一、工单执行依赖人工,生产进度不透明
工单从 SAP ERP 下发到产线后,激活、暂停、关闭等状态依赖人工协调。产线 ChangeOver(换线)时操作人员凭经验准备 Setup(站位方案),Feeder(飞达)和 Trolley(料台车)的更换缺乏系统化指引,换线耗时较长。生产进度依靠人工报表汇总上报,存在信息滞后。
二、上料防错能力不足
SMT 产线上料主要依赖人工核对物料 Part Number 和 Lot No。在品种多、换线频繁的生产模式下,操作人员需在短时间内完成大量物料的更换核对,存在物料错装风险。PECN(工程变更通知)和 ECO(工程变更指令)下发时,旧料退线和新料上线的切换缺乏系统管控。
三、质量检测数据分散
SPI(锡膏检测仪)和 AOI(自动光学检测仪)的检测数据存储在各设备本地,质量人员需人工从不同设备导出分析。维修工位查看不良信息需在多台设备间切换比对。SPC(统计过程控制)分析依赖人工定期整理,频次低。不良品维修和 Rework(返工)缺乏系统化闭环跟踪。
四、物料库存管理粗放
电子元器件库存信息分散,线边物料库存不透明。MSL 元器件的密封日期、暴露时间等关键参数依赖人工记录,存在漏记风险。JIT(准时制)物料拉动缺乏系统支撑,偶尔出现产线等料情况。
五、锡膏和钢网等制具管理分散
Solder Paste(锡膏)的开封时间、回温时间、使用寿命由人工记录。Stencil(钢网)的开孔信息、使用次数、清洗记录、Tensile Test(张力测试)数据分散在多处,钢网全生命周期管理不完善。
六、设备状态不透明
NPM、CM401、AX501、AX201、MG1R 等多种贴片机以及回流焊、波峰焊等设备的通信协议和数据接口各不相同,设备运行状态无法统一监控。设备保养计划执行依靠纸质记录,到期提醒不及时。
七、产品追溯数据链不完整
从成品追溯到生产批次、上料记录、SPI/AOI 检测数据、设备参数、操作人员等信息需多环节人工查询。UnitHistory(单品历史)、PCBFault(PCB 故障)等数据分散在多处,追溯效率有待提升。
八、异构系统集成不足
SAP ERP、CBMPI/CBSVPI 供应商接口等多系统间缺乏深度数据协同。物料出入库数据、工单执行状态、质量检验结果等需在多个系统间重复录入核对。