Réduire les pertes de composants sur les machines de placement SMT avec Factory Insights

Introduction

Pour faire passer plus de volume sur vos lignes SMT, il faut d'abord s'assurer que vos machines de placement roulent rondement. Ces machines sont la colonne vertébrale du procédé d'assemblage : les surveiller de près est essentiel pour éliminer le gaspillage et faire rouler la ligne plus sûrement. Ce guide vous montre comment attaquer les problèmes de pertes de composants avec Factory Insights, la plateforme d'analytique de Cogiscan conçue expressément pour les fabricants de produits électroniques.

Étape 1 : analyser le sommaire de placement

Lancez votre démarche d'efficacité en plongeant dans le graphique « Placement Summary by Production Line » de l'onglet Placement Summary de Factory Insights. En portant attention aux mesures de mauvaises prises (mispicks) et aux composants qui n'ont pas été placés correctement sur chaque ligne, on observe (dans l'exemple ci-dessus) un taux de pertes d'environ 15 % des composants placés, ce qui mérite clairement un examen plus poussé. Pourtant, une première comparaison ne montre aucune ligne nettement meilleure que l'autre : il faut donc découper les données plus finement pour mettre au jour les causes réelles.

Étape 2 : examiner la performance des machines

Pour creuser davantage, l'onglet Machine offre une vue plus granulaire du problème. De là, vous pourrez consulter les données « Top Mispick - by machine » afin de vérifier si une machine de placement en particulier sous-performe.

Si aucune machine ne se démarque, cherchez du côté des alimentateurs en examinant la section « Top Mispick - by feeder ». Dans notre cas, « Feeder_1 » affiche un taux de mispicks nettement plus élevé. Partagez facilement cette donnée ou ce graphique par courriel avec un collègue ou un spécialiste qui pourra pousser l'enquête sur la performance de cet alimentateur. Ce n'est toutefois que la pointe de l'iceberg : on peut encore approfondir l'analyse.

Étape 3 : évaluer les problèmes de placement de composants

En creusant l'information « Not placed », vous pouvez examiner le « Top Not Placed - by machine » pour voir si une machine en particulier échappe plus de pièces que les autres.

Dans cet exemple, P&P1 échappe clairement plus de pièces que les autres machines de placement. Il faut donc décortiquer davantage en évaluant les données par « Head Id » et « Nozzle Position ». Encore une fois, on constate que « Head #3 » et « position #3 » enregistrent plus de pertes, ce qui pourrait signaler des problèmes matériels précis à traiter (calibrage, maintenance). Là encore, ce graphique se partage aisément par courriel avec l'équipe chargée de régler ces problèmes.

Étape bonus : créer un tableau de bord dédié pour la gestion en temps réel

Cerner les causes fondamentales des pertes et du gaspillage est un grand pas en avant ; cela dit, compte tenu du nombre plus élevé de pièces échappées sur « Line Demo 1 », il est aussi conseillé de créer un tableau de bord dédié à cette ligne. Les opérateurs pourront ainsi suivre et surveiller minutieusement les mispicks et les composants non placés, et réagir sur-le-champ à ces enjeux critiques. Factory Insights permet de personnaliser tous les tableaux de bord, y compris les modèles de calcul des données sous-jacents, pour que les utilisateurs gardent la pleine maîtrise de leur usage de la plateforme d'analytique.

Conclusion

En résumé, en tirant parti de la puissance d'analyse et de visualisation de Factory Insights, nous avons attaqué de front le problème des pertes au placement. Nous avons analysé en profondeur les données de la ligne SMT, ciblé les points chauds comme Feeder_1 et P&P1, puis transmis nos constats aux personnes capables de faire les ajustements nécessaires. Surtout, nous avons mis en place un tableau de bord personnalisé pour Line Demo 1, ce qui donne à nos opérateurs une longueur d'avance pour surveiller et corriger rapidement tout mispick ou problème de placement. Cette approche concrète promet un procédé de production mieux maîtrisé, moins de gaspillage et un écosystème d'usine plus fluide. Une gestion d'usine centrée sur les données est la clé d'une production efficace.

Découvrez ce cas d'utilisation et bien d'autres dans notre démo vidéo commentée !