Адаптивность промышленных кибер-физических систем как ключевое качество успешного производства отечественной электроники

Конкурентный рынок вынуждает компании постоянно искать новые способы улучшения своей продукции. Чтобы выделяться среди конкурентов, производители внедряют новейшие технологии, разрабатывают уникальные функции и повышают эффективность производственных процессов. Это ведет к созданию более качественных продуктов, отвечающих современным требованиям потребителей. А для поддержания прибыльности компаниям приходится оптимизировать производство, улучшать производственные процессы и повышать производительность труда. Также на конкурентном рынке производители осознают важность репутации бренда. Если продукт имеет низкое качество, покупатели быстро переключатся на продукцию конкурентов. Поэтому компании должны активно внедрять системы контроля качества на всех этапах производственного процесса, начиная от выбора сырья и заканчивая финальной проверкой готового изделия.

Вся изложенная выше логика здравого смысла начинает рушиться при живом общении с реальными коллегами из действующих производств электроники РФ.

Фундаментальных причин низкого и нестабильного качества много, вот 5 самых популярных, из озвученных:

1. Недостаток инвестиций в научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы (НИОКР). Развитие современной электроники требует значительных вложений в фундаментальные и прикладные исследования, а также в разработку новых технологий. Недостаточное финансирование НИОКР ограничивает возможности российских компаний по созданию инновационных продуктов и технологий.

2. Отставание в области микроэлектроники. Микроэлектронные компоненты являются основой большинства современных электронных устройств. Россия значительно отстает от мировых лидеров в этой сфере, что затрудняет создание конкурентоспособных и качественных продуктов.

3. Проблемы с производственными мощностями и инфраструктурой. Некоторые российские предприятия используют устаревшее оборудование и технологии, что снижает эффективность производства и качество конечной продукции. Новейшие технологии труднодоступны из-за санкций.

4. Низкий уровень локализации производства. Многие компоненты и материалы импортируются из-за рубежа, что делает отечественную промышленность зависимой от внешних поставщиков. Это увеличивает стоимость продукции и снижает устойчивость к колебаниям на мировом рынке.

5. Недостаточная квалификация кадров. В отрасли электроники требуется высококвалифицированный персонал, обладающий современными знаниями и навыками. Недостаток таких специалистов или их низкая мотивация может негативно сказываться на качестве продукции.

И это мы еще не упомянули о высокой ставке ЦБ, дефиците отечественного технологического оборудования, нерыночных факторах конкуренции и многом, многом другом.

Теоретически правильные алгоритмы и «кайдзен» советы в РФ выдержать особенно тяжело. Почему так? Потому что качество продукции на выходе зависит от огромного количества факторов, на многие из которых мы не можем повлиять. Всегда приятно читать советы в духе «не нравится поставщик компонентов, материалов или оборудования? — смените его!». А что делать, если стоимость и сроки замены неподъемны для ресурсов бизнеса?

Компания Остек-СМТ уже четвертый десяток лет сфокусирована на автоматизации и роботизации приборостроения РФ. Поэтому давайте погрузимся в актуальную тему оснащения производств электроники современным технологическим оборудованием. Таким, как линии поверхностного и штыревого монтажа, участки отмывки, лакировки, входного, оптического, неразрушающего, рентгеновского контроля и т.д. Теоретически понятно, что стабильное и высокое качество электронных изделий недостижимо при использовании оборудования устаревшего, изношенного, не обеспечивающего нужные технологическую точность и окно технологического процесса.

Парадоксально, но и тут реальность начинает «править» теорию. Есть примеры заводов, оснащенных дорогостоящим «недружественным» оборудованием из Японии, Германии, Швейцарии, которые проигрывают конкуренцию производствам, использующим устаревшее, бывшее в употреблении, азиатское оборудование эконом-класса. См. рис. 1-2.

Рис.1 Низкоавтоматизированная сборка смартфонов во Вьетнаме

Рис. 2 Foxconn собирает в Индии смартфоны на снятых с производства моделях установщиков

Как такое возможно? Дело в том, что характеристики оборудования — очень важный, но не единственный фактор конкурентоспособности предприятия. Общеизвестна теория бочки Либиха или закон ограничивающего фактора, когда критический фактор определяет уровень всей системы.

Если оборудование не лимитирует уровень качества, то не будет никакого экономического эффекта от дальнейшего улучшения его точности, производительности и т.д. Аналогичная идея лежит в основе общеизвестной теории ограничений Голдратта.

Вроде бы все банально, логично и недостойно упоминания. Однако, есть место волшебству и в цехах сборки электроники. Регулярно там происходит известный с детства фокус превращения «кареты в тыкву». А именно, оборудование, еще вчера соответствовавшее производственным задачам, сегодня уже не может собрать новые изделия или новые объемы заказов. Станки перестают соответствовать требованиям актуальных задач производства, а значит становятся некачественными. Качество — степень соответствия совокупности присущих характеристик объекта требованиям, как известно из стандартов.

