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AI風潮下的PCB產業新契機
產線智能化趨勢確定
[作者 王岫晨]   2019年09月10日 星期二 瀏覽人次: [1667]


隨著5G與AI的新趨勢快速興起,也引領相關產業持續成長。近年來,全球PCB產業年成長率呈現正向發展,而隨著2019年的到來,全球PCB產業又來到了新的觀察點。此外,在5G趨勢的催化下,PCB產業也面臨了全新的機會與挑戰。


5G與AI加速PCB市場成長

根據拓墣產業研究院的觀察指出,2019年全球PCB產業持續成長,隨著5G、車用、物聯網、人工智慧等新應用蓬勃發展,也迎來更多市場機會與挑戰。其中高頻PCB為剛性需求,PCB實現高頻化的關鍵,在於高頻的覆銅板材料,如聚四氟乙烯(PTFE)、碳氫(Hydrocarbon)等和PCB廠商自身製程。PCB產業的挑戰則包括原材料供應趨緊、環保政策日益嚴格,使得PCB產業門檻逐漸提高,產業集中度也逐步擴大。



圖一 : PCB產業將持續朝高密度、高精度和高可靠性方向前進,不斷減少成本、提高性能、縮小體積、輕量薄型、提高生產率並降低環境影響。
圖一 : PCB產業將持續朝高密度、高精度和高可靠性方向前進,不斷減少成本、提高性能、縮小體積、輕量薄型、提高生產率並降低環境影響。

PCB產業的市場參與者,有包括臻鼎、欣興、華通、健鼎等在內的台廠;在通信領域具備較強競爭力的PCB廠商則有Mektron、Sumitomo、Fujikura、Ibiden、TTM、SEMCO、ISU PETASYS、Sanmina等。目前全球IC載板廠商主要集中在日本、韓國與台灣等地,且多數廠商在中國都設有生產基地。



圖二 : 解決方案供應商必須應用其PCB製造流程與AI知識,來指導客戶實施AI解決方案。
圖二 : 解決方案供應商必須應用其PCB製造流程與AI知識,來指導客戶實施AI解決方案。

此外,由於5G與IoT等應用興盛,直接帶動了高頻、高速PCB的市場需求。5G建置將帶動PCB產業的成長,PCB板身為電子產品之母,下游應用涵蓋通訊、手機、電腦、汽車等電子產品。5G技術發展對PCB影響持續升溫,終端與基地台需求的總量增加,加上單位終端、基地台所用PCB面積成長,隨之帶動PCB整體產業需求提升。


PCB產業發展三大方向

目前PCB技術在發展上,除新製程細線路技術量產外,大廠紛紛開發高階Micro-LED PCB製程與高頻高速HDI產品技術,在載板領域則投入高頻網際網路應用之封裝載板、超細線路之封裝載板技術,與薄型、對入式高密度化超細線路Coreless之封裝載板技術,以便因應5G、IoT及AI發展,加速相關產品及對入式元件之封裝載板技術。


觀察整體產業發展趨勢,拓墣產業研究院認為,全球PCB產業將持續朝高密度、高精度和高可靠性方向前進,不斷減少成本、提高性能、縮小體積、輕量薄型、提高生產率並降低環境影響,以適應下游各電子終端設備產業發展,其中包括HDI(High Density Interconnect)、FPC(Flexible Printed Circuit)、剛撓結合板及IC載板等,將成為未來發展重點。


AI讓PCB產線更具智能

在目前,PCB製造業正呈現出巨大的轉變,也就是能運用人工智慧(AI)來簡化生產流程,並以前所未見的方式改善生產結果。AI成為了市場顛覆者,在PCB製造中加入AI的重要性,就如同工廠邁向工業4.0(或稱智慧工廠)一樣的關鍵,自動化系統彼此之間,或者與工作人員能即時地互動與通訊、分散決策制定流程,並提供眾多優勢。然而,想要在PCB製造領域成功導入AI,必須在PCB製造和AI的基礎上,擁有豐富且深厚的專業知識才行。



圖三 : AI成為了市場顛覆者,在PCB製造中加入AI的重要性,就如同工廠邁向工業4.0一樣關鍵。
圖三 : AI成為了市場顛覆者,在PCB製造中加入AI的重要性,就如同工廠邁向工業4.0一樣關鍵。

