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AI风潮下的PCB产业新契机
产线智能化趋势确定

【作者: 王岫晨】2019年09月10日 星期二

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随着5G与AI的新趋势快速兴起,也引领相关产业持续成长。近年来,全球PCB产业年成长率呈现正向发展,而随着2019年的到来,全球PCB产业又来到了新的观察点。此外,在5G趋势的催化下,PCB产业也面临了全新的机会与挑战。


5G与AI加速PCB市场成长

根据拓??产业研究院的观察指出,2019年全球PCB产业持续成长,随着5G、车用、物联网、人工智慧等新应用蓬勃发展,也迎来更多市场机会与挑战。其中高频PCB为刚性需求,PCB实现高频化的关键,在於高频的覆铜板材料,如聚四氟乙烯(PTFE)、碳氢(Hydrocarbon)等和PCB厂商自身制程。PCB产业的挑战则包括原材料供应趋紧、环保政策日益严格,使得PCB产业门槛逐渐提高,产业集中度也逐步扩大。



图一 : PCB产业将持续朝高密度、高精度和高可靠性方向前进,不断减少成本、提高性能、缩小体积、轻量薄型、提高生产率并降低环境影响。
图一 : PCB产业将持续朝高密度、高精度和高可靠性方向前进,不断减少成本、提高性能、缩小体积、轻量薄型、提高生产率并降低环境影响。

PCB产业的市场叁与者,有包括臻鼎、欣兴、华通、健鼎等在内的台厂;在通信领域具备较强竞争力的PCB厂商则有Mektron、Sumitomo、Fujikura、Ibiden、TTM、SEMCO、ISU PETASYS、Sanmina等。目前全球IC载板厂商主要集中在日本、韩国与台湾等地,且多数厂商在中国都设有生产基地。



图二 : 解决方案供应商必须应用其PCB制造流程与AI知识,来指导客户实施AI解决方案。
图二 : 解决方案供应商必须应用其PCB制造流程与AI知识,来指导客户实施AI解决方案。

此外,由於5G与IoT等应用兴盛,直接带动了高频、高速PCB的市场需求。5G建置将带动PCB产业的成长,PCB板身为电子产品之母,下游应用涵盖通讯、手机、电脑、汽车等电子产品。5G技术发展对PCB影响持续升温,终端与基地台需求的总量增加,加上单位终端、基地台所用PCB面积成长,随之带动PCB整体产业需求提升。


PCB产业发展三大方向

目前PCB技术在发展上,除新制程细线路技术量产外,大厂纷纷开发高阶Micro-LED PCB制程与高频高速HDI产品技术,在载板领域则投入高频网际网路应用之封装载板、超细线路之封装载板技术,与薄型、对入式高密度化超细线路Coreless之封装载板技术,以便因应5G、IoT及AI发展,加速相关产品及对入式元件之封装载板技术。


观察整体产业发展趋势,拓??产业研究院认为,全球PCB产业将持续朝高密度、高精度和高可靠性方向前进,不断减少成本、提高性能、缩小体积、轻量薄型、提高生产率并降低环境影响,以适应下游各电子终端设备产业发展,其中包括HDI(High Density Interconnect)、FPC(Flexible Printed Circuit)、刚挠结合板及IC载板等,将成为未来发展重点。


AI让PCB产线更具智能

在目前,PCB制造业正呈现出巨大的转变,也就是能运用人工智慧(AI)来简化生产流程,并以前所未见的方式改善生产结果。AI成为了市场颠覆者,在PCB制造中加入AI的重要性,就如同工厂迈向工业4.0(或称智慧工厂)一样的关键,自动化系统彼此之间,或者与工作人员能即时地互动与通讯、分散决策制定流程,并提供众多优势。然而,想要在PCB制造领域成功导入AI,必须在PCB制造和AI的基础上,拥有丰富且深厚的专业知识才行。



图三 : AI成为了市场颠覆者,在PCB制造中加入AI的重要性,就如同工厂迈向工业4.0一样关键。
图三 : AI成为了市场颠覆者,在PCB制造中加入AI的重要性,就如同工厂迈向工业4.0一样关键。

在过去几年的发展,AI已经从未来主义的概念,进展成为真正可应用、关联和有效的技术。这样的突破,主要归功於大幅增加且成本不贵的运算能力、更复杂的学习演算法,还有大数据的出现。大数据本身可提供让AI系统学习的基础资讯。


AI演算法减少精密劳动力

AI描述了模仿人类认知能力的机器或软体,可以用於解决问题和学习。许多重要的创新,正在逐渐成为AI演算法的附加产物,例如机器学习和深度学习。机器学习是一种使用各种不同演算法技术的AI技术,能让电脑藉由使用数据资料来提升任务的执行效能,而不必明确地设计特定程式来完成。在PCB的制造中,机器学习可带来许多优势,包括改进操作效率、降低废品数量、优化产线营运,还可减少「非精密劳动力」。此外,还可以更有效地管理资产、库存和供应链等。而这些相关功能,都与工业4.0的实现密切相关。



图四 : 想要在PCB制造领域成功导入AI,必须在PCB制造和AI的基础上,拥有丰富且深厚的专业知识才行。
图四 : 想要在PCB制造领域成功导入AI,必须在PCB制造和AI的基础上,拥有丰富且深厚的专业知识才行。

深度学习是一种更为复杂的AI实现方式,让电脑可以用非常有效率的方式,以复杂的学习行为来呈现出来的数据资料中深层的资讯、模式与背景,而这样的结果,都可以用於改善制造流程。一般来说,深度学习是利用多方位、多层次的人工神经网路,来模仿人类大脑的学习、理解与推断能力。


要成功实现AI解决方案,就必须得透过严格的操作整合,并配合专业的流程知识。倘若要在复杂的制造环境中建立AI系统,则需要经过漫长而全面的培训阶段。这些培训过程对於操作的要求非常高,且需要投入大量的运算人力资源,才能获得最隹化的性能。


在各种形式的AI中,数据资料的存取都是成功和效率的关键因素。若欠缺高品质的数据资料,AI或许就很难真正实现。然而,AI的操作人员成本也十分昂贵,更容易在分类时出差错。当应用於瑕疵分类的AI解决方案,从操作人员的数千个决策中进行学习之後,就可以自动以一致的精确度来进行判断。此类的AI系统十分依赖准确的数据资料模式,如此方可随时间推移进行正确的演算法学习行为。此外,也必须仔细验证和输入分类资料,才能突显出AI的优势。即使资料出现微小的变化,也可能导致AI系统的判断改变,而造成游戏规则因此改变的结果。


协同合作实现AI制造愿景

虽然数据资料的品质是AI成功的必要条件,但每个客户与其AI解决方案的供应商之间需密切合作,这点对於长期的成功来说将至关重要。有监於AI的复杂性,解决方案供应商必须应用其PCB制造流程与AI知识,来指导客户实施AI解决方案。随着AI解决方案的陆续推出,未来高智能化的PCB产线,将不再只是个梦想,而是可以真实实现的场景。


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