日本SMT产业迈向“无人化时代”：自动化、生成式AI与X线CT如何重塑电子制造未来
来源：职业工控人 | 发布时间：2026-06-30
摘要：日本SMT产业在“第二届关西NEPCON JAPAN”展会上展示的“无人化”趋势，重点是通过跨企业协作、自动化设备升级，以及生成式AI与高速X线CT技术的深度融合，来解决人力短缺和技能传承难题，最终目标是实现从单工序自动化到完全自主工厂的电子制造未来。
在“第二届关西NEPCON JAPAN电子开发与实装展”上，由不同厂商设备无缝连接、如同一个巨大系统般协同运转的“次世代SMT省人化体验展区”成为全场焦点。本文将介绍该“次世代SMT省人化体验展区”中展出的设备，并梳理“自动化、生成式AI与X线CT描绘的下一代电子制造未来图景”专题研讨会的核心内容。
展会现场最引人注目的，是由不同厂商设备实现无缝联动、仿佛一个大型统一系统般运行的“次世代SMT省人化体验展区”。原本彼此可能存在竞争关系的企业，跨越行业壁垒展开协作，这样罕见的联合演示究竟是如何诞生的？其背后，是始于新冠疫情时期的企业联合合作活动。
2本文将围绕“次世代SMT省人化体验展区”中的展出设备，以及“自动化、生成式AI与X线CT描绘的下一代电子制造未来图景”专题研讨会内容展开介绍。
疫情时期回归初心：“无法前来，那我们就主动上门”——MUSUBI
“次世代SMT省人化体验展区”的起点，源于疫情期间成立的“MUSUBI（结）”联盟。由于前所未有的疫情冲击，大量展会被迫取消，企业失去了展示产品的平台。当时，Marantz Electronics（马兰士电子）前社长发起倡议，联合9家公司成立了这一组织。
这一活动最初源于“主动前往地方、服务无法来到城市参展的人群”的巡回展示服务。随着越来越多企业加入，目前规模已扩大至17家公司。
通过将各企业擅长的技术“连接”起来，形成单一企业无法独立完成的整体解决方案，这种独特模式逐渐确立。此次展示的多品牌高度联动演示，正是这种“连接（结）”精神的具体体现。
以单块PCB为单位实现可追溯管理——Marantz Electronics
在车载设备及消费电子产品领域，质量管理以及故障追踪（Traceability，可追溯性）的重要性正进一步提升。Marantz Electronics提出了一种在制造线最前端工序中，为PCB刻印信息的激光打标设备。
该设备最大的特点，在于采用UV激光技术，可在尽量降低对PCB及电子元器件损伤的前提下，实现高精度微细打标。最小可支持2毫米见方的二维码刻印，即使在高密度PCB极其狭小的间隙中，甚至直接在已贴装芯片表面，也能完成信息记录。
传统现场大多依赖人工贴标签进行管理，而导入该设备后，可自动为每块PCB标记序列号、制造时间等信息，并与后续工序设备联动，实现：“哪一块PCB、在何时、经过了哪些工序”的实时追踪。
现场还演示了其与雅马哈发动机等其他厂商设备联动运行的场景，作为兼顾精细化工艺管理与省人化的解决方案，引发广泛关注。
通过BGA再利用系统降低成本——Meisho（名昭）
随着半导体短缺长期化以及元器件价格持续上涨，电子制造现场对于“从不良PCB中回收并再利用元件”的需求日益增加。Meisho推出的BGA再球化系统“Rebocon（RBC系列）”，正是针对这一课题的解决方案。
该产品能够将因焊接不良等原因从PCB拆卸下来的BGA（Ball Grid Array，球栅阵列）器件，恢复至接近新品状态并重新利用。通常，拆卸后的器件焊球（Bump）状态并不均匀，而Rebocon能够：将残留焊锡平整化、精确植入新的焊球、完成高精度再球化（Reball）。其最大的特点，是公司拥有专利的“中心定位工具（Centering Tool）”。
通过独创性的基准孔定位方式，即使非熟练技术人员，也无需对XY轴及θ轴进行复杂微调，即可实现高精度图形匹配。
任何人都能在短时间内稳定完成作业，因此深受人手短缺现场的欢迎。展会现场展示了：支持50mm尺寸的“RBC-1”、支持100mm尺寸的“RBC-100”。作为兼顾环保回收与成本削减的解决方案，其未来市场需求被广泛看好。
“消除”PCB背面电容的影响——iBIT
随着电子设备小型化与高功能化发展，PCB双面贴装与元器件堆叠结构正在加速普及。如何准确检测BGA等内部焊接状态，成为外观检测领域的重要课题。
iBIT提出的解决方案，是X线检测设备“FX-300tR2”。该设备最大的特点，是拥有超过10年实绩积累的独家“背面消除功能”。
在双面贴装PCB进行透视拍摄时，表面BGA与背面芯片元件往往会重叠显示，导致判定困难。该功能通过数字处理方式，将背面图像消除，仅清晰提取表面图像。因此，即使是目视难以发现的焊桥（短路接触不良）等问题，也能轻松识别。
此外，设备还搭载支持三维解析的“CT扫描功能”。可对厚度达6毫米的芯片进行最多300层（20μm间距）切片扫描，从多角度精准识别：焊锡内部空洞（Void）、枕头焊（Head-in-Pillow，HIP）等典型接合不良问题。
将高度依赖个人经验的目视检测实现“标准化”——Hitachi Giken（日立技研）
随着电子设备日益复杂化，PCB贴装中的外观检测重要性不断提高。然而，在检测设备判定为“不良”后，最终仍需人工复检，这一过程存在：判定结果不一致、作业人员负担过重等问题。
