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问题陈述
3个物联网构建案例的分享
焊球被真空吸附到贴装头的小孔上。系统将检查该贴装头上的焊球是否过多或缺失。当贴装头与基片对齐时，焊球被放置在基片的焊膏上。释放焊球后，将检查贴装头上是否残留有任何焊球。最后，摄像头成像系统将检查基片上是否缺失焊球或焊球位置是否存在偏移。
焊球焊接模块是为基片表面涂抹焊膏的部件。焊球被放置到焊球焊接表面，然后焊膏将其固定在相应位置上。整个封装通过一个回流焊炉，将在其中融化基片表面上的焊膏和焊球。
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成效和优势
构建案例 2：通过在焊球焊接设备中消除和减少错误焊球装配情况降低产能损失
分析功能可在现有工厂联机流程控制系统触发之前，预测出高达 90% 的潜在测试接口单元故障。在此处的情况下，这可帮助及时更存在缺陷的 TIU 以免造成过度拒绝良品，将产能损失降低了 25%。此外，还减少了在预防性维护过程中提前更换尚未故障的备件的需求，从而预计可以降低 20% 的备件成本。
人工检查并分类边际单元的流程非常繁琐，有时需要约8 小时才能成功将边际单元与真正的不良品隔离。
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自动测试装置（ATE）是专门用于在不同设备上执行测试的机器，这些设备被称作被测设备（DUT）。ATE 使用控制系统和自动化信息技术快速执行测试，测量并评估被测设备。11 ATE 系统连接到称为处理工具的自动更换工具上。该工具能够物理更换测试接口单元（TIU）上的被测设备，以便接受该装置的测试。
物联网
成效和优势
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机器视觉设备是一种模块，可筛选单元并将其分类为良品和边际单元。良品将传送到加工流程，而边际单元将接收制造专员的检查并确定其优劣。该手动流程较为耗时。
问题陈述
通过可视化处理传感器读数并将其与各种机器数据和执行系统数据进行关联，成功降低了产能损失，优化了维护成本，并避免了设备突然宕机。这可帮助技术人员主动解决问题，朝着创建预测维护功能而努力。
背景
问题陈述
有缺陷的测试接口单元将会错误地将良品分类为次品，会对制造运营成本造成负面影响。有缺陷的测试接口单元会导致对被测设备进行错误分类，包括拒绝良品。制造部门的目的是检测潜在的 TIU 缺陷，以便及时修理或更换单元，防止它们被错误分类。如果有缺陷的测试接口单元将良品错误分类为次品，该单元将作废。在定期预防性维护期间，一些即便仍然运转正常的组件也会使用备件更换，以避免发生此类问题。
这是因为单元送达操作员、然后传送到隔离模块、最后进行隔离比较费时。图像分析可帮助迅速识别检测模块检测到的不良品。
机器视觉设备模块中记录的边际图形经过预处理。每一张图像都是非结构化数据，需要修改尺寸、剪裁并转化为灰度模式，然后将每个像素转化为二进制格式。此流程的下一阶段涉及特征选择，非结构化图像将由一系列不同的值定义。然后，将这些值赋予各种机器学习算法，用于区分真正不良品和边际不良品。
背景
构建案例 1：通过监控和分析设备参数值并在部件发生故障之前及时更换，减少不必要的产能损失。
成效和优势
构建案例 3：使用图像分析确定良品或次品
图像分析缩短了从大量边际单元中分离真正不良品的时间。图像分析确认不良品的速度大约比人工方法快10倍。
背景
在物联网发展过程中，许多企业都进行了相关的研究和应用，而一些案例可以让我们看到别人的物联网构建过程，处于企业的保密性，隐去具体项目数据和企业名称。
缺失焊球的单元为有缺陷的材料，会造成产能损失。多种场景会导致单元缺失焊球，包括真空压力不足等。