Изменились задачи и требования производства, изменились и критерии качества, предъявляемые к оборудованию. И как по мановению волшебной палочки высококачественное дорогостоящее оборудование в один миг вдруг становится некачественным. Например, возникла задача монтировать слишком крупные для станков микросхемы, разъемы или коробление и размеры плат «вдруг» превысили возможности монтажного оборудования.

Произошло «моральное устаревание» — основной риск утраты ценности для технологического оборудования в приборостроении. Средний возраст технологического оборудования в обрабатывающей промышленности РФ 12-13 лет, типичный срок морального старения станков в электронике — 5-10 лет. Поэтому вопросы эффективного применения, существующего или планируемого к закупке оборудования особенно для нас актуальны.

Для борьбы с «моральным устареванием» и формирования «технологического запаса» производители оборудования уже более 20 лет стали разрабатывать модульные системы. См. рис 3.

Рис. 3 Модульная японская система установки SMD компонентов

В таком технологическом оборудовании предусмотрена замена устаревших модулей, блоков, камер технического зрения, установочных головок на новые, отвечающие современным требованиям. Отдельный блок дешевле целого станка и производитель рискует уменьшить объем своих будущих продаж. Кроме того, модульные системы объективно дороже в разработке, испытаниях и производстве. Требуется устойчивый бизнес с долгосрочным расчетом и планированием всего жизненного цикла станка. Поэтому модульные станки дороже, занимают свою нишу «не эконом класса» и не смогли захватить весь рынок промышленного оборудования.

Также стоит отметить наличие функциональных модулей в оборудовании, способных выполнять «смежные» технологические операции и обходиться без покупки дополнительных специальных станков. Для примера рассмотрим операцию трафаретной печати паяльной пасты. Уже давно производители автоматических принтеров предлагают встроенные модули очистки трафарета, дозирования клея, системы проверки качества нанесения пасты при помощи реперных камер.

Естественно встроенные блоки и модули по функциональным, точностным характеристикам и производительности уступают специализированному оборудованию.

Однако для заказчиков оборудования настолько велик соблазн купить универсальный станок «на все случаи жизни», что нередки случаи, когда техническое задание на закупку оборудования (принтера трафаретной печати) получается путем суммирования технических заданий отдельных специализированных станков (установок отмывки, дозирования материалов, автоматической инспекции паяльной пасты). Наглядно эти давние человеческие желания и потребности отображаются в известном образе идеального домашнего животного. См. рис. 4.

Рис. 4 Идеальное ГМО животное глазами потребителя

Как известно, генетический инжиниринг такого ГМО для сельского хозяйства еще не завершен. Хотя давно известны свиньи, дающие не только мясо, сало, кожу, щетину, но и шерсть. В сборке электроники ситуация аналогична. Идеального оборудования еще не разработано, но уже известны примеры универсальных сборочных центров. Такие центры способны в одном цикле прецизионно нанести пасту и клей, проверить качество доз, установить широкий диапазон электронных компонентов. При этом, самым универсальным и распространенным сборочно-монтажным центром в отечественном приборостроении продолжает оставаться радиомонтажник высокого разряда.

Не будем проводить анализ плюсов и минусов построения производства электроники на основе коллектива радиомонтажников высокого разряда. Очевидно, что этот подход устарел еще в прошлом ХХ веке и не перспективен, хотя роль человеческого фактора остается ключевой и сейчас.

Другой способ создания адаптивных производств состоит в улучшении систем организации и управления станочным парком. Например, всем известны Scrum, Lean фреймворки AGILE, часто встречающийся в разработке электроники и ПО. Давайте сделаем цех ver. 1.0, потом 2.0, потом 3.0 и т.д. При планировании в горизонте 5+ лет этот подход жизнеспособен. Вполне реально запустить первую очередь, первый этап производства за пару лет и потом модернизировать, поэтапно масштабировать сборочные мощности на основе «спринтов» длительностью в полгода — год. Такая скорость изменений связана не только со сроками поставок и внедрения станков, но и подготовкой помещений, гибкостью изменения бизнес-процессов, скоростью найма и обучения персонала. Однако такая длительность «спринтов» в месяцы и годы не может никого устроить. Это слишком долго даже для российской электроники.

Альтернативным подходом является развитие гибкой производственной системы (ГПС, англ. Flexible Manufacturing System, FMS). В ее фундаменте заложено 2 идеи: адаптивность (гибкость) управления и адаптивность (многофункциональность) оборудования.

Выделяют две категории ГПС:

• Первая категория называется гибкостью маршрутизации и охватывает способность системы изменяться для производства новых типов продукции, а также способность изменять порядок операций, выполняемых над деталью.
• Вторая категория называется гибкостью оборудования, которая заключается в возможности использования нескольких машин для выполнения одной и той же операции с деталью, а также в способности системы воспринимать масштабные изменения, например, изменения объема, мощности или производительности.

