Evaluating the Manufacturability and Operational Costs for New Conformal Coating Processes
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT There are test vehicles to address SMT assembly process development and optimization, but none to address Conformal Coating operations. To fill this gap, Celestica has designed the “CC-Tango” test vehicle. The continued migration in the electronics industry to higher density components and smaller footprint layouts makes the Conformal Coating process more challenging in terms of achieving acceptable first pass process yields and cycle times that are cost effective. The “CC-Tango” test vehicle can be used to assess the assembly processes for cleaning, masking and inspection/rework requirements and their effect on Conformal Coating applications. These are some of the main features that require further investigation for manufacturability optimization. This information is critical for Aerospace, Military, Industrial customers and any other products that may be exposed to harsh environmental conditions with either lead free or mixed conditions requiring Conformal Coating. This paper describes how we have used this test vehicle to evaluate Conformal Coating materials, compare application equipment along with providing site enablement and optimization methods for the conversion to high reliability/minimized cost Conformal Coating processes. Seven assembly process variables were investigated. The three most critical variables were identified and their impacts will be discussed. Practical manufacturing techniques that maximize production “Return on Invested Capital” ROIC will also be discussed. IPC-CC-830 [1] and ASTM D3359 [2] standards were used to execute the test plan.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».