PCB组装：Darwin AI推动自动化孤岛的演变

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加拿大人工智能公司Darwin AI于2017年成立时，“机器学习”和“深度学习”还是相对较新的技术术语。过去5年，该公司CEO Sheldon Fernandez及其团队一直在使用这些技术研发一些基础知识产权，从而简化技术的实施。约1年前，Sheldon抓住了一个“既偶然又刻意”的机遇研发出了针对EMS制造业的垂直产品。通过此次采访，他详细介绍了该产品。

Nolan Johnson：Sheldon，很高兴见到你。可以简要介绍贵公司吗？

Sheldon Fernandez：Darwin AI公司总部位于加拿大安大略省。我们公司和滑铁卢大学密不可分，该大学相当于是加拿大的麻省理工。公司两位联合创始人是这所大学的教授，其中一位是加拿大人工智能和医学成像研究主席Alexander Wong教授。

过去5年，我们致力机器学习和深度学习技术的基础研究。几年前，工业和航空航天领域的主要客户告诉我们，他们在疫情期间面临供应链的挑战，并且要将敏感电子产品，尤其是PCB的制造回迁到北美地区。对Darwin AI而言，这是机遇。

纵观PCB制造业，我们发现虽然SMT贴装流程已高度自动化，但后端生产和最终组装流程仍亟需自动化。EMS公司和OEM公司仍然采用人工检测，是流程中最费力的部分。从传统的设备视觉角度来看，很难绕开这部分检测工作，我们想了解AI技术能否解决这个问题？因此投入了约1年时间开发了适用于PCB制造通用组装生产线的软硬件解决方案。该方案能够完成组装后分析，其真正的亮点在于操作员可以迅速对AOI设备进行编程。

我们常听到AOI设备精于完成检测任务，但编程和维护起来却费时费力。使用了我们的系统之后，可以省去很多手工操作步骤。只需要给系统提供一块测试用标准板，或者在组合使用不同元器件时提供若干块好的PCB，AI系统用不了1分钟就能绘制出元器件贴放位置的草图，然后就可以开始工作了，后续也可以进行微调。该系统设置参数的速度惊人。

我们前段时间展出了迷你系统，反响非常强烈。很多公司都对最终自动化后端生产流程非常感兴趣。我们对于能成为这个领域的一份子，感到很激动。

Johnson：ChatGPT是最近的热门话题，人们在热议它可以做什么、不可以做什么。与ChatGPT这样的AI技术相比，AI在工业领域的应用怎么样？

Fernandez：ChatGPT成为热门话题时，我受邀参加了《The National》节目，也就是加拿大版的《60分钟》栏目。我当时的评论是，ChatGPT在自然语言理解方面所取得的成就是非常显著的。我认为这是人工智能技术发展的重要拐点，我们或者我们的子孙以后回想起这段时间，会说“那段时间发生了一些很了不起的事情”。ChatGPT非常擅长生成人类能够接受的语言，但生成的内容却并不总是有用或者正确的。它使用的技术被广泛称之为“生成式”AI，也就是说通过AI为我们生成作品。而ChatGPT生成的“作品”是语言。（还有一种技术叫做DALL-E，能根据文本生成图像。）比如你询问ChatGPT生僻话题的相关信息，它会提供听起来非常合理的答案。如果并不知道正确答案是什么，人们可能会相信这个答案就是真的。这类缺点对于该技术而言是极其重要的警示。尽管如此，从自然语言的角度来看，ChatGPT仍然是相当了不起的成就，且会渗透到许多工作要素中。

那么生成式AI如何应用于工业领域？切记，AI需要数据来学习。在PCB制造业，AI需要学习缺陷样本，这样才能帮助在生产环境下发现缺陷（元器件缺失、朝向错误、墓碑效应等）。鉴于很多EMS公司运行的流程都非常高效，很难获取这种被称之为“负面数据”的异常情况。

事实证明，可以利用生成式AI的原理来生成不同类型的缺陷，从而帮助我们构建智能系统。正是这种基础性技术实现了ChatGPT，也会使包括PCB制造在内的更多行业能够拥有更好的AI技术。

