Publicado em 09 de janeiro de 2024.

Atualmente no mercado da manufatura eletrônica existe uma grande
pressão para reduzir custos, aumentar a qualidade e encurtar o tempo de
inserção do produto no mercado. Neste contexto, o adequado planejamento
qualidade gera um alto ganho no ambiente competitivo, sendo um meio
de alavancar a eficiência e a qualidade dos processos de uma empresa. No
entanto, os planejadores da qualidade de hoje possuem significativamente
muito mais desafios do que os de apenas alguns anos atrás. A complexidade
das placas eletrônicas está aumentando, com mais componentes, mais juntas
de solda, densidades mais elevadas, novas tecnologias de encapsulamentos
de componentes, entre outros. Ao mesmo tempo, existem mais alternativas de
equipamentos de inspeção e teste com novas tecnologias.
O nível de rendimento ou defeitos esperado na montagem de uma
determinada placa eletrônica depende de vários fatores, dentre quais destacamse:
o projeto da placa eletrônica, os tipos de componentes utilizados, o número
de componentes e juntas de solda, os processos executados, bem como a
qualidade destes processos. Quanto maior for o número de componentes,
juntas e processos, mais oportunidades de defeitos são criadas, o que leva a um
rendimento mais baixo para um determinado nível defeito histórico. Em outras
palavras, durante a produção de um lote placas eletrônicas muito complexas,
com muitas oportunidades de defeitos, é esperado ser contabilizado um número
de defeitos muito maior do que um lote de produção de placas eletrônicas
simples.
Desta forma, se o número de defeitos contabilizados durante a produção
não é fixo para todos os tipos de placa eletrônica, deve-se planejar as inspeções
e os testes de forma eficaz e de forma particular para cada modelo de placas
eletrônica. O planejamento das inspeções e dos testes tem por finalidade prover
informações confiáveis referentes ao atendimento dos requisitos da qualidade
dos produtos e dos processos. Ele deve garantir primordialmente que as
inspeções e os testes sejam realizados de forma suficientemente econômica e
ao mesmo tempo garantir a maior cobertura de defeitos possível.
O processo de montagem de placas eletrônicas possui uma multiplicidade
de questões a serem consideradas durante o planejamento das inspeções e
testes. Existe uma variedade de técnicas de inspeção e testes disponíveis,
dentre estas se destacam: Inspeção Óptica Automática (AOI), Inspeção de Pasta
de Solda (SPI), Inspeção Raios-X Automática (AXI), Teste In-Circuit (ICT), Teste
Boundary Scan –JTAG, entre outras. No entanto, não existe uma única técnica
que sane todos os desafios e identifique todos os defeitos gerados durante a
montagem, cada uma tem suas próprias vantagens e desvantagens, sendo
necessário avaliar cada possível solução dentre as diferentes combinações
disponíveis. 
Cada uma destas tecnologias possui sua própria cobertura de defeitos
e características de desempenho, o planejador deve avaliar seu próprio
espectro de defeitos e seus objetivos de desempenho a fim de optar por uma
determinada técnica. O planejador deverá balancear os conflitos entre custos
operacionais, custos de capital, cobertura de defeitos, rendimento e diagnóstico.
A eficácia de cada técnica revela as capacidades relativas dos diferentes tipos
de equipamentos de inspeção de teste e o posicionamento ideal dos mesmos na
linha de montagem.
Como se pode observar, o planejamento das inspeções e dos testes é uma
etapa crítica de ser realizada no processo de montagem de placas eletrônicas,
devido à complexidade de informações para estabelecer a melhor escolha das
diferentes técnicas de inspeção e testes para a variedade de produtos. Por
sua vez, o planejamento passou a ser um dos objetos de estudo na área de
Inteligência Artificial (IA). O problema de planejamento em IA pode ser definido
informalmente como o processo de se estabelecer uma sequência de ações que
levam ao resultado desejado.
