Si hi ha una manera d’assegurar la fiabilitat d’un producte, assegureu-ne la previsibilitat PCB és una part important del producte. De fet, els PCB són ara una part fonamental de gairebé tots els dispositius electrònics, des dels telèfons fins als sistemes informàtics. De fet, de l’automòbil a la defensa, de l’aviació a la tecnologia, cap indústria és PCB omnipresent.

En totes aquestes indústries, la fiabilitat del producte és fonamental. Tant si es tracta de tecnologia mèdica com d’aviació, qualsevol error pot resultar costós. De la mateixa manera, en l’àmbit mèdic, les avaries dels equips poden tenir conseqüències greus, que poden provocar la pèrdua de vides.

El que això requereix és que el mètode tradicional de predictibilitat sigui la refundició. Els mètodes tradicionals de predictibilitat es basen generalment en controls físics. No obstant això, les inspeccions tenen el desavantatge inherent de comprovar només si hi ha defectes externs. A més, un altre problema a què s’enfronta la inspecció física és que el microslicing i la inspecció es converteixen en un malson logístic quan els PCBS són complexos i tenen nombrosos forats passants. Si només es comproven alguns forats, el procés pot ser infal·lible. A causa de l’alta diversitat de productes, les eines estadístiques tradicionals són insuficients per identificar defectes

Un altre desavantatge important del procés d’inspecció és que pot tenir lloc un cop finalitzat el procés de fabricació. En primer lloc, el procés és car. En segon lloc, el defecte pot estar relacionat d’una altra manera, de manera que també es poden veure afectats altres lots.

Per a PCBS amb alta complexitat i diversitat de productes, la previsibilitat de les proves tradicionals no es pot garantir és més important.

La solució a aquest problema és utilitzar anàlisis de dades extremadament completes, automatització de proves i digitalització. Són estadístiques completes que condueixen a la fiabilitat i la traçabilitat. Amb una predicció de dades fiable, es pot fer una predicció precisa. Es pot demanar qualsevol comportament anormal i eliminar productes atípics.

Això requereix bàsicament que totes les dades disponibles s’emmagatzemin de manera centralitzada. Pràcticament totes les màquines han de ser programades amb interfícies per carregar totes les dades en un dipòsit centralitzat. Al seu torn, això permet fer anàlisis de dades en profunditat. També garanteix que, a diferència del procés d’inspecció física, es produeixi una correlació rellevant en cas d’error. Tanmateix, fins i tot aquí hi ha reptes, ja que les dades provenen de diverses fonts i es tradueixen en nombrosos punts de dades. Aquest problema es pot superar formalitzant un format de processament de dades en dues etapes. La primera etapa consisteix a normalitzar les dades i la segona etapa és analitzar les dades normalitzades. L’anàlisi científica de dades vol dir que no haureu de confiar en trobar problemes al final del procés de fabricació i respondre-hi de manera reactiva. En el seu lloc, us permet anticipar proactivament els problemes i assegurar que la probabilitat d’error es minimitzi. Això es pot fer quan es controlen les variables d’entrada del procés. Al seu torn, controla els retards, que poden ser extremadament costosos.

Tot i que la previsibilitat pot ser elevada, el cert és que el cost del fracàs supera amb escreix.