虽然用户不一定可以完全信任ChatGPT的输出结果，但操作员可以要求我们的系统“解释”它是如何得出某一特定结论，从而决定是否可以信任系统输出的结果。

Johnson：Darwin AI集成到现有生产线上的难易程度如何？是否需要整条生产线都必须支持CFX？使用Darwin AI的最低门槛是什么？

Fernandez：我们的系统可以轻松适配现有的制造生产线，提供在线、独立和台式3种不同版本的产品。独立和台式版本可以设置在现有的检测站点，操作员只需将电路板放入其中，即可进行检测。对于在线版本，电路板可以在传送带或滑动轨道上传输，所以在线版本可以与现有的PCBA设备集成，同时也与SMEMA标准兼容。未来还会增加与CFX标准兼容功能。虽然电路板各不相同，但不同供应商的设备和工作流程是一致的。我们创建了模块化解决方案，可以扩展应对不同客户，这一点至关重要。

Johnson：过去，测试用标准板可能会给检测带来很多麻烦，因为如果认可的测试用标准板无意中包含了缺陷，那么验收标准也会包含这些缺陷。就像ChatGPT一样，人们可能在不准确的输出信息上构建人工智能。要如何降低这种风险？需要进行哪些检查？采取哪些平衡措施？

Fernandez：有几点需要注意。首先，我们注意到有些客户会在生产线中使用两种不同却同样都可以接受的元器件。他们提供多个测试用标准板，希望结合使用这些标准板得出的数据组作为基准。其次，我们的系统可以使用通过了ICT/功能性测试的测试用标准板，从而降低出现瑕疵电路板的风险。我们的软件允许用户移除任何不需要在特定检查点位检测的元器件（例如通孔元器件、连接器）。

系统可以迅速确定真实情况并且会检测电路板上的所有元器件，但仍然需要操作员确认是否所有配置都准确无误。之后，操作员可能会用系统运行一些确认无误的电路板，确保所有功能均正确。永远都不能脱离稳健的流程，用重要且值得依赖的方式去设置产品。使用AI系统，不同之处就在于，仅用不到一个下午就能完成所有这些工作。

Johnson：贵公司的客户中有很多知名企业。你们的系统在客户现场的效率或ROI可以量化到什么程度？

Fernandez：客户会计算系统的一级收益，从而评估这个系统是不是发挥了作用，是否更好地或更加精确地完成了工作，以及在返工或避免返工产生的成本方面，它具有什么优势？每次用我们的系统处理电路板时，我们会拍摄多张图片，客户负责人和高管都认为这一功能从技术层面来看非常有优势。他们会问，“你们的系统提高了生产线的效率。那么我们收集到的数据呢？比如我们现在可以比较生产线或工厂的效率吗？”工作流程方面的整体分析即数字化是相当鼓舞人心的。

