智慧製造透過連接設計、工廠流程和物料流來簡化運營,以數位方式整合電子生產。這可以提高整個生產生命週期的效率、降低成本並提高品質。透過快速適應市場變化,在快節奏的電子產業中保持敏捷性和競爭力。
製造商必須快速適應市場和消費者的需求。數位解決方案和低程式碼平台有助於簡化流程、縮短上市時間並降低成本。了解這些技術如何能敏捷地回應產業趨勢並推動快節奏電子產業的創新。
「我們的使命是 100% 品質、100% 交付績效和 100% 無浪費,」西門子 MF-K 工廠經理 Bernd Schmid 說。「這意味著我們希望用盡可能少的資源來製造我們的產品。」(Siemens MF-K)
ROJ 執行長 Franco Oliaro 表示:「唯一的解決方案是數位化。」「品質和速度,這就是挑戰。世界正在走向極端定制。對於大規模定制,你肯定需要數位化。(ROJ)
伊萊克斯將上市時間縮短了 30%,工廠實現了 100% 數位化,展示了虛擬問題解決如何顯著縮短生產時間和成本。(伊萊克斯)
從電子 (PCB) 和機械設計到先進製造流程,利用三種數位轉型路徑加速您的營運。
整合加工計劃是一種全面的製造流程管理方法,可簡化整個企業組裝程序的編寫、分析和溝通。主要優點包括:
即時可見性提供對全球製造營運的全面、即時監督和控制。該系統整合了智慧生產技術:
ROJ 使用 Valor Process Preparation 軟體並為每個製程步驟創建全面的數位孿生,透過快速設定和簡單的製程準備,將新產品推出時間縮短了 40% 以上。
(ROJ)
使用 Valor Process Preparation 軟體可加快範本資料產生速度。再加上速度加快 10% 的 SMT 流程和更準確的 BOM 報價,使 BMK 能夠高效處理增加的 NPI/ECO 專案。(BMK)
實施 Opcenter 和 Valor 軟體可實現 Scanfil 的閉環品質控制,將生產率提高 10% 以上,將速度提高 40%,並增強多品種、小批量生產中的設定轉換。(掃描菲爾)
Siemens Rastatt
Electronics, Semiconductor devices
Rastatt, Germany
Opcenter APS, Opcenter Intelligence for On Premises
了解智慧製造如何改變電子產品生產。探索我們的綜合資源庫,了解整合設計、優化工廠流程和簡化物料流程。獲得洞察並找到解決方案,以快速適應市場需求並保持在動態電子產業的競爭力。
智慧工廠利用多種尖端技術來優化製造流程並提高生產力。物聯網 (IoT) 的核心是連接機器、設備和系統,實現即時數據收集和通訊。這種互連網路得到了高級分析和人工智慧 (AI) 的補充,這些技術可以處理大量數據以得出可行的見解並實現預測性維護。雲端運算為資料儲存和處理提供了必要的基礎設施,而邊緣運算則可以實現更快的本地化決策。機器人和自動化,包括協作機器人 (cobot),可以簡化重複性任務並提高精確度。數位孿生技術創建實體資產的虛擬副本,促進模擬和最佳化。積層製造(3D 列印)可實現快速原型製作和客製化生產。擴增實境 (AR) 和虛擬實境 (VR) 增強工人培訓並提供即時指導。網路安全措施可保護這些互連繫統免受威脅。這些技術共同構成了智慧工廠的支柱,使製造營運的效率、靈活性和品質達到了前所未有的水平。
我們的智慧製造解決方案為電子製造商帶來變革性的好處。透過無縫整合設計、製造和供應鏈流程,您可以優化生產並提高整個營運的效率。這些解決方案透過提高資源利用率和最大限度地減少錯誤來幫助降低成本,同時透過即時監控和數據驅動的控制措施來提高品質。您將獲得快速適應市場變化和客戶需求的敏捷性,並利用數據分析來改善整個製造生命週期的決策。最終,我們的解決方案使您能夠跟上快節奏電子行業的行業進步,推動業務創新和成長,從而保持競爭力。
我們的智慧製造解決方案透過結合尖端技術的整合方法徹底改變了電子組裝。我們採用數位孿生建模進行實施前優化和進階自動化,以提高精度和速度。物聯網 (IoT) 感測器可實現即時監控,而人工智慧和機器學習則不斷優化流程並預測維護需求。
我們基於雲端的系統提供跨多個站點的集中控制,提高營運視覺性。我們整合供應鏈管理功能和人工智慧驅動的品質控制措施,以確保及時交付組件和高品質的輸出。該系統的靈活性允許針對不同的產品類型快速重新配置,從而增強市場響應能力。
全面的數據分析支撐著這些技術,為數據驅動的決策提供見解。這種整體方法顯著提高了效率,減少了錯誤,最大限度地減少了停機時間並提高了整體產品質量,使製造商能夠在快速發展的行業環境中保持競爭力。
我們的智慧製造解決方案透過多方面的方法顯著增強了電子製造的品質控制。我們系統的核心是即時監控,其中物聯網感測器持續追蹤生產參數,從而可以即時檢測與品質標準的偏差。人工智慧檢測系統對此進行了補充,該系統使用先進的機器視覺和演算法來執行自動化、高速檢測,其精度比傳統手動方法更高。
我們利用預測分析來分析歷史和即時數據,使我們的系統能夠在潛在的品質問題發生之前進行預測,從而實現主動幹預。數位孿生技術創建生產過程的虛擬模型,有助於在模擬環境中識別和解決品質問題,以免影響實際生產。
我們的解決方案還提供端到端的可追溯性,從而更輕鬆地隔離和解決品質問題的根本原因。自適應過程控制進一步增強了這一點,其中機器學習演算法不斷優化生產參數,以在不同條件下保持一致的品質。
所有這些技術的基礎是全面的分析工具,它們為數據驅動的決策和品質控制流程的持續改進提供見解。透過整合這些先進技術,我們的智慧製造解決方案可協助電子製造商大幅降低缺陷率、提高產品一致性並增強整體品質保證流程。