9V Alkali Pil KIC Termal Profiler SMT Geri Akış Fırın Sıcaklığı Profili

9V Alkali Pil KIC Termal Profiler SMT Geri Akış Fırın Sıcaklığı Profili

Giriş:

KIC Termal Profiler, elektronik üretim endüstrisi için bir sıcaklık ölçüm ve analiz cihazıdır ve esas olarak kaynak işleminin termal analizi için kullanılır.

Özellikleri

1Küçük bir test hatası.

2Kolay öğrenilen, yönlendirilmiş bir işletim yazılımı.

3Dalga ve geri akış sıcaklığını test edebilirsiniz.

4Akıllı başlatma ve durdurma fonksiyonu.

5İletişim frekansı: 433.92MHz.

6Daha düşük enerji kullanımı için termal süreç optimizasyonu.

7Standart SPC grafik yazılımı CpK'yi içerir, zamanla profildeki değişimi ortaya çıkarmaya yardımcı olur.

8Standart Profil Üstleştirme, farklı bir süreç gösterir.

9, 1 yıllık garanti ile sağlam ve kompakt donanım.

10, 9 ve 12 Kanal (Standart Tip K TC bağlantıları).

Avantajlar

Üretim verimliliğini artırın: Kaynak işlemini optimize ederek, kusur oranını azaltın ve üretim verimliliğini artırın.

Kalite kontrolü: Kaynak işleminin süreç gereksinimlerini karşılamasını sağlamak ve ürün kalitesini artırmak.

Sorun teşhisi: Sıcaklık verilerinin analizi ile üretim sürecinde potansiyel sorunları belirlemeye yardımcı olur.

Özellikler

Standart yapılandırma

1, test makinesini 1 pc

2, Test yalıtım koruması 1 pc

3Çanta 1 adet.

4, Sıcaklık testi tel 1 pc

5, Veri diski 1 pc

6Kullanıcı kılavuzu

7, Denetim raporu

8, Veri satırı 1pc

Başvurular

Geri akış lehimleme:Lehimli eklemlerin güvenilirliğini sağlamak için geri akış lehimleme sırasında PCB'nin sıcaklığını izlemek için kullanılır.

Dalga lehimleme:Dalga lehimleme sırasında, lehimleme kalitesini sağlamak için PCB yüzeyinin sıcaklığını izleyin.

Isı işleme:Malzeme biliminde, süreci optimize etmek için ısı işleme sırasında sıcaklık değişikliğini izleyin.

Avantajlar

Kaynak kalitesini iyileştirin: gerçek zamanlı sıcaklık izleme yoluyla, kaynak sürecinde sıcaklığın optimal seviyeye ulaşmasını ve kaynak kusurlarını azaltmasını sağlayın.
Dönüştürme işlemi ve hurdayı azaltmak: sıcaklık anormalliklerinin zamanında tespit edilmesi, kötü kaynaktan kaynaklanan yeniden işleme ve hurdayı azaltmaya ve üretim maliyetlerini azaltmaya yardımcı olur.
Süreç iyileştirmesini desteklemek: veri analizi yoluyla kullanıcıların kaynak işlemindeki sorunları belirlemelerine yardımcı olur ve süreç iyileştirmesini teşvik eder.