Torque tester yang betul ialah ‘sumber kebenaran’ untuk AI kualiti di kilang pintar E&E dan automotif. Fahami cara pilih, guna dan kalibrasi dengan betul.
Pada satu audit kualiti di sebuah kilang EMS di Pulau Pinang tahun lepas, satu lot produk bernilai jutaan ringgit hampir ditahan hanya kerana tork skru pada modul elektronik lari beberapa Newton-meter daripada spesifikasi. Bukan sebab operator cuai, tapi kerana torque tester yang digunakan sudah lari kalibrasi dan tak sesuai dengan julat tork sebenar di line.
Ini realiti dalam pembuatan elektronik, automotif dan semikonduktor hari ini: bila kilang mula guna robot dan AI untuk kawalan kualiti, asas mekanikal seperti tork skru, nut dan gear tak boleh silap walau sedikit. Sensor vision boleh 4K, algoritma AI boleh kompleks, tetapi kalau tork fastening tak betul, produk tetap gagal.
Artikel ini fokus pada satu perkara yang ramai pandang ringan: pemilihan torque tester yang betul untuk makmal automasi – terutama bagi kilang E&E dan automotif di Malaysia yang sedang bergerak ke arah smart factory dan AI in manufacturing. Kita akan tengok:
- beza statik vs dinamik dan apa maknanya untuk robot & automasi
- cara pastikan torque tester serasi dengan tool dan fixture sedia ada
- cara pilih julat pengukuran yang masuk akal untuk line sebenar
- strategi kalibrasi yang selari dengan sistem AI dan data kualiti anda
Mengapa Torque Tester Kritikal Dalam Smart Factory Berasaskan AI
Dalam kilang tradisional, torque tester selalunya dianggap sekadar alat QA biasa. Dalam kilang pintar berasaskan AI, fungsinya jauh lebih besar: ia menjadi sumber kebenaran (single source of truth) untuk semua data tork yang masuk ke sistem AI.
Kenapa penting sangat?
- Model AI untuk predictive quality dan process optimization bergantung pada data tork yang tepat dan stabil.
- Dalam pemasangan modul elektronik dan semikonduktor, variasi tork beberapa % saja boleh ubah tekanan pada PCB, BGA, connector dan menyebabkan kegagalan medan (field failure).
- Dalam automotif, tork kritikal untuk keselamatan – contohnya bolt pada sistem brek atau casis EV.
Saya selalu nampak pola yang sama: bila data tork “noise”, model AI kena overfit, OEE susah nak naik, dan dispute dengan pelanggan meningkat. Banyak kali punca sebenar bukan AI, tapi torque tester dan proses kalibrasi yang lemah.
Statik vs Dinamik: Pilihan Salah Di Sini Akan Ganggu Robot Dan Data AI
Perbezaan paling asas yang perlu jelas sebelum beli apa-apa torque tester ialah sama ada anda perlukan ujian tork statik atau dinamik.
Apa itu tork statik dalam konteks automasi E&E?
Tork statik ialah tork pada keadaan pegun. Contoh tipikal di makmal automasi:
- mengesahkan tork sisa (residual torque) pada skru selepas robot screwdriver selesai kerja
- audit tork berkala pada fastening kritikal untuk pelanggan automotif atau perubatan
- validasi torque wrench manual dan electric yang digunakan di produksi
Torque tester statik biasanya:
- lebih ringkas dari segi mekanikal
- sesuai untuk QA sampling dan audit
- cukup untuk line yang belum 100% automasi atau belum guna robot pemasangan berkelajuan tinggi
Apa itu tork dinamik dan bila ia wajib?
Tork dinamik pula melibatkan bahagian yang sedang bergerak semasa pengukuran. Dalam makmal automasi dan robotik:
- mengukur tork motor servo atau spindle ketika sedang memutar skru
- memprofilkan tork sepanjang kitaran fastening (ramp-up, seating, final torque)
- menganalisis torque signature untuk dikesan oleh AI sebagai pola OK/NG
Untuk robot pemasangan skru, sistem cobot, atau screwdriver automatik yang disambung ke MES/AI, torque dinamik hampir wajib kerana:
- AI boleh kenal pasti corak abnormal – contohnya thread rosak, komponen tak cukup tebal, misalignment – berdasarkan lengkung tork vs sudut.
- Anda boleh tetapkan window tork dinamik sebagai kriteria lulus/gagal automatik.
Ringkasnya:
Jika objektif anda ialah hanya sahkan tork akhir, torque tester statik mungkin cukup. Jika anda mahu AI menganalisis proses fastening secara penuh, anda perlukan keupayaan tork dinamik.
