PCB制造通常依賴積累了多年經(jīng)驗(yàn)的專家，他們非常熟悉并理解制造流程的每一步，知道如何利用專業(yè)知識(shí)來優(yōu)化生產(chǎn)并提高良率。但是，人類本身的局限，如錯(cuò)誤和疲勞，會(huì)阻礙專家們工作進(jìn)展順利。操作員錯(cuò)誤，或PCB缺陷的誤判（即錯(cuò)誤警報(bào)），都可能因?yàn)檫^度處理而影響良率，甚至損壞PCB本身。如果將AI集成到制造流程中，機(jī)器會(huì)因?yàn)榻庸苣承皩W(xué)來的”任務(wù)而增值，人類專家則可繼續(xù)承擔(dān)需要思考和互動(dòng)的更復(fù)雜的任務(wù)，同時(shí)優(yōu)化和“訓(xùn)練”人工智能系統(tǒng)。人類與人工智能的結(jié)合提升了整體效率和運(yùn)營(yíng)，這是AI專家系統(tǒng)的最大機(jī)遇。

未來的PCB制造廠將完全集成工業(yè)4.0系統(tǒng)，在全局級(jí)和制造系統(tǒng)級(jí)都擁有人工智能。“全局”級(jí)包括整個(gè)工廠的所有系統(tǒng)，而不僅僅是單個(gè)制造系統(tǒng)。工業(yè)4.0提供了自動(dòng)化和數(shù)據(jù)交換基礎(chǔ)架構(gòu)，可實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)生產(chǎn)分析、雙向通信和數(shù)據(jù)共享、可追溯性以及按需數(shù)據(jù)分析。在任何特定的工廠內(nèi)，利用從各種制造系統(tǒng)和機(jī)器獲取的數(shù)據(jù)，以及通過可追溯性和雙向通信等工業(yè)4.0機(jī)制采集的數(shù)據(jù)，AI可以改進(jìn)制造流程。AI通過對(duì)海量系統(tǒng)級(jí)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，優(yōu)化工廠設(shè)置參數(shù)并實(shí)現(xiàn)最高水平的生產(chǎn)率和良率，使工廠受益。AI分析和自我學(xué)習(xí)是通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實(shí)現(xiàn)的。真正的全自動(dòng)工廠將在幾年之內(nèi)建立起來，完全消除人工干預(yù)。

這種新的PCB制造模型要求工廠的所有系統(tǒng)完全連接，并采用具有AI的監(jiān)控和決策機(jī)制。目前存在的一些專利和技術(shù)挑戰(zhàn)限制了PCB工廠實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)化，因此現(xiàn)在盡可能地將AI應(yīng)用在單個(gè)系統(tǒng)中，例如自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)（AOI）解決方案。生產(chǎn)設(shè)施采用全局AI模型有很多優(yōu)點(diǎn)，例如可以更可靠地報(bào)告PCB缺陷，即“真實(shí)缺陷”，通過反饋回路找到問題的根源，并自動(dòng)修改工廠流程以消除相關(guān)缺陷。

AI的子集，包括機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)，將使PCB工廠朝著全自動(dòng)化的目標(biāo)邁進(jìn)。機(jī)器學(xué)習(xí)采用的算法使計(jì)算機(jī)能夠通過已采集并從中學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)和示例，來改進(jìn)任務(wù)的性能，而無需進(jìn)行明確的編程。就PCB制造而言，機(jī)器學(xué)習(xí)可提高良率，改善制造操作和流程，減少人工操作，從而有助于更有效地處理工廠資產(chǎn)、庫(kù)存和供應(yīng)鏈。

深度學(xué)習(xí)將AI提升到一個(gè)更加復(fù)雜的層面，在全局工廠系統(tǒng)級(jí)十分有用。深度學(xué)習(xí)類似人類大腦使用多面、多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)、理解和推斷的能力。在PCB工廠中，軟件專家系統(tǒng)從對(duì)采集數(shù)據(jù)的理解、模式和環(huán)境的復(fù)雜表達(dá)中有效地學(xué)習(xí)。這種學(xué)習(xí)成為PCB制造中自動(dòng)改進(jìn)流程的基礎(chǔ)。

機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的實(shí)現(xiàn)為PCB制造商提供了超越人類理解的能力，換句話說，人工智能系統(tǒng)通過更深入地挖掘人類甚至想不到去開拓的領(lǐng)域，找到新的完善機(jī)會(huì)。AI專家系統(tǒng)十分高效，它額外使用了一些更復(fù)雜的參數(shù)，在全局層面監(jiān)控工廠系統(tǒng)，減少了所需的人類專家數(shù)量，提高了效率并獲得最佳實(shí)踐。

從簡(jiǎn)單的讀寫功能，到對(duì)制造流程參數(shù)的高級(jí)跟蹤，再到最小的PCB單元，在整個(gè)PCB制造流程中，工業(yè)4.0傳感器（從設(shè)備端發(fā)送數(shù)據(jù)）和系統(tǒng)可產(chǎn)生全局級(jí)數(shù)據(jù)。制造流程參數(shù)可能包括蝕刻、抗蝕劑顯影以及化學(xué)材料濃縮等。采用深度學(xué)習(xí)可以對(duì)這類數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以優(yōu)化制造方法和參數(shù)、識(shí)別模式并就流程中所需的更改做出明智的決定。所有這些都可以每天24小時(shí)、每周7天不間斷自動(dòng)進(jìn)行。

