摘要
隨著電子產品往輕、薄、短、小方面發展，且期望有更多功能、更快速運作效率，各種先進的電子表面處理電鍍層技術與板材組裝技術已逐漸成為主流，但因為相關的表面處理技術(如:化金中的ENIG，ENEPIG)皆希望在製程或量測過程中要避免有人為的表面處理區域接觸，且相關製程參數複雜，如何讓製程穩定又能做有效的異地擴充，XRF自動化金鍍層膜厚檢測與AIoT應用，提供您更好的解決方案。
前言
如何將高單價電子產品(如:CPU、手機IC、影像卡IC、電競IC…)在表面處理工序中使用鍍層厚度品質檢測，將生產製程數據與XRF檢測數據整合做AIoT(智慧生產工廠)應用將是目前重要課題。
電子產品往輕、薄、短、小方面發展，並期望能同時有更多功能、及高效能。為了達到以上要求，電子封裝工業便發展出多樣化及先進封裝技術及方法，使能在同一PCB基板上增加積體電路(IC)數量及種類，大量I/O需求及訊號傳送品質已是趨勢，對高頻化要求亦日益增加。焊接所需要的表面處理技術為此需要大幅度提升。不論是載板或IC製程都需要更小、更薄及更精密的焊接(SMT)製程程來控制品質良率。
XRF化金鍍層膜厚分析應用在印刷電路板基材表面處理檢測自動化
在2009年6月1日，歐盟原有有害物質限制指令76/769/EEC被廢除，REACH法規附件XVII中的限制條款開始生效。6月底，附件XVII經歷了第一次修訂，在原有52類限制物質的基礎上，再增加了6類限制物質。輸歐產品若不符合限制條件，將面臨被召回或撤出歐盟市場的風險。
為確保REACH法規的順利實施，歐盟各成員國也各自出臺了相應的監管法規。如英國、德國、比利時、愛爾蘭等國，對於違反REACH的行為人，都有從罰款到監禁等不同程度的懲罰。目前，已有一些國家出臺具體的執行方案，例如丹麥環境保護局向700多家企業發送檔，告知其督察組將隨機抽查50家企業，檢查企業是否註冊或預註冊了其物質。其他諸如愛爾蘭健康和安全局，除對大量企業註冊情況和預註冊情況進行檢查之外，還把供應鏈上傳遞的安全資料表作為監管內容之一。作為有史以來我國遇到的最複雜，涉及面最廣的技術性貿易壁壘，REACH法規對國內企業的影響是非常巨大的，企業只有積極主動應對，才能成功穿越障礙，更好地開拓歐盟市場。
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隨著電子產品往輕、薄、短、小方面發展，又期望有更多功能且更快速運作效率，各種先進的電子表面處理電層技術與板材組裝技術已逐漸成為主流，但因為相關的化金表面處理技術(如:ENIG，ENEPIG)皆希望在製造或品檢過程中避免人員與表面處理區域有接觸，且相關製程參數複雜，如何讓製程穩定又能有效的異地擴充，XRF自動化鍍層膜厚檢測與AIoT應用，可以提供您更好的解決方案。
各種PCB載板(BGA、BT、CSP、HDI)與PCB表面處理化金鍍層厚度檢測自動化
ENIG與ENEPIG的工序上，鍍金厚度與避免表面接觸是影響產品品質的重要關鍵，但是要如何精準有效率的量測表面鍍金與鍍鎳厚度又能避免表面接觸呢? XRF自動化測化金鍍層膜厚檢測就是最佳的選擇。
圖1. XRF鍍層膜厚自動檢測設備應用在PCB板(IC載板)
此XRF化金厚度表面處理自動鍍層膜厚系統在全球已安裝超過6套，尤其是國際知名蘋果，LG，三星手機品牌對供應鏈要求在基板表面處理檢測的生產履歷及無人化要求，在複雜的化金表面處理製程(ENEPIG，ENIG)，採用自動化XRF鍍層膜厚已是趨勢。
化金鍍層膜厚製程(ENIG)表面處理AIoT案例說明
毛細管XRF檢測設備做化金製程厚度檢測其原因是在IC載板化學鍍鎳浸金(ENIG)製程的鍍金厚度會影響產品品質，若ENIG鍍金厚度高於規格會使得生產成本增加(使用較多的金)，反之若ENIG鍍金厚度不足，則會導致鎳與空氣接觸產生腐蝕氧化物或被金水過度浸蝕，形成黑墊(黑盤)或「黑鎳」的品質不良風險，目前國內電路板廠在導入鎳化金厚度預測專家系統後，初期(三個月內)就有明顯效益:原料成本降10%，不良客訴降低10%。
如何將XRF檢測設備做化金製程品質管理並讓XRF設備投資做最大化應用?
在複雜的化金生產製程上，會採用毛細管微區XRF做品質管控檢測，來確認整個化金製程厚度品質是否有如預期，但這樣的方式是需要人不斷地從結果去判斷來調整生產參數，其缺點是時間長及需要有經驗的專業人員做品質統計評估判斷。
在複雜的化金生產製程上，會採用毛細管微區XRF做品質管控檢測，來確認整個化金製程厚度品質是否有如預期，但這樣的方式是需要人不斷地從結果去判斷來調整生產參數，其缺點是時間長及需要有經驗的專業人員做品質統計評估判斷。
能邁科技提供創新方式來改善上述人才斷層的窘境，利用IoT來收集的ENIG生產參數與XRF抽檢分析ENIG的pad鍍鎳與鍍金厚度數據，將化金製程做生產品質參數預測，讓廠內所收集的製程相關數據創造出更高價值:生產模型預測、良率提升、產線複製、減少產線試量產時間、生產履歷紀錄….等。
能邁科技在協助客戶建立ENIG鍍金製程厚度預測，智慧製造的特點:流程簡單、快速，初期可提供歷史手抄寫數據來做評估預測，當將相關數據導入Auto ML系統後，就能從導入數據快速找出相關聯因子而進一步確認驗證，從收集數據導入Auto ML系統到初步結果只需要5~10個工作天。
圖2. ENIG歷史數據收集(系統，手抄，Excel….)，做數據品質預測及權重來做表面處理製程金厚度預測
化金製程預測系統目前國內已有企業導入，成效非常卓越。【預約專人做智慧製造評估】
現在是轉型好時機，政府有高額補助款，請與能邁科技聯繫
從中美與日韓貿易戰、新冠病毒、全球人口老年化、全球生育力降低、產品生產製程參數複雜多變、工廠技術人力斷層、品質良率要求高、產品多樣性等各種方方面面因素，還在採用目前的做法將會失去競爭力進而被市場淘汰。
目前能邁科技與異業聯盟組成AI智慧製造團隊，可依您目前生產一起做智慧製造的轉型，同時政府也大力推動產業做AI轉型，讓能邁科技能藉由此次的危機，與您一起轉化成轉機來提升生產製造能力。
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