Atualmente a área de planejamento em IA está subdividida em dois
segmentos: o planejamento clássico e o planejamento não clássico. No
primeiro, ocorre em ambientes completamente observáveis, determinísticos,
finitos, estáticos e discretos. Por sua vez, no planejamento não clássico o
agente depara-se com situações imprevisíveis, cujo grau de certeza da ação
nem sempre é absoluto. O planejamento em IA se interessa por abordagens
gerais independente do domínio para o planejamento. Desta forma, ele pode
ser empregado em diversas áreas, tais como: robótica, logística, processos
industriais, problemas de escalonamento, jogos de estratégia, composição de
serviços-web, planejamento para recuperação de informação, entre outros.
Geralmente os planos são gerados para otimizar algum critério: custo, tempo,
qualidade, etc.
Em geral, existem diversas maneiras de se representar um problema
de planejamento. As primeiras abordagens para o problema de planejamento
têm suas raízes na década de 60, quando o planejamento automático era feito
como prova de teoremas em lógica de primeira ordem como representação. Pelo
fato de tratar lidar de problemas complexos, resolveu-se na época estabelecer
um formalismo esta lógica, este sistema foi denominado de STRIPS (Stanford
Research Institute Problem Solver). Esta solução agregava uma linguagem
de representação simples e um algoritmo clássico de busca no espaço de
estados. Por este motivo foi adotado como sistema padrão pela comunidade de
planejamento e até hoje é a base dos principais planejadores modernos.
Com o passar dos anos, vários foram os trabalhos que direcionaram ao
estudo e tratamento de problemas do planejamento, transformando-o numa
área multidisciplinar e dinâmica. Com essa multidisciplinaridade, diversificaramse
os domínios e consequentemente ampliou-se a complexidade dos sistemas
e surgiram novos métodos, entre eles os baseados em Funções Heurísticas,
Redes de Petri, Satisfação de Restrições, Prova de teoremas, Algoritmos
Genéticos, entre outros.
Em suma, o planejamento em IA é uma área de pesquisa que integra
diversas áreas do conhecimento. O presente trabalho aplicou Algoritmos
Genéticos como técnica de otimização para selecionar a melhor escolha
em problemas de planejamento. Algoritmos Genéticos (AG) são modelos
computacionais que imitam os mecanismos da evolução natural que podem ser
usados para resolver problemas de busca e otimização, eles fazem parte da
computação evolucionária, que é uma área em crescimento da IA. O tratamento
de situações de planejamento a partir de AG se mostra bastante interessante no
cenário atual da área, pois apresenta um grande espaço de busca, o que é uma
característica dos problemas tratados de forma satisfatória por AG. Outro fator
relevante é o relaxamento da restrição de otimização da solução, presente em
vários planejadores atuais, o que facilita a busca pela solução no AG.
O presente trabalho aplicou Algoritmos Genéticos como técnica de otimização, o NSGA-II foi o algoritmo utilizado para resolução do problema de planejamento da inspeção e teste. Com esse propósito, empregou-se o software Microsoft Excel em conjunto com o componente SolveXL para executar as funções objetivo e as demais etapas correlacionadas ao Algoritmos Genéticos. Para a análise dos resultados, três modelos de placas eletrônicas de diferentes níveis de complexidades foram escolhidos.
Desta forma, conceitos importantes sobre as técnicas de inspeção e teste e a apresentação de uma ferramenta para auxiliar os planejadores da qualidade do processo de montagem de placas eletrônicas é o foco principal deste livro. Será apresentado detalhadamente a construção de um método capaz de gerar automaticamente a melhor estratégia de inspeção e teste a cada nova placa eletrônica introduzida na linha de montagem.
A seguir, no capítulo 1 são apresentadas as considerações mais relevantes para a definição da melhor estratégia de inspeção e teste para detectar os diferentes tipos de defeitos durante a montagem de uma placa eletrônica. No capítulo 2 é realizado um desenvolvimento descritivo e teórico de Algoritmos Genéticos. O capítulo 3 descreve um aplicativo idealizado voltado para a definição da estratégia de inspeção e teste no processo de montagem de placas eletrônicas. Finalmente no capítulo 4 são discutidos os resultados obtidos e apresentadas a considerações finais.