Ramai kilang beli torque tester statik murah untuk line yang sebenarnya perlukan analisis dinamik. Hasilnya, robot nampak “OK” tapi field return tetap tinggi kerana isu di tengah proses fastening tak pernah direkod.
Keserasian Dengan Tool, Fixture Dan Data: Elak “Beli Mahal Tapi Tak Boleh Pakai”
Torque tester bukan berdiri sendiri; ia perlu masuk elok dalam ekosistem automasi anda.
1. Serasi secara mekanikal dengan fastener dan tool
Sebelum beli, senaraikan:
- jenis fastener utama (M1.6, M3, M6, UNC/UNF dan sebagainya)
- jenis tool: robot screwdriver, pistol grip, inline, torque wrench, nutrunner
- arah tork: clockwise, counter-clockwise atau kedua-duanya
Tanya diri anda:
- Adakah torque tester tersebut ada adapter untuk semua jenis bit & kepala skru yang kritikal?
- Boleh tak ia “latch” kepada screwdriver robot tanpa perlu buat fixture pelik-pelik?
- Macam mana proses quick change antara satu tool ke tool lain?
Pengalaman di kilang: bila fixture dan adapter tak praktikal, operator mula bypass ujian atau buat ala kadar. Di situ AI pun dapat data yang tak konsisten.
2. Keserasian digital dengan sistem data & AI
Dalam konteks AI in manufacturing, torque tester sepatutnya dianggap sebagai sensor pintar.
Cuba semak:
- Ada tak output digital seperti USB, Ethernet, PROFINET, EtherCAT atau IO-Link?
- Format data – bolehkah dihantar terus ke MES, sistem SPC, atau data lake AI anda?
- Boleh log traceability per serial number (contoh: SN PCB + tork setiap skru)?
Kilang yang matang biasanya:
- integrasikan torque tester dengan dashboard kualiti masa nyata
- gunakan data tork untuk SPC automatik (CP, CPK tork mengikut stesen)
- suap data ini ke model AI untuk root cause analysis dan process drift detection
Sebelum keluarkan bajet, saya selalu cadang buat satu diagram aliran data: dari torque tester → PLC/PC → MES → platform AI. Kemudian pastikan torque tester yang dipilih menyokong aliran itu.
Julat Pengukuran: Jangan “Sledgehammer Untuk Pecahkan Kacang”
Ramai pembeli torque tester buat silap di sini: pilih julat terlalu besar “supaya boleh guna untuk semua”. Hasilnya, resolusi rendah, ketepatan merosot pada tork rendah, dan AI sukar membezakan variasi kecil.
Prinsip praktikal pemilihan julat
Sebagai panduan umum, pilih torque tester yang julat kerjanya sekitar 20%–100% daripada tork operasi sebenar.
Contoh mudah:
- Tork operasi tipikal: 0.4–0.8 Nm (skru kecil pada PCB)
- Elakkan beli tester 0–50 Nm
- Lebih baik pilih 0–2 Nm atau 0–5 Nm dengan resolusi tinggi
Untuk kilang E&E dan semikonduktor di Malaysia, anda hampir pasti perlukan beberapa julat:
- 0.02–0.5 Nm: skru mikro, modul semikonduktor, sensor
- 0.5–5 Nm: pemasangan PCB ke casing, modul automotif kecil
- 5–50 Nm: komponen mekanikal lebih besar, bracket casis, komponen EV tertentu
Kesan kepada AI dan kawalan proses
Bila julat terlalu besar:
- sebarang drift halus dalam tork (contoh 2–3%) tenggelam dalam noise
- model AI susah nak “nampak” drift awal sebelum defect meletup
Bila julat sesuai:
- lengkung tork lebih jelas, noise lebih rendah
- variasi proses lebih mudah dikesan
- alarm awal (early warning) untuk proses fastening yang mula lari boleh dibina
Realitinya, lebih baik ada beberapa torque tester terfokus dengan julat tepat berbanding satu unit “universal” yang tak betul-betul tepat di mana ia paling kritikal.
Kalibrasi: Jantung Ketepatan Untuk Robot Dan AI Kualiti
Torque tester yang mahal pun tak ada makna kalau kalibrasi diabaikan. Dalam kilang pintar, kalibrasi bukan kerja setahun sekali yang diserah pada QA semata-mata; ia sebahagian daripada strategi data AI.
Soalan asas sebelum beli torque tester
Sebelum buat PO, saya akan tanya pembekal beberapa soalan tepat:
- Berapa kerap kalibrasi disyorkan?
