전자제품 제조를 위한 자동화된 테스트 및 번인 최적화

전자제품 제조는 테스트로 끝납니다. 제품이 작동하는지 검증하는 기능 테스트, 잠재적 결함을 노출시키는 환경 스트레스 스크리닝, 그리고 초기 사망 실패를 유발하기 위해 상승된 조건에서 제품을 작동시키는 번인이 그것입니다. 이러한 테스트 프로세스는 제품 신뢰성에 필수적이지만 상당한 시간, 장비, 에너지를 소모합니다.

전통적 접근 방식은 모든 단위를 동일한 기간 동안 동일한 테스트 시퀀스에 노출시키는 것입니다. AI는 각 단위의 위험 프로파일에 기반하여 테스트를 조정하는 더 스마트한 접근 방식을 가능하게 합니다.

테스트의 트레이드오프

더 많은 테스트는 더 많은 결함을 잡아내지만 더 많은 비용이 들고 처리량을 늦춥니다. 더 적은 테스트는 비용을 줄이지만 결함 제품 출하의 위험이 있습니다. 최적의 테스트 전략은 생산에서 나오는 결함률, 테스트 비용 대비 현장 실패 비용, 테스트 기간과 결함 감지 확률 간의 관계에 따라 달라집니다.

성숙하고 수율이 높은 생산 공정의 경우, 모든 단위에 대한 광범위한 테스트는 과도합니다. 대부분의 단위는 양호하며 테스트는 매우 적은 추가 결함만 찾습니다. 신제품 도입이나 알려진 변동성이 있는 공정의 경우, 결함률이 더 높기 때문에 철저한 테스트가 정당화됩니다.

AI가 테스트를 최적화하는 방법

AI 기반 테스트 최적화는 각 단위의 생산 데이터를 분석하고 결함을 포함할 위험을 예측합니다. 모든 측정값이 사양의 중심 내에 있는 정상 공정 조건에서 생산된 단위는 저위험입니다. 공정 윈도우의 가장자리에서, 최근 정비된 장비에서, 또는 새로운 공급업체 로트의 자재로 생산된 단위는 더 높은 위험입니다.

이 위험 평가에 기반하여, AI는 테스트 계획을 조정합니다. 저위험 단위는 가장 중요한 기능을 다루는 단축된 테스트 시퀀스를 받습니다. 고위험 단위는 연장된 번인을 포함한 전체 테스트 시퀀스를 받습니다. 전체적인 효과는 동일한 총 테스트 시간이 문제를 가질 가능성이 가장 높은 단위에 집중되기 때문에 더 많은 결함을 잡아내는 것입니다.

번인 기간 최적화

번인은 기간과 결함 감지 사이의 관계가 수확 체감 곡선을 따르기 때문에 특히 AI 최적화에 적합합니다. 대부분의 초기 사망 실패는 번인의 첫 몇 시간 동안 발생합니다. 번인을 24시간에서 48시간으로 연장하면 장비 및 에너지 비용을 두 배로 늘리면서 단지 몇 가지 추가 실패만 잡아낼 수 있습니다.

AI는 각 제품 및 공정 성숙도 수준에 대한 최적의 번인 기간을 결정합니다. 결함률이 낮은 성숙한 제품의 경우, 더 짧은 번인이 본질적으로 모든 초기 사망 실패를 포착합니다. 신제품의 경우, 공정이 안정될 때까지 더 긴 번인이 정당화됩니다.

적응형 테스트 한계

AI는 또한 각 측정에 대한 합격/불합격 임계값인 테스트 한계를 최적화합니다. 전통적인 고정 한계는 제품 사양에 기반하여 설정됩니다. AI 기반 한계는 현장 실패와 강하게 상관관계가 있는 매개변수에 대해서는 더 엄격하고 신뢰성에 영향을 미치지 않는 매개변수에 대해서는 더 느슨합니다. 이는 누락(테스트를 통과한 불량 단위)을 늘리지 않고 거짓 실패율(테스트에 실패한 양호 단위)을 줄입니다.

전자제품 제조에서의 AI에 대한 자세한 내용은 FirmAdapt 제조 분석 페이지를 방문해 주십시오.