工業4.0 (Industry 4.0)可望在提高工廠資料自動化效率和生產率方面發揮重大作用，這有一部份要歸功於汽車、物聯網(IoT)和人工智慧(AI)領域的同時進展。我們可以預見，在未來的工業製程中，機器將負責特定的「學習」任務，利用封閉的回饋迴路，即時監控和報告高度詳盡的生產資料，檢測到偏差後會自動觸發源參數調整。透過這種方式，系統將自我控制和校正，從而極大化提升產品良率。

這個過程將產生的驚人的資料量，如要加以利用和分析，將是一項管理上的艱鉅挑戰；但這對機器學習(ML)來說不可或缺，因為AI系統就是被設計成會汲取和「學習」任何一點可用的資訊。儘管電子產業實現這種等級的自動化和智慧尚待時日，但朝向工業4.0的演進已是現在進行式，PCB製造市場的最新趨勢就證明了這一點。

PCB製造商面臨的壓力越來越大，因為他們被要求提供在其廠房生產的每個PCB成品單元越來越詳盡的資料，從而使客戶能夠利用整個供應鏈中以最高精細度的資料快速識別、追蹤和排除PCB缺陷問題。為了因應這一挑戰，PCB製造商正在改變流程，試圖在每個製程階段都擷取PCB生產資料，並進行根本原因分析(root cause analysis)。這個過程將產生具備大量製造數據的資料庫，最終讓整個製造流程具備完整的可見度，以實現對特定PCB中每一層的功能完整性進行評估，並在元件通過生產線時監測其狀態。

此外，PCB製造商正在尋求利用智慧製造來改善整體製程的新方法，能判定工廠系統中出問題的區域。先進的製程控制和視覺化應用是這項策略的關鍵元素，最終將能實現全自動化的工廠。

逐層精確追蹤

可追溯性和製程控制能力與工業4.0的核心原則非常一致，益處良多。可追溯性是指製造商擁有能在整個PCB製造流程中追蹤缺陷的能力，透過在生產線上收集數位資料，並將此資料直接傳送到工廠的製造執行系統(manufacturing execution system，MES)和IT部門，從而提高生產過程的可見性。此外，透過為所有製造設備建立集中化連結點，可追溯性能提高效率、節省成本，尤其是藉由對分析工具的利用實現了產品良率的提升與製程管理。

實際上，PCB的可追溯性與依賴條碼和軟體的商品和物料追蹤流程並無不同，但與大多數商品不同的是，PCB非常複雜，其故障的後果可能非常嚴重，程度具體取決於它進駐的電子裝置性質，可能是智慧手機、心臟電擊器、無人駕駛車輛或任何其他裝置。

圖1：PCB製造商需要收集和追蹤資料。

只從PCB成品上簡單地讀取和追蹤條碼是遠遠不夠的，因為這樣的可追溯性非常有限，要查明源於內部PCB層的問題會很困難。而工業4.0的精神是讓每片PCB中每一層的每個單元，都必須分別以複雜的條碼標記和軟體來編碼，所以在邏輯上可以連結到PCB各層的其他單元。

這種極其詳細的記錄方法實現了端對端的可追溯性，從而可以對生產線中每片特定PCB的製造流程進行根本原因分析。這些可追蹤的詳細資料涵蓋了：所使用的機器及其參數和操作、缺陷照片、製造日期和時間、作業員姓名、批號等等。

這些追蹤資料對於歷史分析很有價值，但在PCB出廠之前進行處理、分析並立即回饋給MES，也同樣有價值，甚或更具價值。如果要使用這些資料來有效識別和糾正生產過程中出現的問題，就需要對這些資料即時評估並採取相對應的行動，從而避免缺陷的傳播。隨著ML和AI技術的興起，這種即時性的封閉式回饋迴路對於實現真正的自動化學習和決策過程至關重要。

對製程的更深入瞭解

人們已不滿足於對每一單片PCB成品的可追溯性，越來越要求對PCB製程的完全可見度。截迄今還沒有機器能自動做決策，而生產線上的作業員也無法及時檢查眾多製造系統以準確判別問題和趨勢。先進的製程控制和視覺化技術出現，僅代表我們朝著實現由AI驅動的全自動工廠邁出了第一步。

採用先進製程控制和視覺化技術，自動化產出且高度詳盡的生產報告，將在產品生產初期就為製造商提供一幅全景圖，具備即時可見性，以及貫穿整個製造和檢查階段的缺陷分佈圖，詳盡程度從PCB拼板階段(panel level)到每一片PCB單元完成。PCB製造商可以利用生產監控中收集到的分析資料，快速準確地判別整個設計和製造流程中的缺陷趨勢。

憑藉具有可行性建議的實際生產資料，PCB製造商可以進行根本原因分析，並與設計人員建立良性回饋機制。這種機制改善了整個生產線的管理，可以得出有效、迅速和更加明智的決策，從而改善生產過程。由此產生的益處包括降低維護成本、減少停機時間以及提高生產率和效率。

收集資料、提升速度

費盡千辛萬苦才實現的可追溯性已成為嵌入式PCB製造商需要遵從的新規範，因為要在利潤豐厚的電子裝置市場中站穩優勢，不能容忍有缺陷的產品。而裝置完整性和可追溯性所帶來的影響，遠遠超過了產品可靠性。確實，在競爭激烈的PCB製造商領域中，PCB製造商展示和維持高水準產品品質和良率的能力，將成為影響客戶做選擇的日益重大因素。

電子裝置廠商對供應商的可追溯性流程及其對良率的影響有越來越多審查，這些審查反過來也為客戶評估供應商生產可擴展性和成本結構提供依據。製造商可以利用QR code (圖2)追蹤每一片電路板。

圖2：製造商可以利用QR code在整個生產流程中追蹤電路板。

從更高層面來說，因為供應商都在尋找改善不同系統製程並提高整體良率的新方法，先進的製程控制變得至關重要。對於要爭取寶貴政府補助的PCB供應商來說，可追溯性和即時連結能力更是特別重要；這種趨勢在歐洲和中國尤為明顯，例如中國政府提出的「中國製造2025」戰略規劃就對工業4.0高度重視。

可追溯性和先進分析應用程式是開發AI驅動系統的初步措施，反之這些系統也是朝全自動生產廠房(工業4.0終極目標)邁進的不可或缺要素，PCB供應商渴望在此證明自己的能力。隨著智慧型手機和高階電子產品在大眾市場上展現的雄心壯志，PCB供應商們的生產數位化趨勢也正在加速。

隨著下一代PCB和嵌入式零組件供應商積極切入快速成長的自動駕駛車輛──對設備故障和影響乘客安全的缺陷幾乎是零容忍──市場；生產流程的數位化已勢不可擋。而或許正是汽車市場，將PCB資料自動化需求往西方傳播至工業化的歐洲和北美/南美工廠；可以理解載運乘客的自動駕駛車輛(以及組裝這些車輛的機器人)，會需要最嚴格的PCB和製程完整性規範。

利用配套分析工具實現的可追溯性，有助於確保車用PCB在整個生產週期中都易於追蹤、接觸和適應製程控制。未來，即時連結能力將有助於確保在偵測到缺陷後，能立即判別並糾正製程異常。這種連結性還將提供對機器狀態和相關警報的洞察，並實現對機器的遠端控制。隨著AI在智慧工廠自動化中的應用，這些功能作為工業4.0願景的核心，將變得不可或缺。

本文同步刊登於電子工程專輯雜誌2020年2月號

(參考原文：Industry 4.0 Drives New Perspective on PCB Manufacturing，by Tal Lev-Ran)

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