广东
SMT产线的锡膏印刷工序，长期依赖工程师凭经验调参数，换产慢、质量波动大。西力科技与浪潮云洲合作开发了“基于大模型的SMT锡膏印刷工艺参数优化系统”，已在6条产线全覆盖部署，换产调试时间从25分钟缩短至10分钟，锡膏印刷缺陷率从1.5%降至0.5%。
AI在SMT锡膏印刷工艺中到底怎么落地？三个方向值得关注。
一、传统方式的痛点：经验依赖
传统锡膏印刷参数调整靠工程师“试”。换产品就要重新调刮刀压力、印刷速度、脱模速度。新人跟着老师傅学，老师傅凭感觉调，工艺一致性很难保证，不同班次、不同产线的质量波动大。
二、AI优化系统的落地路径
西力科技的AI系统从三个维度构建了智能优化能力：
知识库搭建：将设备参数、工艺文件、SPI实时检测数据统一整合，让大模型“看得懂”产线数据。
大模型适配：通过模型蒸馏和指令微调，让AI理解SMT工艺场景——刮刀压力调多少、印刷速度设多快、脱模速度多少合适，AI能给出可执行的参数建议。
云边协同部署：AI模型在车间现场实时响应，换线时自动推荐最优参数，不需要工程师反复试错。新人培训周期从7天缩短至3天。
三、实际效果
系统在6条产线全覆盖部署后，各项指标明显改善：
- 换产调试时间：从25分钟缩短至10分钟（效率提升60%）
- 锡膏印刷缺陷率：从1.5%降至0.5%（下降67%）
- 产品合格率：提升1个百分点
- 年节约成本超100万元
此外，AI系统将工艺参数标准化，不同产线、不同班次执行统一的参数标准，工艺一致性显著提升。
四、对中小型SMT工厂的启示
AI赋能SMT并非大工厂专属。从西力科技的案例可以看出，构建基于大模型的工艺参数优化系统，关键不是“做大模型”，而是把数据喂好、把场景做精。先搭知识库，再做模型适配，最后部署到产线，路径清晰可复制。
五、捷创电子的智能制造探索
深圳捷创电子在SMT贴片加工中持续推动工艺参数的数据化管理，通过21个质控点、3D SPI+AOI+X-Ray全流程检测将直通率稳定在99.2%以上。公司已通过ISO9001、IATF16949、ISO13485多项认证，服务超2000家客户。
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