PCB プリント基板ソリューション
お客様は台湾トップ 3 のスマートフォン用 PCB メーカーで、ハイエンドスマートフォンとタブレット市場を対象としています。PCB ウェット工程では監視パラメータが多数あり、既存設備はスマートセンシング技術を欠いてリアルタイム監視や動的調整ができませんでした。IoT と AI モジュールの導入により、リアルタイムの設備監視を実現し、異常と不良品を削減しました。
AI 欠陥認識技術
Zero NG の AI 技術により ROI 画像を AI モデルで二次判定し、誤報率とエスケープ率を大幅に低減。
≤ 15%
誤報率 (False Alarm) 低減
≤ 2%
精密欠陥認識誤差
Zero NG について
軽量 AI モデル、コスト効率に優れる
OK サンプルのみで最初のモデルをトレーニング可能
ゼロからでも迅速にトレーニング完了
AI 未経験の初心者でも簡単に使用可能
AI 検出成功事例
LED 欠陥検出
導入前
Overkill rate 1.3%、Escape rate 0.93%
導入後
Overkill rate 0.45%、Escape rate 0.07%
Die Bond 検出
導入前
従来の検査方式、誤報とエスケープ率が高い
導入後
Overkill rate 0.15%、Escape rate 1.55%
プロジェクト背景
お客様は台湾トップ 3 のスマートフォン PCB メーカーで、プレミアムスマートフォンとタブレットを対象。PCB ウェット工程で監視パラメータが多く、設備にスマートセンシング技術が不足。IoT と AI モジュールでリアルタイム設備監視を実現、異常と不良品を削減。
PCB メッキ工程リアルタイム監視
IoT で電流・電圧・硫酸銅濃度等のパラメータをリアルタイム収集・監視し、ダッシュボードで重要パラメータを可視化。工程変動を連続記録し自動添加システムと統合、パラメータを動的調整して設備安定を維持。
IoT で工程パラメータをリアルタイム収集・監視、AI アルゴリズムと統計分析を組み合わせ
5 分ごとの硫酸銅濃度変化トレンドが一目瞭然、異常は即座に対応
On-line SPC でメッキ膜厚のリアルタイムトレンドを提供、パレート図で主要欠陥原因を表示
管理者はいつでも各パラメータを監視し生産状況を包括的に把握
導入重点：センシング → 可視化 → 分析とフィードバック
PCB メッキ工程予測プラットフォーム
領域専門家の経験で訓練したインテリジェントメッキ膜厚予測モデルにより、設備パラメータ設定値のスマートな参考基準を提供。実験回数を削減し歩留まり向上時間を短縮。人員経験をベースに AI モデルをトレーニングし、試験回数を削減。
PCB 業界 よくある質問
AI 検出モデルにはどれくらいのトレーニングデータが必要ですか？
Zero NG 技術は OK サンプルのみでトレーニングを開始でき、ゼロからでも迅速に完了します。
IoT でどのパラメータを監視できますか？
電流・電圧・硫酸銅濃度等の工程パラメータをリアルタイム収集しダッシュボードで表示。
予測モデルの精度はどうですか？
領域専門家の経験で訓練されたモデルで、システム予測値と実測値は高い一致度を示します。