日立技研推出了目视检测辅助系统“Neoview”作为解决方案。该系统最大的特点，是可与雅马哈发动机等厂商的AOI（自动外观检测）设备联动。
系统根据缺陷坐标数据，在画面中精准显示“需要查看的位置”。即使是以往只有熟练工才能识别的微小缺陷，现在任何人都能快速且准确地完成复检。
此外，该系统还具备通过网络将多条生产线图像集中到一台终端显示的功能。无需长期驻守现场，即可在办公室等地点监控多条生产线，从而同时实现省人化、检测品质稳定化，所有判定结果都会与图像一并保存，可用于可追溯管理、检测阈值优化。
展会现场还展示了机器人手臂驱动摄像头，从多个角度自动拍摄与显示的演示。该方案在保留人工感知能力的同时，通过机器辅助消除因疲劳导致的漏检、过度依赖个人经验的问题。因此，特别受到车载PCB等高品质要求行业的欢迎。
Perfect Fit Automation所描绘的未来——雅马哈发动机
在“自动化、生成式AI与X线CT描绘的下一代电子制造未来图景”专题中，雅马哈发动机与欧姆龙分别介绍了制造现场的革新案例。
雅马哈发动机针对日益严峻的人手短缺与环保需求，提出了SMT（表面贴装）车间的新自动化概念“Perfect Fit Automation（完美适配自动化）”。演讲中，雅马哈机器人事业部营业统括部的有本一郎介绍了如何在保留既有设备基础上逐步推进省人化，将自动化扩展至SMT周边工序的整体战略。
近年来，虽然制造现场已广泛推进DX与AI应用，但同时也面临环保法规强化、熟练人才短缺等挑战。尽管SMT生产线中的IoT可视化与MES联动已逐渐普及，但企业如今更需要构建无论由谁操作，都能保持相同品质，并实现少人数稳定运行”的体系。
雅马哈发动机所追求的，是“将生产线停机降至最低，让人员专注于应对异常情况”的生产现场。第一阶段重点推进生产线无人化、不停线化。包括锡膏不停机补给、多层Slot金属钢网自动更换、新开发的卡带式供料器自动交换机构，从而实现不停产状态下的换线与物料补给。
进一步，则将人工操作集中至中间作业区域，并固定化后逐步由机器人替代。通过AMR（自主移动机器人）与自动搬运站，实现Feeder供给自动化、回收自动化，减少生产线旁常驻作业人员。其特点并非推倒重建，而是在现有产线基础上逐步扩展。
在检测环节中，AI应用也在推进。系统通过AI辅助AOI检测出的不良候选进行二次判定，减少不同作业人员之间的判断偏差。雅马哈并不提供预先训练完成的AI，而是让客户利用现场数据持续训练，实现“现场适应型AI”。
此外，公司也积极推进SMT后段工序自动化。自2022年起，公司已建立专门团队，提供：现场调查、自动化方案设计、SIer协同支持等一体化服务。目前已推进包括功率模块组装、柔性PCB印刷、异形元件插装、ICT检测自动化等多个项目。通过整合SMT设备、工业机器人与生产技术团队，为客户提供最佳解决方案。有本一郎表示“自动化并非一步到位，而应按工序逐步、合理推进。”并强调将加快开发步伐，以应对社会性的人力短缺问题。
通过高速X线CT技术与生成式AI实现高吞吐量——欧姆龙（OMRON）
欧姆龙在演讲中介绍了其在生产检测系统领域中，关于生成式AI应用与工厂自动化的最新进展。
欧姆龙工业自动化事业公司检测系统事业本部AXI企划统括部XI PMG负责人村上清，提出了针对当前省人化与去经验化需求的解决方案、面向中长期“全操作自动化”的未来方向。公司计划融合高速X线CT技术、生成式AI实现高吞吐量的大规模量产工厂。
随着生成式AI普及，电子制造现场对高性能半导体需求迅速增长。尤其AI用半导体领域，多芯片整合的先进封装正朝大型化与复杂化发展。2.5D／3D封装及Chiplet结构复杂度不断提高，使不良原因分析、品质管理变得前所未有地困难。另一方面，劳动力减少与制造回流本土化趋势，也使省人化、技能传承效率提升成为迫切课题。
针对这些问题，欧姆龙重点推进高速X线CT检测技术。传统2D检测难以确认的区域，在3D CT下可从多个方向进行断层观察。欧姆龙已将其速度提升至可Inline在线运行水平，并通过将检测结果实时反馈至生产设备，实现生产条件自动优化。其目标并非单纯“不良检测设备”，而是构建稳定品质的控制平台。
生成式AI应用也正在全面展开。在X线检测中，欧姆龙开发了由AI自动生成检测条件的“AI Auto Program”。此外，公司还试制了可通过自然语言与设备交互的对话型界面。即使没有专业知识，也能完成检测程序建立。通过这种方式，企业希望减少技能依赖，并在多国籍工厂环境中实现统一稳定运行。
同时，公司还推进将熟练工程师在不良分析过程中“自言自语”的经验内容文本化，并与图像数据关联存储。利用Vision-Language Model（VLM）技术，让AI基于历史案例自动推测并提出不良原因。从而实现不良分析经验的继承，并缓解技能人才不足问题。
目前，欧姆龙还在由37家机构参与的技术联盟“SACS”中，推进模块化自动化产线标准化，目标于2028年实现实用化。其最终愿景，是让AI通过学习现场作业视频与语音，替代所有现场操作。公司将首先从检测参数设定自动化、不良原因分析自动化开始实施，并逐步迈向完全自主工厂。