UnitechoのAI搭載目視検査がTLCC製造の卓越性を再定義する方法
品質管理の革命：UntechoのAI搭載目視検査がTLCC製造の卓越性をどのように再定義するか
エレクトロニクス製造という極めてリスクの高い世界では、微細な傷や目に見えないはんだ不良が連鎖的に発生し、市場における壊滅的な故障につながる可能性があります。EV充電システムから5Gインフラまで、あらゆるものを動かすコンパクトなパワーユニットであるトランスフォーマーリードレスチップキャリア（TLCC）においては、従来の検査方法ではもはや不十分です。UnitechoのAI駆動型外観検査システムは、精度とスピードを融合させ、品質保証にパラダイムシフトをもたらす飛躍的な進歩をもたらします。
小型部品の見えない危機
TLCC がキロワットレベルの負荷を処理できる 3mm 未満に縮小すると、従来の人間による検査では次のような問題が生じます。
検出を逃れる0.1mm未満の欠陥
8時間勤務中の疲労による検査員のミス
生産と品質レポートの間に72時間の遅れ
これらのギャップにより、製造業者は廃棄率と保証請求で最大12%の損失を被っています。私たちの解決策は、人間には見えないものを認識するAIエコシステムです。
Unitechoの認知検査ハブの内部
（参考：画像解析）
インターフェースは技術的な熟練度のシンフォニーを表現しています。
マルチゾーン同時スキャン
6 つの専用検査セクター (ラベル 1 ～ 6) が並行して欠陥検出を実行し、各セクターで 1 秒あたり 5,000 以上のデータ ポイントを処理します。はんだフィレットの完全性
基板の反り（許容範囲±2μm）
メタライゼーション層の均一性
（画像 洞察力：すべてのゾーンがリアルタイムの信頼性スコアで「わかりました」ステータスを表示）超高速ディープラーニング
750,000 枚以上の欠陥画像 (画像の「75000」データセットで参照) でトレーニングされた特許取得済みのアルゴリズムは、ユニットあたり 18 秒 (タイムライン 00:01→00:18) で、トゥームストーンから銅の溶解まで 47 の故障モードを識別します。データ駆動型プロセス最適化
右側のパネルの分析ダッシュボードでは、欠陥と次のものが相関関係にあります。リフロー炉の温度プロファイル
ステンシルの厚さのバリエーション
粘度メトリクスを貼り付ける
（画像インサイト：「1139」のようなパラメータは熱異常フラグを示します）
グローバルティア1サプライヤーがUnitechoを選ぶ理由
ゼロエスケープ保証
当社の 3D 表面下イメージングでは、フォーチュン 500 のパワーエレクトロニクス工場でのベータ テスト中に、X 線では見逃されていた 4077 個の潜在的欠陥 (「4077」カウンターに表示) を検出しました。自己進化する知性
検査されたすべてのユニット（ラインあたり 1 日の生産能力 4,077 個）がニューラル ネットワークに送られ、四半期ごとに誤った不合格品が 22% 減少します。プラグアンドプレイ統合
シームレスな MES 接続により、シフト マネージャーが朝のコーヒーを注ぐ前に 設備投資効率 レポートが提供されます。
ケーススタディ：48時間以内のターンアラウンドの成功
あるドローン製造業者が、TLCC の亀裂により現場からの返品率が 15% 増加したという問題に直面したとき、ユニテコ は次のシステムを導入しました。
72時間: 失敗履歴を学習したAI
48時間: 根本原因が特定されました（コンフォーマルコーティング中の熱衝撃）
0%: 実施後に達成された脱出率
電子機器の品質管理における新たなゴールドスタンダード
Unitechoは検査システムを販売するだけでなく、確かな品質をお届けします。「わかりました」（すべての画像ゾーンに表示される）が完璧さを意味することが求められる業界において、UnitechoのAIは、高額なリコールに対する究極の保険となります。
私たちのビジョンに信頼を寄せる業界リーダー数百社に加わりましょう。ナノスケールの信頼性をめぐる戦いでは、目で見て信じるのではなく、実際に証明することが重要です。
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