Wann et e Wee ass fir d’Zouverlässegkeet vun engem Produkt ze garantéieren, da garantéiert d’Prévisibilitéit vu sengem PCB ass e wichtege Bestanddeel vum Produkt. Tatsächlech sinn PCB elo e Kärdeel vun bal all elektroneschen Apparat, vu Telefone bis Computersystemer. Tatsächlech, vum Automobil bis zur Verteidegung, vun der Loftfaart bis zur Technologie, ass keng Industrie iwwerall PCB.

An all dësen Industrien ass Produkt Zouverlässegkeet kritesch. Egal ob et medizinesch Technologie oder Loftfaart ass, all Feeler kënnen deier beweisen. Ähnlech kënnen am medizinesche Beräich Ausstattung vun Ausrüstung schrecklech Konsequenzen hunn, wat zu Liewensverloscht féiert.

Wat dëst erfuerdert ass datt déi traditionell Method vu Prévisibilitéit nei ass. Traditionell Prévisibilitéitsmethoden baséieren normalerweis op kierperlech Kontrollen. Wéi och ëmmer, Inspektiounen hunn den inherente Nodeel fir nëmmen no externen Defekter ze kontrolléieren. Zousätzlech ass en anere Problem mat kierperlecher Inspektioun konfrontéiert ass datt d’Mikroschneiden an d’Inspektioun e logisteschen Albtraum ginn wann PCBS komplex sinn a vill duerch Lächer hunn. Wann nëmmen e puer Lächer gepréift ginn, kann de Prozess idiotsicher sinn. Wéinst der héijer Produktdiversitéit sinn traditionell statistesch Tools net genuch fir Mängel z’identifizéieren

En anere grousse Nodeel vum Inspektiounsprozess ass datt et ka stattfannen nodeems de Fabrikatiounsprozess fäerdeg ass. Als éischt ass de Prozess deier. Zweetens kann de Defekt anescht matenee verbonne sinn, sou datt aner Chargen och betraff kënne sinn.

Fir PCBS mat héijer Komplexitéit a Produktdiversitéit ass d’Prévisibilitéit vun traditionellen Tester net garantéiert méi wichteg.

D’Léisung fir dëse Problem ass extrem extensiv Datenanalyse, Testautomatiséierung an Digitaliséierung ze benotzen. Et ass ëmfaassend Statistike déi zu Zouverlässegkeet an Tracabilitéit féieren. Mat zouverléissege Dateprognose kann korrekt Prognose gemaach ginn. All anormal Verhalen kann opgeruff ginn, an atypesch Produkter kënne geläscht ginn.

Dëst erfuerdert am Fong datt all verfügbar Daten op enger zentraliséierter Manéier gelagert ginn. Praktesch all Maschinn muss mat Interfaces programméiert ginn fir all Daten an en zentraliséierte Repository ze lueden. Dëst erlaabt ofwiesselnd eng detailléiert Dateanalyse. Et garantéiert och datt, am Géigesaz zum kierperlechen Inspektiounsprozess, eng relevant Korrelatioun geschitt am Fall vun engem Echec. Wéi och ëmmer, hei ginn et Erausfuerderunge well d’Daten aus multiple Quelle kommen an a ville Datepunkter iwwersat ginn. Dëse Problem kann iwwerwonne ginn andeems en zwee-Stufen Datenveraarbechtungsformal formaliséiert. Déi éischt Stuf ass d’Donnéeën ze normaliséieren, an déi zweet Stuf ass d’normaliséiert Donnéeën ze analyséieren. Wëssenschaftlech Datenanalyse heescht datt Dir net op d’Problemer um Enn vum Fabrikatiounsprozess muss vertrauen an dann op eng reaktiv Basis reagéiert. Amplaz erlaabt et Iech proaktiv Probleemer virauszegesinn a sécherzestellen datt d’Wahrscheinlechkeet vum Versoen minimal ass. Dëst kann gemaach gi wann Dir Prozessinputvariabelen kontrolléiert. Am Tour kontrolléiert et Verspéidungen, déi extrem deier kënne sinn.

Och wann d’Prévisibilitéit héich ka sinn, ass d’Wourecht datt d’Käschte vum Versoen et vill méi grouss sinn.