Die Geld-zurück- Garantie Jens Kokott und Stefan Meißner, Göpel Electronic, Jena

Return-on-Investment ist einer der wichtigsten Aspekte, unter denen Hersteller aus allen möglichen Wirtschaftsbranchen investieren und produzieren. Die Grundformel lautet: ROI (in %) = (Erfolg : investiertes Kapital) 100. Der betriebswirtschaftliche Erkenntniswert hängt demnach davon ab, dass Zähler und Nenner der Formel (Erfolg und Kapital) in einem logischen Zusammenhang stehen. Oder einfacher ausgedrückt: Wann hat man das investierte Geld zurückgewirtschaftet?

Bei der Produktion elektronischer Baugruppen stellt sich die Frage, wie schnell amortisiert sich ein Testsystem. Also sollte man vor dem Kauf eines selbigen darüber nachdenken, in was für eine Art Testsystem man investiert und wie hoch das Return-on-Investment ist. Der Artikel beschreibt den ROI von Systemen zur Automatischen Optischen Inspektion (AOI), auch im Vergleich zu elektrischen Testsystemen, die ja in der Regel noch in der Baugruppenfertigung eingesetzt werden.

Bei der folgenden Berechnung handelt es sich nur um ein Beispiel, das aber auf tatsächlichen Kundenangaben beruht. Die Berechnung würde von Anbieter zu Anbieter differieren, wurde für diesen Artikel aber als statistischer Mittelwert übernommen.

Die Produktion elektronischer Baugruppen ist ein in verschiedenen Schritten unterteilter komplexer Prozess. Zahlreiche Parameter beeinflussen die jeweiligen Prozessschritte, z.B. das Layout der Leiterplatten, die Dicke und Qualität der Lotpaste, Koplanarität der IC-Pins, das Temperaturprofil im Lötofen usw. Insgesamt zählt man über 70 verschiedene Parameter, welche die Qualität des Endproduktes beeinflussen.

Am Schluss der Produktionskette steht das Testen. Auftretende Qualitätsprobleme – beeinflusst durch die Vielzahl der Schritte in der Produktion – können sehr unterschiedliche Gründe haben. Auch die Qualität der Lieferanten mag eine der Ursachen sein. Einige Produktionsfehler und deren möglichen Ursachen sind in Tabelle 1 aufgeführt:

Fakt ist, dass diese Fehler mehr oder weniger oft auftreten und dass daher getestet werden muss. Eine Prozessoptimierung ist allerdings nur dann möglich, wenn nach jedem (wichtigen) Produktionsschritt getestet wird. Bislang wurde der Großteil der Tests in der Endphase des Herstellungsprozesses getätigt. Um die erwähnte Prozessoptimierung auch umsetzen zu können, ist ein Übergang von der Qualitätskontrolle des Endproduktes zur qualitätsgerechten Produktion in jedem Fertigungsschritt notwendig. Erst dadurch steigt die Wahrscheinlichkeit, sämtliche fehlerhafte Bauteile aufzuspüren. Die kurzen Qualitätsregelschleifen können nämlich somit zu einer entscheidenden Erhöhung des „First Pass Yield“ beitragen.

Natürlich ließe sich jetzt argumentieren, dass kurze Qualitätsregelschleifen zwar die Effektivität erhöhen, aber dennoch höhere Anschaffungs- und laufende Kosten erfordern und in der Praxis wenig verbreitet sind. Das mag sein. Häufig wird – speziell bei geringen Stückzahlen – erst die fertige Baugruppe getestet. Eine dabei typische Prüfstrategie ist der elektrische Test (ICT, Funktionstest) in Kombination mit manueller Inspektion. Damit ist man bisher ganz gut gefahren, warum sollte man jetzt umdenken?

Primär stellen sich den Herstellern von Flachbaugruppen, die bereits über den Einsatz von AOI nachgedacht haben, vor allem folgende Fragen:

Um diese Fragen zu beantworten, muss man die Situation im Herstellungsprozess analysieren. Dort werden die meisten Mängel „geboren“. Für die Berechnung der ROI werden alle möglichen auftretenden Fehler in elektrisch erkennbare und optisch, aber nicht elektrisch erkennbare Fehler klassifiziert. Tabelle 2 listet Beispiele für diese Fehlerarten auf. Diese Übersicht indiziert nur die reinen Fehlerarten. Im Hinblick auf den Einsatz eines AOI-Systems drängt sich hier die Frage auf, welchen prozentualen Anteil die jeweiligen Fehler an der Gesamtsumme aller Fehler haben.

Das folgende Beispiel in Tabelle 3 stammt von einem Kunden der Firma Göpel Electronic. Die gezeigte Auflistung und Errechnung auftretender Fehler ist ein kundenspezifischer Wert, welcher für jede Fertigung eigens ermittelt werden muss, aber dennoch durchaus eine Art Durchschnittswert darstellt. Abweichungen – den prozentualen Fehleranteil betreffend – nach oben und unten sind je nach Fertiger und verwendeten Bauteiltypen möglich. Nach der Auflistung ergibt sich die Schlussfolgerung, dass 30,76% aller Fehler elektrisch nicht erkennbar sind.

