Trục vít Die Bonder bất thường gây ảnh hưởng đến chất lượng sản phẩm?
Thực tế giám sát|Trục vít Die Bonder bất thường gây ảnh hưởng đến chất lượng sản phẩm?Nếu chất lượng trục vít trong Die Bonder không tốt, có thể khiến chip không được định vị chính xác hoặc không được gắn chặt lên đế nền, dẫn đến sai lệch vị trí chip hoặc liên kết kém chắc chắn.
Mối quan hệ giữa trục vít Die Bonder và chất lượng sản phẩm
Máy Die Bonder (máy gắn chip bằng keo) trong sản xuất bán dẫn có vai trò tương tự như công đoạn trang trí bánh kem. Khi làm bánh, trước tiên bạn cần nướng xong cốt bánh (tương đương với chip), sau đó đặt bánh lên đĩa (tương đương với đế đóng gói). Lúc này, Die Bonder giống như công cụ giúp đặt chiếc bánh đúng vị trí trên đĩa. Tiếp theo, bạn sẽ phủ kem và trái cây để liên kết các lớp bánh lại với nhau – đó chính là công việc của máy gắn keo, đảm bảo chip và linh kiện đóng gói được liên kết chắc chắn với nhau.
Nói một cách đơn giản, Die Bonder có nhiệm vụ đặt chip đúng vị trí và đảm bảo liên kết giữa chip và linh kiện đóng gói đủ bền vững để tạo ra một thiết bị bán dẫn hoàn chỉnh.
Trong Die Bonder, trục vít thường được sử dụng để điều khiển chuyển động của tay máy cũng như điều chỉnh vị trí của các bộ phận khác. Trục vít giúp tay máy di chuyển chính xác trong không gian ba chiều, đưa chip từ vị trí lưu trữ đến vị trí gắn kết. Chúng kiểm soát chuyển động theo nhiều hướng khác nhau như ngang, dọc và xoay. Thông thường, hệ thống này được trang bị cơ chế định vị có độ chính xác cao, đảm bảo chip và đế nền được căn chỉnh chính xác trong suốt quá trình chuyển động.
Vì vậy,
nếu trục vít trong Die Bonder có chất lượng kém, chip có thể không được định vị chính xác hoặc không được gắn chắc chắn lên đế nền.
Điều này giống như khi dán tem mà tay bị rung, khiến con tem bị lệch. Kết quả là vị trí chip không chính xác hoặc liên kết không đủ chắc, từ đó dẫn đến hiệu năng sản phẩm không ổn định, thậm chí gây lỗi.
Ngoài ra, khi trục vít bị hư hỏng hoặc gặp sự cố, quy trình sản xuất có thể bị gián đoạn hoặc dừng lại, gây ảnh hưởng nghiêm trọng đến tiến độ sản xuất tổng thể.
Nguyên nhân hư hỏng trục vít
Trục vít bị hư hỏng hoặc hoạt động bất thường có thể xuất phát từ nhiều nguyên nhân khác nhau, dưới đây là một số nguyên nhân phổ biến:
Mài mòn:
Việc sử dụng trong thời gian dài hoặc sử dụng không đúng cách có thể khiến bề mặt trục vít bị mài mòn, đặc biệt trong điều kiện tải trọng cao hoặc vận hành ở tốc độ cao. Hiện tượng mài mòn có thể làm thay đổi kích thước hoặc biến dạng hình dạng của trục vít, từ đó ảnh hưởng đến đặc tính chuyển động và độ chính xác.
Quá tải:
Nếu trục vít phải chịu tải vượt quá mức thiết kế trong thời gian dài, có thể dẫn đến biến dạng hoặc thậm chí gãy trục vít. Nguyên nhân có thể đến từ thao tác vận hành không đúng, thiết lập quy trình sai hoặc các sự cố phát sinh trong quá trình sử dụng.
Yếu tố môi trường:
Các yếu tố môi trường như độ ẩm cao, khí ăn mòn, nhiệt độ quá cao hoặc quá thấp cũng có thể gây hư hỏng trục vít. Những yếu tố này làm suy giảm tính chất vật liệu hoặc gây ăn mòn bề mặt trục vít, từ đó ảnh hưởng đến đặc tính chuyển động và độ bền.
Sử dụng không đúng cách:
Việc vận hành hoặc bảo dưỡng không đúng cách cũng có thể gây hư hỏng trục vít. Ví dụ như điều chỉnh tham số không chính xác, thao tác với lực quá lớn, hoặc không thực hiện vệ sinh và bảo trì định kỳ đều có thể làm giảm tuổi thọ của trục vít.
Giải thích về giám sát
Hệ thống giám sát thông minh VMS-ML dựa trên Machine Learning
Để đảm bảo trục vít vận hành ổn định, có thể áp dụng hệ thống giám sát thông minh Machine Learning (ML) nhằm duy trì độ chính xác và tính ổn định của trục vít. Thông qua việc giám sát quá trình định vị và chuyển động của trục vít, hệ thống có thể đảm bảo quỹ đạo chuyển động và vị trí luôn chính xác, đồng thời nâng cao độ tin cậy và tuổi thọ sử dụng của trục vít, giúp duy trì sự ổn định và hiệu quả của quy trình sản xuất.
Tình trạng đo lường
Mô tả tín hiệu rung động trong quá trình vận hành trục vít
Tình trạng vận hành trục vít trước khi bảo trì
Tình trạng vận hành trục vít sau khi bảo trì
Kết luận đo lường
VMS-ML có khả năng học các tín hiệu động học đúng trong quá trình sản xuất, chấm điểm và đưa ra kết quả theo thời gian thực. Thông qua việc so sánh dữ liệu, hệ thống giúp đánh giá hiệu quả thiết bị sau khi bảo trì. Đồng thời, bằng biểu đồ xu hướng, người dùng có thể phát hiện sớm các bất thường của linh kiện và dự đoán thời điểm hư hỏng tiềm ẩn, từ đó thực hiện bảo trì dự đoán kịp thời và duy trì hoạt động ổn định của dây chuyền sản xuất.
VMS-ML Hệ thống giám sát thông minh Machine Learning