在過去幾年的發展,AI已經從未來主義的概念,進展成為真正可應用、關聯和有效的技術。這樣的突破,主要歸功於大幅增加且成本不貴的運算能力、更複雜的學習演算法,還有大數據的出現。大數據本身可提供讓AI系統學習的基礎資訊。


AI演算法減少精密勞動力

AI描述了模仿人類認知能力的機器或軟體,可以用於解決問題和學習。許多重要的創新,正在逐漸成為AI演算法的附加產物,例如機器學習和深度學習。機器學習是一種使用各種不同演算法技術的AI技術,能讓電腦藉由使用數據資料來提升任務的執行效能,而不必明確地設計特定程式來完成。在PCB的製造中,機器學習可帶來許多優勢,包括改進操作效率、降低廢品數量、優化產線營運,還可減少「非精密勞動力」。此外,還可以更有效地管理資產、庫存和供應鏈等。而這些相關功能,都與工業4.0的實現密切相關。



圖四 : 想要在PCB製造領域成功導入AI,必須在PCB製造和AI的基礎上,擁有豐富且深厚的專業知識才行。
圖四 : 想要在PCB製造領域成功導入AI,必須在PCB製造和AI的基礎上,擁有豐富且深厚的專業知識才行。

根據奧寶科技研究,深度學習是一種更為複雜的AI實現方式,讓電腦可以用非常有效率的方式,以複雜的學習行為來呈現出來的數據資料中深層的資訊、模式與背景,而這樣的結果,都可以用於改善製造流程。一般來說,深度學習是利用多方位、多層次的人工神經網路,來模仿人類大腦的學習、理解與推斷能力。


要成功實現AI解決方案,就必須得透過嚴格的操作整合,並配合專業的流程知識。倘若要在複雜的製造環境中建立AI系統,則需要經過漫長而全面的培訓階段。這些培訓過程對於操作的要求非常高,且需要投入大量的運算人力資源,才能獲得最佳化的性能。


在各種形式的AI中,數據資料的存取都是成功和效率的關鍵因素。若欠缺高品質的數據資料,AI或許就很難真正實現。然而,AI的操作人員成本也十分昂貴,更容易在分類時出差錯。當應用於瑕疵分類的AI解決方案,從操作人員的數千個決策中進行學習之後,就可以自動以一致的精確度來進行判斷。此類的AI系統十分依賴準確的數據資料模式,如此方可隨時間推移進行正確的演算法學習行為。此外,也必須仔細驗證和輸入分類資料,才能突顯出AI的優勢。即使資料出現微小的變化,也可能導致AI系統的判斷改變,而造成遊戲規則因此改變的結果。


協同合作實現AI製造願景

奧寶科技表示,雖然數據資料的品質是AI成功的必要條件,但每個客戶與其AI解決方案的供應商之間需密切合作,這點對於長期的成功來說將至關重要。有鑑於AI的複雜性,解決方案供應商必須應用其PCB製造流程與AI知識,來指導客戶實施AI解決方案。隨著AI解決方案的陸續推出,未來高智能化的PCB產線,將不再只是個夢想,而是可以真實實現的場景。


為PCB製造商帶入AI解決方案

AI非常複雜,需要在技術本身,以及使用AI的領域中擁有豐富的專業知識。奧寶科技目前正在為PCB製造業的工業4.0開發AI解決方案。目前奧寶科技可結合其AI專業知識,確保能夠優化AI神經網路架構開發的關鍵培訓階段。


例如,在PCB製造中,瑕疵分類是自動光學檢測(AOI)解決方案的關鍵領域。奧寶科技的AOI電腦會將可能有瑕疵的PCB影像,傳送到遠端多重影像驗證(RMIV)站台,站台的操作人員會檢視影像,然後將其分類為「真正的瑕疵」或「假點」。


例如,在對瑕疵進行分類時,奧寶科技及其客戶將合作,找出每個操作人員分類評估結果背後的深刻意涵,並集思廣益以創建一個有意義的系統,進而排定應優先檢測的PCB特性。客戶的協作和參與度才能為AI引擎產生出最佳的結果。


正因為AI將為PCB製造商帶來巨大優勢,奧寶科技也持續在研發領域投注大量心力,完美整合AI與奧寶科技的智慧工廠工業4.0解決方案,以及其他解決方案。在此過程中,奧寶科技正在評估許多方法,以便將AI應用於總體製造,透過測試進行學習,並協助推動產業朝向更智能、更強大的製造流程邁進,此舉將可協助客戶提高產量並降低營運成本。


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