Nachdem dieser Fakt erkannt wurde, muss man nun die gefundenen Fehler nach der Anzahl ihres Auftretens analysieren. Die Fehlerhäufigkeiten setzen sich im vorliegenden Beispiel wie folgt zusammen (Anmerkung: auch diese Aufstellung ist ein kundenspezifischer Wert, der aber als Durchschnittswert genutzt wurde):

Daraus folgt, dass das Unternehmen A auf der Baugruppe X 20.787 Fehler in einem Jahr produziert. Bei der Endkontrolle, bei der ein In-Circuit-Test, also elektrischer Test, angewandt wird, werden nach obiger Berechnung 30,76% der auftretenden Fehler, also 6394 pro Jahr, nicht gefunden, weil sie für das Testsystem nicht erkennbar sind.

Daher wurde entschieden, dass zur Erhöhung der Fehlerabdeckung die Baugruppen manuell optisch inspiziert werden müssen. Der statistische Fehlerschlupf bei manueller Inspektion liegt bei ca. 35%, hervorgerufen durch auftretende Konzentrationsschwierigkeiten oder Ermüdungserscheinungen. Geht man von den 6394 Fehler aus, die nur optisch erkennbar sind, ergäbe das 2238 nicht erkannte Fehler pro Jahr. Man kann annehmen, dass nur 30% (ergo 671) dieser Fehler die Funktionstüchtigkeit beim Endkunden beeinflussen und Reklamationen verursachen. Da die Kosten für Mängelbeseitigung und Reparatur sich auf etwa 100 Euro pro Baugruppe belaufen, ergeben sich jährliche Kosten von 67.100 Euro aufgrund nicht erkannter Fehler.

Bei einer jährlichen Produktion von 162.500 Baugruppen können durch manuelle Inspektion 650 Stück pro Tag untersucht werden – das sind 93 Baugruppen pro Stunde in einem Einschicht-Betrieb. Daraus errechnet man zwei Minuten Inspektionszeit pro Baugruppe. Um den geforderten Durchsatz zu erreichen, werden demnach mindestens drei Mitarbeiter gebraucht. Die jährlichen Lohnkosten für einen Mitarbeiter belaufen sich auf 30.000 Euro. Insgesamt ergibt das Gesamtlohnkosten von 90.000 Euro im Jahr.

Zur Bedienung eines AOI-Systems bezogen auf das vorliegende Beispiel sind im Schnitt 0,2 Techniker notwendig, da es keinen Vollzeit-Job erfordert. Damit ergeben sich Lohnkosten von 16.000 Euro. Zusätzlich werden für die Fehlerverifikation der geprüften Baugruppen 0,25 Mitarbeiter benötigt, jährliche Lohnkosten ca. 10.000 Euro. Das macht zusammen jährlich 26.000 Euro Personalkosten für AOI.

Wenn man alle Ausgaben für nicht erkannte Fehler und die Kosten für die manuelle Inspektion zusammenfasst, ergeben sich 157.100 Euro. Dem gegenüber stehen 26.000 jährliche Kosten für das AOI-System. Also lassen sich in dem Beispiel durch AOI jährlich 131.100 Euro einsparen und der Return-on-Investment ist bei entsprechender Systemauswahl kürzer als ein Jahr. Dabei wurde nicht berücksichtigt, dass es seitens des Herstellers aufgrund schlechter Qualität und nicht gefundener Fehler zu einem Image-Schaden kommen kann, den wieder gut zu machen, kaum bezahlbar ist.

Ein ROI unter einem Jahr ist ein Traumergebnis, aber hat bisher niemand davon gewusst oder ist es den PCB-Herstellern egal? Wir wissen: AOI macht ein Top-ROI möglich. Die Automatische Optische Inspektion kann die Fehler nicht finden, welche nur elektrisch feststellbar sind. Aber auch dafür gibt es bereits eine Lösung. In die AOI-Systeme von Göpel Electronic kann optional das elektrische Prüfverfahren Boundary Scan integriert werden. Durch die Verbindung der optischen Inspektion mit dem elektrischen Test lässt sich eine Testabdeckung von nahezu 100% erreichen. Dies wiederum würde einen noch höheren ROI bedeuten.

Productronica, Stand A1.458

EPP 509

39 dpm Fehler x 3280 Anschlüsse per BG x 162.000 BG = 20.787 Fehler

nicht gefundene Fehler durch ICT:

30,76% von 20.787 Fehlern = 6394 Fehler

manueller Fehlerschlupf:

35% von 6394 Fehlern = 2238 Fehler

die Funktionalität beeinflussende Fehler:

30% von 2238 Fehlern = 671 Fehler

Kosten pro Fehler 100 Euro x 671 Fehler = 67.100 Euro

+

Kosten manuelle Inspektion ( 3 x 30.000) = 90.000 Euro

–

jährliche Kosten für AOI-System = 26.000 Euro

gesamtes Einsparungspotenzial = 131.100 Euro