在系統(tǒng)級(jí)，目前在PCB制造車間實(shí)現(xiàn)AI已經(jīng)對(duì)生產(chǎn)率和良率產(chǎn)生了明顯的影響，AOI過程就是一個(gè)例子。在這種情況下，機(jī)器學(xué)習(xí)極大地減少了檢測(cè)PCB缺陷時(shí)的人為錯(cuò)誤。比如，PCB缺陷包括短路、斷路、過量的銅。自動(dòng)化檢測(cè)可以發(fā)現(xiàn)微小缺陷，這種缺陷可能是人工檢測(cè)無法發(fā)現(xiàn)的，或者可能由于人為錯(cuò)誤而遺漏，它們很自然會(huì)導(dǎo)致重復(fù)工作。

在不使用AI的傳統(tǒng)檢測(cè)中，例如檢測(cè)100個(gè)面板，通常每個(gè)面板會(huì)發(fā)現(xiàn)20至30個(gè)缺陷，其中大約75％都屬于誤報(bào)。由于政策規(guī)定所有缺陷必須再次使用手工檢查，審查誤報(bào)缺陷浪費(fèi)了寶貴的生產(chǎn)時(shí)間，增加了對(duì)PCB的處理，并且可能導(dǎo)致新的損壞。當(dāng)操作員疲累、過勞或分心時(shí)，可能進(jìn)一步出現(xiàn)錯(cuò)誤分析。

在AOI系統(tǒng)中采用機(jī)器學(xué)習(xí)可以顯著減少這類誤報(bào)，從而減少修復(fù)工作（圖2）。誤報(bào)越少，對(duì)面板的處理就越少，這本身就會(huì)提高良率。此外，AI對(duì)缺陷的分類更加一致，并且能夠不斷改進(jìn)，而不像人類操作員那樣存在一些固有的限制，從而提供更可靠的結(jié)果，減少了驗(yàn)證時(shí)間。根據(jù)Orbotech的內(nèi)部研究，AOI系統(tǒng)中的AI可以減少誤報(bào)高達(dá)90％。AOI的獨(dú)特之處在于，其系統(tǒng)收集的數(shù)據(jù)比其他任何制造解決方案都多，因而非常適合作為AI實(shí)施的第一步。同時(shí)，AOI室是PCB工廠中勞動(dòng)最密集的場(chǎng)所，因此在其流程中采用AI受益也最大。對(duì)PCB制造商而言，這意味著可以更準(zhǔn)確地識(shí)別數(shù)百萬個(gè)缺陷并對(duì)它們進(jìn)行分類，從而有可能提高良率并降低成本。

我們以一個(gè)AOI系統(tǒng)檢查100個(gè)面板為例，了解AI在系統(tǒng)級(jí)和全局級(jí)是如何工作的。在系統(tǒng)級(jí)，由機(jī)器學(xué)習(xí)支持的AI可以過濾出被系統(tǒng)分類為短路的誤報(bào)缺陷。AI系統(tǒng)通過評(píng)估多個(gè)AOI圖像，同時(shí)利用對(duì)“面板的理解”（即AOI解決方案對(duì)面板上的元件及其外觀的理解），生成最智能的分類結(jié)果。將該信息輸入由深度學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的全局AI系統(tǒng)，從系統(tǒng)級(jí)解決方案中采集這些數(shù)據(jù)，并確定那些真正的短路缺陷（需要用額外的蝕刻工藝去除多余的銅）。AI系統(tǒng)利用系統(tǒng)級(jí)數(shù)據(jù)做出全局決策，以調(diào)整蝕刻工藝中的面板參數(shù)，使將來制造的所有面板上的同類缺陷（如果有的話）減少一些。系統(tǒng)級(jí)解決方案之間的互通最終將進(jìn)一步增強(qiáng)和改善AI的全局級(jí)決策能力。

AI在整個(gè)行業(yè)內(nèi)快速發(fā)展，它在PCB制造中也以同樣的速度面臨挑戰(zhàn)。隨著柔性材料的采用以及走線幾何形狀越來越小，缺陷檢測(cè)更加困難。液晶聚酰胺（LCP）和改性聚酰胺（MPI）等下一代復(fù)合材料給制造商提出了新的挑戰(zhàn)，包括圖像采集、處理、變形和更細(xì)的走線。柔性PCB的材料越復(fù)雜，識(shí)別出的缺陷就越多，誤報(bào)也會(huì)更多。制造商使用這種復(fù)合材料，是為了在確定誤報(bào)的過程中最大程度地減少對(duì)面板的處理。因此，AI的實(shí)施將使柔性PCB這種產(chǎn)品類型大大受益，因?yàn)橄到y(tǒng)將學(xué)習(xí)以更嚴(yán)格的參數(shù)進(jìn)行制造。