- Contoh tipikal: setiap 6 atau 12 bulan, bergantung pada penggunaan.
- Boleh kalibrasi dalaman (in-house) atau perlu hantar keluar?
- Adakah pengeluar sediakan calibration kit atau reference transducer?
- Ada tak sijil kalibrasi yang diiktiraf (contoh ISO/IEC 17025)?
- Pelanggan automotif dan semikonduktor antarabangsa biasanya sangat tegas di sini.
- Adakah ada fungsi self-check atau diagnostik dalaman?
- Contohnya, menyemak drift sensor sebelum shif bermula.
Integrasi jadual kalibrasi dengan sistem AI dan MES
Dalam persekitaran yang matang, kalibrasi torque tester boleh diurus secara lebih pintar menggunakan AI dan data historikal:
- Logkan setiap bacaan tork bersama ID torque tester dan tarikh.
- Pantau drift jangka panjang – jika AI nampak pola drift, jadual kalibrasi boleh dipendekkan.
- Kunci (lock) atau beri amaran automatik pada line bila tarikh kalibrasi tamat.
Ini bukan teori kosong. Beberapa kilang MNC di Malaysia sudah:
- link jadual kalibrasi ke sistem eQMS dan CMMS
- gunakan alert automatik melalui email atau dashboard bila alat menghampiri tarikh due
Hasilnya, audit pelanggan berjalan lebih lancar, dan data yang sampai ke model AI lebih stabil.
Ciri Tambahan Yang Berbaloi Untuk Makmal Automasi Moden
Selain empat kriteria utama tadi, ada beberapa ciri tambahan yang buat hidup jurutera dan data scientist jauh lebih mudah.
1. Resolusi & ketepatan yang disahkan
Semak dua perkara penting dalam spesifikasi:
- Ketepatan (% of reading atau % of full scale) – untuk aplikasi kritikal, saya biasanya cari ±0.5% atau lebih baik.
- Resolusi bacaan – terutamanya untuk tork rendah di modul elektronik dan semikonduktor.
Lebih baik lagi kalau ada mod pengukuran sudut (torque + angle). Ini sangat berguna untuk kawalan AI ke atas proses fastening.
2. Antara muka pengguna yang mesra line Malaysia
Jangan remehkan perkara ini:
- Paparan yang jelas dan mudah difahami operator tempatan
- Mod operasi yang mudah: peak, first peak, track, dan pass/fail dengan lampu indikator
- Kemudahan tukar bahasa dan unit (Nm, kgf·cm, lbf·in)
Operator yang selesa dengan alat akan kurang buat kesilapan dan lebih konsisten.
3. Kebolehkalaan (scalability) untuk beberapa site
Bagi kumpulan kilang MNC (contoh di Penang, Kulim, Johor):
- Standarkan jenama atau model torque tester di semua site
- Guna template resepi tork yang sama, supaya AI dan QA boleh banding data merentas kilang
Ini sangat membantu bila HQ mahu benchmark prestasi proses fastening antara plant.
Menjadikan Torque Tester Sebahagian Strategi AI Dalam Pembuatan
Torque testing bukan topik glamor seperti robot humanoid atau visi komputer, tapi dalam pembuatan elektronik, automotif dan semikonduktor, ia antara asas yang tentukan sama ada inisiatif AI anda berjaya atau tidak.
Jika anda sedang merancang atau mengembangkan smart factory di Malaysia, langkah praktikal yang boleh dibuat dalam 3–6 bulan akan datang:
-
Audit torque tester dan proses fastening sedia ada
Kenal pasti jenis tork (statik/dinamik), julat, status kalibrasi dan sambungan data. -
Tentukan keperluan AI & automasi 2026–2027
Adakah anda mahu AI memantau tork secara dinamik? Perlu ke torque signature untuk analisis lanjutan? -
Rancang pelaburan torque tester secara berperingkat
Fokus dulu pada stesen kritikal: line automotif export, modul semikonduktor nilai tinggi, atau pelanggan yang paling ketat. -
Satukan torque tester dalam arkitektur data kilang
Pastikan ia bukan alat terasing, tetapi sumber data utama untuk QA, SPC dan model AI.
Bila asas seperti torque testing dibuat dengan betul, anda akan nampak kesan langsung: data lebih bersih, false alarm AI kurang, OEE lebih stabil, dan – yang paling penting – pelanggan lebih yakin dengan konsistensi produk anda.
Dan di tengah persaingan sengit antara kilang di Malaysia, Vietnam dan China, itulah beza halus yang selalunya menentukan siapa dapat volume tambahan, siapa hanya jadi backup supplier.