数据分析与AI丨基于AI的电子元件焊接质量优化

行业难点：

在电子元件制造行业中，时常会出现因焊接质量不稳定导致高废品率、生产周期延长及设备利用率不足等情况，影响了生产成本和客户满意度。

频繁的质量问题和停机检测，使得交付周期延长，进一步影响市场竞争力，公司急需提升焊接质量与生产效率的方案。 

如何利用AI方案进行电子元件焊接质量优化

在数据分析与 AI 平台 Altair^® RapidMiner^® 中，利用平台产品 AI Studio 的数据分析及机器学习技术对焊接工艺展开优化。

具体而言，先收集温度、湿度、焊接速度等多维度数据，随后以此为基础构建决策树模型，借助该模型精准识别出最为关键的工艺参数，并进一步实现参数的优化，从而达成焊接工艺的整体提升。

基于 AI Studio 的电子元件焊接质量优化

元件生产过程复杂，通常包含以下流程

首先基于企业的相关信息进行特征提取，通常需要得到以下重要特征：

在电子元件制造过程中，利用决策树模型可以识别影响次品率的关键因素并优化生产工艺。通过分析温度、焊接速度、焊料配比等数据，模型识别出对次品率影响最大的变量。

优化策略包括不限于：

1)     控制焊接温度：根据决策树模型分析，识别焊接温度对次品率的影响，并推导出可能的最佳温度（具体数值需要通过模型确定）；

2)     优化焊接速度：通过模型分析，识别焊接速度的最佳范围。

数据特征处理可以聚焦在以下几点：

1)    对温度、湿度、焊接速度等特征进行标准化或归一化，以提升模型训练的稳定性。

2)    提取时间特征，将生产日期分解为年、月、小时等，以捕捉时间对次品率的影响。

3)    对操作员ID进行独热编码，便于模型区分操作员的影响。

4)    识别并处理异常值，避免极端数据干扰模型预测。

通过 AI Studio 可以对不同的数据进行可视化的操作，以便于更好的对数据进行探索。

AI Studio 处理流程

首先，温度湿度等传感器数据存在于数据库中，焊料成分和操作员记录等数据存在于Excel表格中。

在AI Studio 中可以将不同来源的数据通过字段连接的方式关联起来。

关联为一张宽表，如下图展示，包含焊料，焊接过程以及环境等数据的集 合。

接下来，通过相关性分析，可以识别到焊料成分和温度是对焊接质量有较大权重影响的变量。

由于根因分析要求解释性会非常高，所以使用决策树训练的模型能够更加直观的表示具体是什么原因导致的次品。建模的过程可以使用 AI Studio 进行向导式的构建。

可以从下图看到依据决策树的拆分流程：

基于决策树模型，可以直接识别出影响次品率的关键因素及其相应的决策规则，从而为后续的工艺优化提供明确的方向。

结论：次品率降低12%，生产效率提升10%

通过安装监控系统和设置预警机制，及时调整工艺参数。

经过试点测试和数据再分析，验证优化效果并持续改进，焊接质量稳定后极大程度减少了返工需求，降低了生产成本。

预计次品率降低12%，生产效率提升10%，不仅提高了客户满意度，还增强了企业市场竞争力。