Modelo de Previsão Baseado em Dados para o Deslocamento de Componentes no Processo de Reflow SMT

2.1 Recolha de Dados & Engenharia de Características

Foram recolhidos dados experimentais para estabelecer a relação entre o autoalinhamento e os principais fatores de influência. O conjunto de características foi meticulosamente elaborado para incluir:

• Geometria do Componente: Dimensões (comprimento, largura, altura).
• Geometria do Ponto de Solda (Pad): Tamanho, forma e espaçamento do pad.
• Parâmetros do Processo: Volume da pasta de solda, desvio de colocação (desalinhamento inicial).
• Variáveis Alvo: Deslocamento final em X ($\Delta x$), Y ($\Delta y$) e rotação ($\Delta \theta$).

Esta abordagem baseada em dados vai além dos métodos tradicionais, intensivos em simulação, como observado em revisões sobre data mining na eletrónica, como a de Lv et al., que destacou a escassez de tais estudos aplicados.

2.2 Modelos de Machine Learning

Três modelos robustos de regressão foram implementados e ajustados para previsão:

• Support Vector Regression (SVR): Eficaz em espaços de alta dimensão, procurando ajustar o erro dentro de um limiar $\epsilon$.
• Neural Network (NN): Um perceptrão multicamada concebido para capturar relações complexas e não lineares entre as características de entrada e o movimento do componente.
• Random Forest Regression (RFR): Um método de ensemble que agrega previsões de múltiplas árvores de decisão, conhecido pela sua precisão e resistência ao sobreajuste.

3.1 Métricas de Precisão da Previsão

O modelo Random Forest Regression demonstrou desempenho superior em todas as métricas:

• Ajuste do Modelo (R²): ~99% para deslocamentos translacionais (X, Y), 96% para deslocamento rotacional.
• Erro Absoluto Médio (MAE): 13.47 µm (X), 12.02 µm (Y), 1.52 graus (Rotação).

Estes erros são significativamente menores do que as dimensões típicas de componentes e pads (por exemplo, pacotes 0402 têm ~1000x500 µm), indicando uma elevada relevância prática.

3.2 Desempenho Comparativo dos Modelos

O RFR superou consistentemente o SVR e a NN. Isto está alinhado com os pontos fortes conhecidos dos métodos de ensemble para dados tabulares com interações complexas, como destacado na literatura fundamental de ML (por exemplo, Breiman, 2001). O desempenho potencialmente mais baixo da NN pode derivar do tamanho relativamente menor do conjunto de dados, comum em experiências físicas, onde a robustez do RFR se destaca.

4.1 Ideia Central & Fluxo Lógico

Ideia Central: A "caixa negra" da formação da junta de solda durante o reflow não é um processo caótico, mas sim um sistema determinístico, impulsionado pela física, que pode ser engenharia reversa com dados suficientes. Este estudo prova que a complexa dinâmica de fluidos e forças de tensão superficial, tradicionalmente modeladas com simulações CFD computacionalmente dispendiosas, podem ser capturadas com notável fidelidade por aprendizagem por ensemble baseada em árvores. O fluxo lógico é elegantemente simples: medir o resultado (deslocamento), registar as condições iniciais (características) e deixar o modelo aprender a função oculta $f$ tal que $[\Delta x, \Delta y, \Delta \theta] = f(\text{geometria, pasta, desvio...})$. Isto contorna a necessidade de resolver explicitamente as equações de Navier-Stokes para cada combinação componente-pad.

4.2 Pontos Fortes & Falhas Críticas

Pontos Fortes: A abordagem pragmática, orientada para os dados, é o seu maior ativo. Alcançar precisão preditiva ao nível do micrómetro com RFR fornece valor imediato para a otimização do processo. A escolha do RFR foi astuta, pois lida bem com não linearidade e interações de características sem exigir os conjuntos de dados massivos necessários para deep learning.

Falhas Críticas: O calcanhar de Aquiles do estudo é a sua potencial falta de generalização. O modelo foi quase certamente treinado num conjunto específico de componentes (provavelmente chips passivos), pasta de solda e acabamentos de pad. Preveria com precisão para um pacote QFN ou com um fluxo sem resíduos versus solúvel em água? Como muitos modelos de ML, corre o risco de ser um "gémeo digital" de uma configuração de laboratório muito específica. Além disso, embora a previsão seja resolvida, a causalidade não é. O modelo não explica porquê um componente se move, limitando a sua utilização para inovação fundamental de design. É uma ferramenta correlacional excelente, mas não causal.

4.3 Ideias Acionáveis para a Indústria

1. Implementar Agora: Os fornecedores de EMS e OEMs com linhas SMT de alta mistura e alto volume devem pilotar esta metodologia. Comece por construir um conjunto de dados a partir do seu próprio processo — o ROI apenas da redução de defeitos de "tombstoning" e pontes justifica o esforço.
2. Otimizar a Colocação: Integre o modelo de previsão no software da máquina Pick & Place. Em vez de visar o centro nominal do pad, a máquina deve visar uma localização "precompensada" $P_{comp} = P_{nominal} - \text{deslocamento previsto}$, utilizando efetivamente o processo de reflow como uma fase final de calibração automatizada.
3. Colmatar o Fosso Física-ML: A próxima fronteira é a IA Híbrida. Utilize um modelo físico simplificado (por exemplo, calculando momentos de tensão superficial) para gerar dados de treino sintéticos ou como uma característica em si, depois refine com dados do mundo real. Isto, semelhante a como as redes neurais informadas pela física (PINNs) operam, abordaria a falha de generalização.

4.4 Exemplo de Estrutura de Análise (Sem Código)

Cenário: Um engenheiro de processos precisa de reduzir defeitos para uma nova montagem de condensador 0201. Aplicação da Estrutura: 1. Camada de Dados: Para 50 placas, varie intencionalmente o desvio de colocação dentro de um intervalo controlado (por exemplo, ±50 µm). Registe o desvio inicial X, Y, $\theta$, dimensões do pad e tamanho da abertura do estêncil. 2. Camada de Medição: Após o reflow, utilize Inspeção Ótica Automatizada (AOI) ou microscopia de precisão para medir o $\Delta x, \Delta y, \Delta \theta$ final. 3. Camada de Modelação: Introduza os dados recolhidos num modelo RFR (usando bibliotecas como scikit-learn). Treine o modelo para prever o deslocamento. 4. Camada de Ação: O modelo produz um mapa de compensação. Alimente isto na máquina P&P para aplicar colocação precompensada para as próximas 500 placas. 5. Validação: Monitore as taxas de defeitos ("tombstoning", deslocamento) do próximo lote para quantificar a melhoria.