S’il existe un moyen d’assurer la fiabilité d’un produit, alors assurer la prévisibilité de ses PCB est une partie importante du produit. En fait, les PCB font désormais partie intégrante de presque tous les appareils électroniques, des téléphones aux systèmes informatiques. En fait, de l’automobile à la défense, de l’aviation à la technologie, aucune industrie n’est omniprésente dans le PCB.

Dans toutes ces industries, la fiabilité des produits est essentielle. Qu’il s’agisse de technologie médicale ou d’aviation, toute erreur peut s’avérer coûteuse. De même, dans le domaine médical, les pannes d’équipement peuvent avoir des conséquences désastreuses, entraînant des pertes de vie.

Ce que cela nécessite, c’est que la méthode traditionnelle de prévisibilité soit une refonte. Les méthodes traditionnelles de prévisibilité sont généralement basées sur des contrôles physiques. Cependant, les inspections ont l’inconvénient inhérent de ne vérifier que les défauts externes. En outre, un autre problème rencontré par l’inspection physique est que le microtranchage et l’inspection deviennent un cauchemar logistique lorsque les PCBS sont complexes et comportent de nombreux trous traversants. Si seulement quelques trous sont vérifiés, le processus peut être infaillible. En raison de la grande diversité des produits, les outils statistiques traditionnels sont insuffisants pour identifier les défauts

Un autre inconvénient majeur du processus d’inspection est qu’il peut avoir lieu après la fin du processus de fabrication. Premièrement, le processus est coûteux. Deuxièmement, le défaut peut être autrement lié, de sorte que d’autres lots peuvent également être affectés.

Pour les PCB à haute complexité et diversité de produits, la prévisibilité des tests traditionnels ne peut pas être garantie est plus importante.

La solution à ce problème consiste à utiliser une analyse de données extrêmement complète, l’automatisation des tests et la numérisation. Ce sont des statistiques complètes qui conduisent à la fiabilité et à la traçabilité. Avec une prédiction de données fiable, une prédiction précise peut être faite. Tout comportement anormal peut être signalé, et les produits atypiques peuvent être supprimés.

Cela nécessite essentiellement que toutes les données disponibles soient stockées de manière centralisée. Pratiquement chaque machine doit être programmée avec des interfaces pour charger toutes les données dans un référentiel centralisé. Cela permet à son tour une analyse approfondie des données. Il garantit également que, contrairement au processus d’inspection physique, une corrélation pertinente se produit en cas de défaillance. Cependant, même ici, il existe des défis car les données proviennent de sources multiples et sont traduites en de nombreux points de données. Ce problème peut être surmonté en formalisant un format de traitement des données en deux étapes. La première étape consiste à normaliser les données et la deuxième étape consiste à analyser les données normalisées. L’analyse scientifique des données signifie que vous n’avez pas à vous fier à la recherche de problèmes à la fin du processus de fabrication pour ensuite y répondre de manière réactive. Au lieu de cela, il vous permet d’anticiper les problèmes de manière proactive et de s’assurer que la probabilité d’échec est minimisée. Cela peut être fait lors du contrôle des variables d’entrée de processus. À son tour, il contrôle les retards, qui peuvent être extrêmement coûteux.

Bien que la prévisibilité puisse être élevée, la vérité est que le coût de l’échec l’emporte de loin.