setiap satu menunjukkan median, kuartil, dan pencilan bagi anjakan untuk satu jenis komponen. Ini akan mendedahkan jenis komponen mana yang paling berubah-ubah atau cenderung kepada anjakan yang lebih besar, menyokong penemuan faktor "Jenis Komponen".

6. Kerangka Analisis: Contoh Kajian Kes

Senario: Sebuah kilang memerhatikan peningkatan 0.5% dalam kegagalan Pasca-AOI untuk kapasitor 0402 tertentu di lokasi B12 pada panel.

Aplikasi Kerangka Penyelidikan Ini:

1. Data Triage: Asingkan data SPI untuk tampalan di lokasi B12 dan data Pra-AOI untuk komponen 0402 di B12.
2. Factor Check - Paste Position: Kira min dan sisihan piawai bagi anjakan pes (X,Y) untuk pad di B12. Bandingkan dengan purata panel. Anjakan sistematik akan menjadi suspek utama.
3. Factor Check - Location & Jenis Komponen: Sahkan sama ada komponen 0402 lain di tempat lain pada panel gagal. Jika tidak, interaksi "Jenis Komponen (0402)" dan "Kedudukan Direka (B12)"—mungkin titik getaran panas—terlibat.
4. Root Cause & Action: Jika anjakan pes adalah penyebabnya, kalibrasi pencetak stensil untuk lokasi tersebut. Jika ia getaran khusus lokasi, laksanakan redaman atau laraskan kelajuan penghantar untuk zon panel itu.

Pendekatan berstruktur dan berpandukan data ini bergerak dari gejala ke punca akar dengan cekap, memanfaatkan senarai faktor berperingkat sebagai panduan penyiasatan.

7. Perspektif Penganalisis Industri

Teras Pandangan: This paper delivers a crucial, data-backed reality check: the "self-alignment safety net" in reflow is broken for advanced SMT. The authors convincingly shift the quality paradigm upstream, proving that P&P shift is a primary defect generator, not a negligible artifact. Their use of real production data, not lab simulations, gives the findings immediate credibility and operational urgency.

Aliran Logik: Logik penyelidikan ini kukuh. Ia bermula dengan mencabar andaian industri, mengumpul bukti dari persekitaran paling relevan (lantai kilang), menggunakan alat statistik yang sesuai untuk mentafsir kerumitan, dan menyampaikan senarai penyebab yang jelas serta disusun mengikut kepentingan. Fokus terhadap pelbagai jenis komponen mengelakkan generalisasi melampau dari kes tunggal.

Strengths & Flaws: Kekuatan utamanya tidak dapat dinafikan—kesahan dunia sebenar. Ini bukan teori; ia adalah laporan diagnostik dari barisan hadapan. Kedudukan faktor memberikan pelan tindakan segera untuk jurutera proses. Kelemahan utama, yang biasa dalam kajian sedemikian, adalah sifat kotak hitam bagi "faktor mesin." Walaupun getaran atau ketidakstabilan penghantar disebut, ia tidak dikuantifikasi dengan data pecutan atau yang serupa. Kajian ini mengaitkan anjakan yang diperhatikan dengan parameter yang boleh diukur (paste, position) tetapi membiarkan kesihatan mesin yang lebih luas sebagai penyumbang yang disimpulkan, bukannya diukur. Integrasi yang lebih mendalam dengan data IoT peralatan akan menjadi langkah logik seterusnya.

Pandangan Yang Boleh Dilaksanakan: Bagi pengurus barisan SMT dan jurutera proses, penyelidikan ini mewajibkan tiga tindakan: 1) Tingkatkan data SPI dan Pre-AOI daripada pemantauan pasif kepada input kawalan proses aktif. Korelasi antara anjakan pes dan anjakan adalah langsung dan boleh ditindak. 2) Laksanakan resipi proses khusus lokasi. Jika kedudukan komponen pada panel penting, pelan penentukuran dan pemeriksaan harus mencerminkannya, beralih daripada pendekatan panel satu-saiz-sesuai-semua. 3) Semak semula ambang "boleh diterima" untuk pemendapan pes dan ketepatan penempatan berdasarkan penemuan ini, terutamanya bagi komponen mikro. Jalur toleransi mungkin perlu diketatkan.

Kajian ini selaras dengan tren lebih luas dalam pembuatan pintar dan Industry 4.0, di mana penyelidikan seperti "A Cyber-Physical Systems approach to SMT assembly quality prediction" (Zhang et al., IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2021) mengadvokasi maklum balas gelung tertutup antara stesen pemeriksaan dan alat proses. Kertas kerja ini menyediakan hubungan sebab-akibat khusus yang diperlukan untuk membina gelung pintar tersebut.

8. Future Applications & Research Directions

Penemuan ini membuka beberapa laluan untuk inovasi:

• Kawalan Proses Ramalan: Integrating the regression models into a real-time system. SPI data could predict potential shift for each component, allowing the P&P machine to dynamically adjust placement coordinates to pra-pampasan untuk pergerakan yang dijangkakan.
• AI/ML untuk Analisis Punca Akar: Mengembangkan set data untuk memasukkan parameter kesihatan mesin (spektrum getaran, arus motor servo) dan menggunakan pembelajaran mesin (contohnya, Random Forests, Gradient Boosting) untuk mendedahkan interaksi bukan linear dan faktor tersembunyi di luar skop regresi tradisional.
• Advanced Materials & Solder Paste Formulations: Penyelidikan terhadap pes pateri dengan "kekuatan lekatan" yang lebih tinggi atau sifat reologi yang disesuaikan untuk menstabilkan komponen dengan lebih baik selepas penempatan, secara langsung menangani ketidakseimbangan daya yang dikenal pasti.
• Standard Development: Kerja ini menyediakan asas empirikal untuk konsortium industri seperti IPC untuk mengemas kini piawaian (contohnya, IPC-A-610) dengan kriteria penerimaan yang lebih ketat dan berasaskan data untuk penempatan komponen sebelum proses reflow.

9. References

1. Figure 1 adapted from standard SMT process flow literature.
2. Lau, J. H. (2016). Pateri Pateri dalam Pembungkusan Elektronik. Springer. (For solder paste material properties).
3. Whalley, D. C. (1992). Model ringkas proses pemasangan untuk komponen pemasangan permukaan. Circuit World. (Kajian awal mengenai daya semasa penempatan).
4. Lea, C. (2019). A Scientific Guide to SMT Reflow Soldering. Electrochemical Publications. (Membincangkan had-had penjajaran sendiri).
5. Montgomery, D. C. (2017). Reka Bentuk dan Analisis Eksperimen. Wiley. (Asas untuk kaedah statistik yang digunakan).
6. Zhang, Y., et al. (2021). Pendekatan Sistem Siber-Fizikal untuk Ramalan Kualiti Pemasangan SMT. IEEE Transactions on Industrial Informatics. (Untuk konteks pembuatan pintar masa depan).
7. IPC-A-610H (2020). Penerimaan Perhimpunan Elektronik. Persatuan IPC.