Jeśli istnieje sposób na zapewnienie niezawodności produktu, to zapewnienie jego przewidywalności PCB is an important part of the product. W rzeczywistości płytki PCB są obecnie podstawową częścią prawie każdego urządzenia elektronicznego, od telefonów po systemy komputerowe. W rzeczywistości, od motoryzacji po obronę, od lotnictwa po technologię, żadna branża nie jest wszechobecnym PCB.

In all of these industries, product reliability is critical. Whether it’s medical technology or aviation, any mistakes can prove costly. Similarly, in the medical field, equipment failures can have dire consequences, resulting in loss of life.

What this requires is that the traditional method of predictability is recasting. Traditional predictability methods are usually based on physical checks. Jednak inspekcje mają nieodłączną wadę polegającą na sprawdzaniu jedynie wad zewnętrznych. Ponadto innym problemem, z którym boryka się kontrola fizyczna, jest to, że mikroplastry i inspekcja stają się logistycznym koszmarem, gdy PCB są złożone i mają liczne otwory przelotowe. Jeśli sprawdzono tylko kilka otworów, proces może być niezawodny. Due to high product diversity, traditional statistical tools are insufficient to identify defects

Another major disadvantage of the inspection process is that it can take place after the manufacturing process has finished. Po pierwsze, proces jest kosztowny. Po drugie, wada może być w inny sposób ze sobą powiązana, więc może to również dotyczyć innych partii.

For PCBS with high complexity and product diversity, the predictability of traditional tests cannot be guaranteed is more important.

The solution to this problem is to use extremely comprehensive data analysis, test automation and digitization. It is comprehensive statistics that lead to reliability and traceability. Dzięki wiarygodnej prognozie danych można dokonać dokładnej prognozy. Można wywoływać wszelkie nietypowe zachowania, a nietypowe produkty można usunąć.

Zasadniczo wymaga to scentralizowanego przechowywania wszystkich dostępnych danych. Praktycznie każda maszyna musi być zaprogramowana z interfejsami, aby załadować wszystkie dane do scentralizowanego repozytorium. To z kolei pozwala na dogłębną analizę danych. Zapewnia również, że w przeciwieństwie do procesu kontroli fizycznej, w przypadku awarii wystąpi odpowiednia korelacja. However, even here there are challenges as the data comes from multiple sources and is translated into numerous data points. Ten problem można rozwiązać poprzez sformalizowanie dwuetapowego formatu przetwarzania danych. Pierwszym etapem jest normalizacja danych, a drugim etapem jest analiza znormalizowanych danych. Analiza danych naukowych oznacza, że ​​nie musisz polegać na znajdowaniu problemów na końcu procesu produkcyjnego, a następnie reaktywnym reagowaniu na nie. Zamiast tego umożliwia proaktywne przewidywanie problemów i minimalizowanie prawdopodobieństwa awarii. Można to zrobić podczas kontrolowania zmiennych wejściowych procesu. In turn, it controls delays, which can be extremely costly.

Chociaż przewidywalność może być wysoka, prawda jest taka, że ​​koszt niepowodzenia znacznie go przewyższa.