Если есть способ обеспечить надежность продукта, то обеспечение предсказуемости его печатная плата это важная часть продукта. Фактически, печатные платы теперь являются основной частью почти каждого электронного устройства, от телефонов до компьютерных систем. Фактически, от автомобилестроения до обороны, от авиации до технологий, ни в одной отрасли промышленности нет повсеместных печатных плат.

Во всех этих отраслях надежность продукции имеет решающее значение. Будь то медицинские технологии или авиация, любые ошибки могут дорого обойтись. Точно так же в области медицины отказы оборудования могут иметь тяжелые последствия, приводя к гибели людей.

Для этого необходимо изменить традиционный метод предсказуемости. Традиционные методы предсказуемости обычно основаны на физических проверках. Однако у инспекций есть неотъемлемый недостаток, заключающийся в том, что они проверяют только внешние дефекты. Кроме того, еще одна проблема, с которой сталкивается физический осмотр, заключается в том, что микросрезы и контроль становятся логистическим кошмаром, когда PCBS сложны и имеют множество сквозных отверстий. Если проверено только несколько отверстий, процесс может быть надежным. Due to high product diversity, traditional statistical tools are insufficient to identify defects

Еще один серьезный недостаток процесса проверки заключается в том, что он может проводиться после завершения производственного процесса. Во-первых, процесс дорогостоящий. Во-вторых, дефект может быть иным образом взаимосвязан, поэтому могут быть затронуты и другие партии.

Для PCBS с высокой сложностью и разнообразием продуктов предсказуемость традиционных тестов не может быть гарантирована более важна.

Решением этой проблемы является использование чрезвычайно всестороннего анализа данных, автоматизации тестирования и оцифровки. It is comprehensive statistics that lead to reliability and traceability. Благодаря надежному прогнозированию данных можно сделать точный прогноз. Любое ненормальное поведение может быть вызвано, а нетипичные продукты могут быть удалены.

Это в основном требует, чтобы все доступные данные хранились централизованно. Практически каждая машина должна быть запрограммирована с интерфейсами для загрузки всех данных в централизованное хранилище. Это, в свою очередь, позволяет проводить углубленный анализ данных. Это также гарантирует, что, в отличие от процесса физического осмотра, в случае отказа возникает соответствующая корреляция. Однако даже здесь есть проблемы, поскольку данные поступают из нескольких источников и преобразуются в многочисленные точки данных. Эту проблему можно преодолеть, формализовав двухэтапный формат обработки данных. Первый этап – это нормализация данных, а второй этап – анализ нормализованных данных. Научный анализ данных означает, что вам не нужно полагаться на обнаружение проблем в конце производственного процесса, а затем на реагирование на них. Вместо этого он позволяет вам заранее предвидеть проблемы и гарантировать, что вероятность сбоя сведена к минимуму. Это можно сделать при управлении входными переменными процесса. В свою очередь, он контролирует задержки, которые могут быть чрезвычайно дорогостоящими.

Хотя предсказуемость может быть высокой, правда в том, что цена неудачи намного превышает ее.