New-Tech Magazine | Jan 2026 | Digital Edition

מדויק על פס הייצור AI איך בדיקות אוטונומיות משנות את עולם האלקטרוניקה

מערכת ניו-טק מגזינים גרופ »

מבוססות Computer Vision מראים שמערכות למידה עמוקה מצליחות להתמודד טוב יותר עם האזור האפור הזה. הן מזהות פגמי מיקום והלחמה של רכיבים זעירים, סיבובים חלקיים ואי־אחידות בריתוך – תקלות שלא תמיד מובילות לפסילה מיידית, אך פוגעות באמינות לאורך זמן. בחלק מהמקרים, ניתן גם לקשור בין הופעת הפגם לבין פרמטרים תהליכיים כמו טמפרטורת , איכות משחת ההלחמה או סטייה reflow בפעולת מערכות ההשמה. פחות פסילות שווא, יותר החלטות טובות כל מנהל קו ייצור מכיר את הרגע שבו מערכת עוצרת את הקו בגלל פסילת שווא. AOI ה הבדיקה “צודקת” לפי ההגדרה – אבל בפועל מדובר בסטייה זניחה, או בהגדרה אגרסיבית מדי. . AI כאן נכנסת לתמונה שכבת ה ניתוחים מקצועיים מצביעים על כך שמערכות מבוססות למידה עמוקה מצליחות לצמצם משמעותית פסילות שווא, בין היתר בזכות יכולת להבין הקשר ולדרג סיכון. במקום החלטה בינארית, המערכת מספקת תמונה רחבה יותר: מגמות, חזרות ורמות חומרה.

תקין או לא תקין. המודל הזה עבד היטב לאורך שנים – עד שהייצור עצמו הפך מורכב יותר. סקירות מקצועיות מהתקופה האחרונה מצביעות על כך שהגישה הזו מתקשה להתמודד עם המציאות של ייצור אלקטרוניקה מודרני: צפיפות רכיבים גבוהה, עיצובים משתנים וקווי שמחליפים תצורה בקצב הולך וגובר. High - Mix פועלות אחרת. AI מערכות בדיקה מבוססות הן לומדות את פס הייצור עצמו – את השונות התקינה, את דפוסי ההרכבה ואת האופן שבו פגמים אמיתיים נראים בשטח. במקום להשוות לתבנית קשיחה, הן בונות הבנה מצטברת של התהליך. זה שינוי תפיסתי, לא רק טכנולוגי. זיהוי פגמים מיקרוסקופיים – מה שבאמת קורה בקו בפועל, אלו בדיוק סוגי התקלות שמנהלי קווי פוגשים ביום־יום: SMT רכיב שמוסט בעשיריות מילימטר, עובר ■ מערכת אחת ונפסל באחרת חיבור הלחמה שנראה סביר, אך מתגלה ■ כבעייתי רק בבדיקות שדה פגם “גבולי” שחוזר שוב ושוב, בלי שאף אחד ■ מצליח להגדיר אותו באופן חד פרסומים טכנולוגיים מהתקופה האחרונה

בדיקות איכות הן חלק בלתי נפרד מקווי ייצור אלקטרוניקה כבר שנים ארוכות. inline ובקרות X - ray , בדיקות AOI מערכות הפכו מזמן לסטנדרט בתעשיות עתירות אמינות – רכב, תעופה וציוד רפואי. אף אחד לא “גילה” עכשיו את הבדיקה. ובכל זאת, משהו משתנה. שנים האחרונות, וביתר שאת בתקופה ב האחרונה, משתנה האופן שבו מערכות הבדיקה נתפסות ומנוצלות בפועל. שילוב שכבת בינה מלאכותית בתוך מערכות קיימות מעמיק את תפקידן בפס הייצור, וממקם אותן ככלי תהליכי פעיל – כזה שמלווה את ההרכבה בזמן אמת, ולא רק בוחן את התוצאה בסופה. זה לא רק עניין של תוכנה חדשה. השילוב של ) משנה את Deep Learning למידה עמוקה ( הגדרת התפקיד של הבדיקה: מאיתור פגמים נקודתיים, היא הופכת לכלי אבחוני שמביט על התהליך כולו – מזהה דפוסים, מבין הקשרים, ולעיתים אף צופה כשלים לפני שהם מתממשים. מבדיקות מבוססות חוקים להבנת התהליך בדיקות איכות מסורתיות נשענות על חוקים. תבנית ידועה, סף חריגה, החלטה בינארית:

New-Tech Magazine l 54