製品の信頼性を確保する方法がある場合は、その予測可能性を確保します PCB 製品の重要な部分です。 実際、PCBは現在、電話からコンピューターシステムまで、ほぼすべての電子機器の中核部分となっています。 実際、自動車から防衛まで、航空からテクノロジーまで、どこにでもあるPCBの業界はありません。

これらすべての業界で、製品の信頼性は非常に重要です。 それが医療技術であろうと航空であろうと、どんな間違いも費用がかかることがわかります。 同様に、医療分野では、機器の故障は悲惨な結果をもたらし、人命を失う可能性があります。

これに必要なのは、予測可能性の従来の方法がリキャストであるということです。 従来の予測可能性の方法は通常、物理的なチェックに基づいています。 ただし、検査には、外部の欠陥のみをチェックするという固有の欠点があります。 さらに、物理的検査が直面するもうXNUMXつの問題は、PCBSが複雑で多数の貫通穴がある場合、マイクロスライスと検査がロジスティックの悪夢になることです。 いくつかの穴だけがチェックされている場合、プロセスは絶対確実です。 製品の多様性が高いため、従来の統計ツールでは欠陥を特定するには不十分です。

検査プロセスのもうXNUMXつの大きな欠点は、製造プロセスの終了後に検査が行われる可能性があることです。 まず、プロセスは高価です。 次に、欠陥は相互に関連している可能性があるため、他のバッチも影響を受ける可能性があります。

複雑性が高く製品の多様性が高いPCBSの場合、従来のテストの予測可能性を保証できないことがより重要です。

この問題の解決策は、非常に包括的なデータ分析、テストの自動化、およびデジタル化を使用することです。 信頼性とトレーサビリティにつながるのは包括的な統計です。 信頼性の高いデータ予測により、正確な予測を行うことができます。 異常な動作を呼び出すことができ、異常な製品を削除することができます。

これには基本的に、利用可能なすべてのデータを一元的に保存する必要があります。 事実上すべてのマシンは、すべてのデータを一元化されたリポジトリにロードするためのインターフェースでプログラムする必要があります。 これにより、詳細なデータ分析が可能になります。 また、物理的な検査プロセスとは異なり、障害が発生した場合に関連する相関関係が発生することも保証されます。 ただし、ここでも、データは複数のソースから取得され、多数のデータポイントに変換されるため、課題があります。 この問題は、XNUMX段階のデータ処理形式を形式化することで克服できます。 最初の段階はデータを正規化することであり、XNUMX番目の段階は正規化されたデータを分析することです。 科学的なデータ分析は、製造プロセスの最後に問題を見つけて、それに反応的に対応することに頼る必要がないことを意味します。 代わりに、問題を事前に予測し、障害の可能性を最小限に抑えることができます。 これは、プロセス入力変数を制御するときに実行できます。 次に、遅延を制御しますが、これは非常にコストがかかる可能性があります。

予測可能性は高いかもしれませんが、真実は失敗のコストがそれをはるかに上回っていることです。