现在，我们只是部署该系统并量化其一级收益。但我们也收到客户的反馈，询问我们是否可以追溯问题的根本原因并立即解决问题。这种数字化要素有很大的潜力。

Fernandez：对于那些人类历来不太擅长的事情，也就是那些机械性强、费时费力、重复性高的工作，人工智能可以有出色的表现。如果让我们12个小时都一直做这类工作，最终会导致效率显著低下。那么为什么不用人工智能和自动化来做这类工作，把人员重新配置到能够发挥专业人士创造力和直觉的地方，从而进一步加强已引入的自动化？我们设想整个流程中有多个检测点。质量工程师首先要了解检测趋势数据，针对如何避免缺陷得出结论；而AI在检测缺陷方面的工作表现出色。ChatGPT是有趣的比喻；我读过一篇文章，说ChatGPT展示了写作和思维之间的区别。它给出的答案虽然听起来很不错，但它其实并不了解人们询问的问题。把这种比喻搬到我们的行业里，AI可以提供所有数据，但还是需要知识储备丰富的专业人士来判断数据的含义。尽管如此，还是可以想象自动化带来的所有数据和由自动化而得出的见解，以及如何将这些信息应用于设计、可追溯性、效率等方面。Johnson：但是当AI出错时，它可以让用户心服口服地相信它。我的另一个想法是，SMT生产线上的人工数量可能会变少，但留下来的员工需要更高的教育水平。行业的发展趋势是雇用更多工程师而不是操作员。Fernandez：我曾经说过，从统计学的角度来看，AI的表现可能比人类更好。但它出问题的时候，往往是彻头彻尾的错误。整个过程还是需要人工干预。我认为，操作员不需要掌握太多AI专业知识就能操作像我们这样的系统。我们现在正在与这些操作员合作，询问他们在操作中需要了解哪些信息。操作员不需要会编程或了解编程语言，但一定需要了解PCBA缺陷，例如这是墓碑效应、那是不良焊点等。让操作员学会更多技能，并把他们的专业知识和AI工作流程结合起来，可能是系统未来的发展方向。Johnson：你们的系统一定有经过精心设计的用户界面。Fernandez：没错。这是我们引以为傲之点。我们是做企业出身，这个领域让我们习惯了精美的图形用户界面(user interface，即UI)。在IPC APEX EXPO展会上，有人说我们的系统类似于iPhone的用户界面，因为它非常简单易用；我们很高兴能听到这样的评价。Johnson：客户想用这个AI应用达成什么目标？Fernandez：一些公司想用我们的产品解决人工问题；正在从事这项工作的员工日趋老龄化，所以他们担心无法招收到年轻工人来补充人力。因此他们想引入自动化技术来解决这些问题。还有一些公司想用我们的产品降低成本。我们还感受到了美国《CHIPS法案》的影响，这项法案鼓励将敏感电子产品制造工作转移到北美。如果想与远东地区的价格竞争，就需要在工厂引入更多的自动化技术。还有一个目标是提高产量。如果能让一部分工作流程实现自动化，就可以更快地生产出产品。当然，这款产品适用于行业中需要在规定时间内完成更多订单的任何公司。当然，使用我们的产品也可以向其客户证明具有更好的资质；有些EMS工厂喜欢对客户说“我们使用的都是最尖端的技术，我们在工作流程这一部分使用了最新的AI技术”，以证明其优于竞争对手。也就是说，通过客户实现的具体成果，我们开始了解这种宣传背后的实质。Johnson：显然在设置系统阶段需要涉及一些咨询工作。一家公司一旦决定与贵公司合作，就需要进行一些系统分析，确定现在具备哪些条件以及为创建系统需要添加的条件。对于客户，从开始构建系统到结束，完整的设置流程通常包括什么？Fernandez：我们的安装团队将带着系统到现场协助安装设置。然后会在现场对系统进行验收测试，以确保系统已准备好进行生产、提高生产效率，且是安全的。客户对系统也是半信半疑，他们需要在自己的生产线上看到这款产品可正常运行。一旦通过验收测试，他们会发现系统操作起来非常简单，而且我们会提供持续的支持。Johnson：该系统的采购价是多少？Fernandez：大概来说，该系统的初始成本是5位数，这里面包含了年度软件许可证费用，可以升级软件并且获得全面支持。根据我们的经验，这个成本比AOI要低一个数量级，AOI通常需要6位数的成本。系统价格之所以如此低，是因为我们使用了低成本的现成硬件组成。除了AI技术，我们还可以针对PCB图像分析提供定制化的计算成像算法。除了之前提到的人工智能工作，Professor Wong在计算视觉和计算成像算法方面也有很深的造诣。在他的指导下，我们团队研发出的解决方案取得了重要的专有知识产权。Johnson：对于这类AI技术，你们为什么要选择专攻EMS市场？Fernandez：每次我们去拜访EMS公司高管时，我都会问问他们是怎么进入这个行业的。我之所以好奇这件事，是因为并没有很多人会告诉我：“我打算从事PCB生产工作，这是我真正想做的事。”对于我们来说，事到如今也有一定的偶然因素；我们的客户正在从事这方面的工作，他们提出了真正的需求。我们只是把这些需求当做一种挑战。既然没有人这么做，那么我们要不要开发出有针对性的AI技术？我们对这件事很感兴趣。我的妻子是一名精神科医生，她之前尝试理解我们到底在做什么。我向她解释所有产品几乎都使用PCB，从我们刚买的水壶、烤面包机到汽车。想象一下，能够更有效地生成这些产品该有多么了不起；我们正在为下一波产业创建生产引擎，这件事真的很有吸引力。更多内容可点击下方阅读原文查看，文章发表于《PCB007中国线上杂志》23年7月号，更多精彩原创内容，欢迎关注“PCB007中文线上杂志”公众号。

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