SMT 產線設備數採
與良率優化分析

二、核心痛點

良率卡在 95%，老迴流焊爐數據加密讀不出，前後工序數據割裂，不良根因難定位。

• 良率瓶頸 5%：PCBA 整體良率長期停在 95%，5% 不良率因高價值芯片、整板成本高而損失顯著，須持續優化降低。
• 老迴流焊爐數據孤島：十七年前設備、原廠被併購、日誌與數據庫均加密，24 溫區關鍵工藝數據無法讀取，工藝狀態不可見。
• 前後工序數據割裂：印刷機、SPI、貼片機、迴流焊爐、AOI 各設備數據相互獨立，缺統一底座，難以做端到端關聯分析。
• 不良根因難定位：傳統方式難把不良現象（多錫 / 少錫 / 錫橋等）與具體設備參數關聯，優化往往憑經驗、無據可依。

四、解決方案：G160 + T100 + DVS + AI 數據底座

協議設備 G160 採、加密老設備 T100 看、雙源匯聚 DVS、上層 AI 做關聯與建模。

• G160 採集整線各設備實時參數：以日誌 / 數據庫採集爲主，對接 SMT 產線印刷機、SPI、貼片機、AOI 等設備，實時獲取關鍵工藝參數。
• T100 破解老迴流焊爐數據孤島：對十七年前、加密、無技術支持的老迴流焊爐，T100 接管其屏幕視頻信號，視頻OCR識別軟件界面，提取上下 24 個溫區——24 個實時溫度 + 24 個設置溫度（共 48 參數）+ 底部報警信息（含年月日時間信息，及中英文加符號的錯誤 / 報警信息）。
• 全量上送 DVS 數採可視平臺：G160 / T100 雙源數據統一匯聚 DVS，做屏幕層 + 協議層融合、清洗與時間戳對齊、可視化，構建統一數據底座。
• 對接上層 AI 算法應用：DVS 數據底座對接 AI 算法團隊，建立 SMT 設備關鍵工藝參數的實時採集與分析能力，支撐現場控制與後續工藝參數優化。
• 前後工序端到端關聯：打通印刷機—SPI—貼片—迴流焊—AOI 數據，完成前後工序端的數據關聯，把"孤立參數"變成"工藝鏈路視圖"。
• 印刷機參數—SPI 維度關聯建模：以二維碼或時間維度，將錫膏印刷參數與 SPI 檢測到的維度進行關聯，AI 算法團隊建立可實時分析與建模的表，快速定位問題、提出各設備優化參數。

六、爲什麼是 G160 + T100 + DVS

"協議設備 G160 採、加密老設備 T100 看、雙源匯聚 DVS"——恰好覆蓋整線數採全場景。

• 雙源覆蓋全產線：G160 以日誌 / 數據庫採集有協議、有接口的設備（印刷機 / SPI / 貼片機 / AOI）；T100 專攻無接口、加密、原廠消失的老設備（老迴流焊爐）屏幕——凡有屏幕、有協議皆能採。
• DVS 雙源融合：屏幕層 + 協議層數據統一納管、清洗與時間戳對齊、可視化，構建 AI 就緒的統一數據底座，避免數據各自爲政。
• AI 就緒的數據底座：結構化、時序對齊、跨設備關聯的數據，使 AI 算法團隊無需再做底層採集，直接聚焦工藝建模與良率優化。
• 端到端優化閉環：從採集、關聯、分析到參數調優形成閉環，把"被動救火"變成"主動優化"，良率提升可量化、可複製。

八、G160 協議 / 數據庫採集支持的 PLC 與控制器品牌型號

本案例中 G160 以日誌 / 數據庫方式採集 SMT 整線各設備實時參數，以下爲 G160 已驗證可接入數據採集的主流 PLC 與控制器品牌型號（數據統一以 g160_compat.json 爲權威源）；另有 T100 視頻OCR 覆蓋各類工業屏 / 老設備軟件界面（型號無關），二者互補實現整線數採無盲區。