В любом случае, в основе ГПС — кибер-физическая система, построенная на автоматическом оборудовании и программном обеспечении. В РФ мы видим сложности в доступности современного технологического оборудования, готового работать в режиме обмена данными машина-машина М2М в рамках промышленного интернета вещей (IIoT). Также есть объективные сложности в создании и распространении адаптивного управления бизнес-процессами при помощи ПО класса MES и ERP.

Общемировой задачей развития ГПС первой категории является разработка и проверка качественных математических моделей, способных давать устойчивые результаты на низкокачественных, неточных данных (о прогнозах продаж, об уровне дефектности, о реальной трудоемкости продукции, слишком малые выборки данных и т.д.). Стоит процитировать учебник «многие явления описываются такими математическими моделями, разработка теории которых находится пока в начальной стадии и о решении которых мало что известно.» Современные технологические процессы сборки электроники относятся к таким явлениям. Даже технологически линейный поверхностный монтаж (всего три ключевые последовательные операции) все еще вызывает объективные сложности при математическом моделировании. Отечественные исследователи отличаются глубоким фундаментальным подходом, но ограничены в своем доступе к качественным экспериментальным данным автоматизированных производств высокотехнологичной электроники. Поэтому стоит обратить внимание на иностранные источники, например, на узкоспециализированный учебник расчета трудоемкости сборки печатных узлов.

Интересно отметить, что адаптивность оборудования сильно затрудняет создание и точность математического моделирования. Например, один и тот же станок может применять установочные головки с 12 захватами для чипов и с 2-мя захватами для разъемов. Это повышает реальную производительность сборки, но ухудшает точность расчетов в математической модели: «Specifically, the machine uses a 12-head nozzle for small components and a 2-head nozzle for larger components. The interplay between these heads can result in inaccurate cycle time estimations». И в любой, самой удачной и математически устойчивой модели работает общеизвестная формула сложения погрешностей. Даже в самом простом случае независимых параметров с нормальным распределением. См. рис. 5.

Рис. 5. Погрешность (σ распределения) расчетного времени производства как среднеквадратичное стандартных распределений σpi независимых параметров Xi.

Суть формулы — никакие вычислительные методы из независимых параметров с погрешностью в 20-100% не могут сделать достоверный расчет времени производства с целевой погрешностью в 10%. Кроме методик расчета трудоемкости и производительности существуют методы моделирования выхода годных, оптимизации производственного графика при помощи сетевых графов и, конечно же, многообещающего «искусственного интеллекта». В любом случае, малые выборки, погрешности данных, нестабильный человеческий фактор и отсутствие надежных математических моделей для технологического оборудования не позволяют надеяться на активное и легкое развитие ГПС первой категории в РФ.

Самым верным и обоснованным шагом в этой ситуации является внедрение сравнительно бюджетных систем сбора объективных данных о работе производства. Давно известны системы сбора данных как с промышленных роботов, так и с мест ручных операций. Наша компания развивает для этих задач свои продукты УЛ и УРМ уже много лет.

Вторая категория ГПС опирается на адаптивность технологического оборудования. Подход «модульных» системы и станков «комбайнов», выполняющих несколько операций в одном корпусе, мы уже описали выше. Стоит также упомянуть усилия по разработке отечественных адаптивных платформ технологического оборудования для ГПС. Как мы видим, адаптивное оборудование для сборки электроники либо дорого и «недружественно», либо технологически ограниченно, либо еще не вышло из разработок на уровень серийных моделей.

В этой ситуации самое время напомнить об инженерной смекалке и технологической оснастке. Адаптивность производства, во многом, определяется не величиной инвестиций в оборудование, а инженерным и системным мышлением. Например, для улучшения распознавания реперов на платах часто используют оптические системы с многоуровневой RGBW подсветкой. Для очистки контактов разъемов рекомендуется специальное оборудование струйной отмывки. Стоит это миллионы рублей. Иногда тот же эффект дает канцелярский ластик. См. рис. 6.

Рис. 6 Ластик помогает очистить реперы и контакты плат от налета

Важность оснастки давно оценили передовые китайские производители. См. рис. 7.

Рис 7. Футбольные поля оснастки для выпуска мелких серий на EMS производстве мирового уровня

Итак, адаптивность промышленных кибер-физических систем является ключевом качеством устойчивости и успеха производства отечественной электроники. Она лежит в основе развития будущих гибких производственных систем (ГПС).

В статье приведен обзор методов повышения технологической адаптивности для существующих и проектируемых сборочных производств. Специалисты Остек-СМТ рекомендуют два наиболее доступных способа — сбор достоверных количественных производственных данных и развитие оснастки, технологической смекалки. Это послужит основой будущих ГПС первой и второй категорий.