Upami aya cara pikeun mastikeun reliabiliti produk, maka pastikeun katebak na PCB mangrupikeun bagian anu penting dina produk. Nyatana, PCB ayeuna janten bagian inti tina ampir unggal alat éléktronik, ti ​​telepon dugi ka sistem komputer. Nyatana, ti otomotif dugi ka pertahanan, ti penerbangan ka téknologi, teu aya industri anu aya di mana waé PCB.

Dina sadaya industri ieu, reliabiliti produk kritis. Naha éta téknologi médis atanapi penerbangan, kasalahan naon waé tiasa ngabuktikeun mahal. Nya kitu, dina bidang médis, kagagalan peralatan tiasa ngagaduhan akibat anu parah, hasilna kaleungitan nyawa.

Naon anu diperyogikeun nyaéta yén cara tradisional pikeun prediktip nyaéta recasting. Métode prediksi tradisional biasana dumasar kana cék fisik. Nanging, pamariksaan ngagaduhan kakurangan alamiah ngan ukur mariksa cacat éksternal. Salaku tambahan, masalah sanés anu disanghareupan ku pamariksaan fisik nyaéta microslicing sareng inspeksi janten ngimpina logistik nalika PCBS rumit sareng gaduh seueur liang. Upami ngan ukur sababaraha liang anu dipariksa, prosés na tiasa henteu bisa dijalankeun. Kusabab béda-béda produk anu luhur, alat statistik tradisional henteu cekap pikeun ngaidentipikasi cacat

Karugian utama anu sanés tina prosés pamariksaan nyaéta tiasa lumangsung saatos prosés manufaktur parantos réngsé. Mimiti, prosés na mahal. Kadua, cacadna tiasa saling pakait, janten batch anu sanés tiasa ogé kapangaruhan.

Pikeun PCBS kalayan pajeulitna anu luhur sareng kaanekaragaman produk, katebak tés tradisional henteu tiasa dijamin langkung penting.

Solusi pikeun masalah ieu nyaéta ngagunakeun analisis data anu komprehensif pisan, uji coba otomatisisasi sareng digitalisasi. Éta statistik komprehensif anu ngakibatkeun reliabiliti sareng gampang dilacak. Kalayan prediksi data anu tiasa dipercaya, prediksi anu akurat tiasa dilakukeun. Sagala tingkah laku anu teu normal tiasa disebat, sareng produk atipikal tiasa dipiceun.

Dasarna ieu meryogikeun sadaya data anu sayogi disimpen sacara terpusat. Ampir unggal mesin kedah diprogram ku interfaces pikeun muka sadaya data kana Repository terpusat. Ieu dina gilirannana ngamungkinkeun analisis data anu jero. Éta ogé mastikeun yén, henteu sapertos prosés pamariksaan fisik, korélasi anu aya hubunganana lumangsung nalika gagal. Nanging, bahkan di dieu aya tantangan sabab data asalna tina sababaraha sumber sareng ditarjamahkeun kana sababaraha titik data. Masalah ieu tiasa diungkulan ku ngaformalisasi format pamrosésan data dua tahap. Tahap anu kahiji nyaéta nganormalkeun data, sareng tahap anu kadua nyaéta nganalisis data anu normal. Analisis data ilmiah hartosna yén anjeun henteu kedah ngandelkeun milarian masalah dina akhir prosés manufaktur teras ngaréspon aranjeunna sacara réaktif. Sabalikna, éta ngamungkinkeun anjeun pikeun antisipasi sacara proaktif masalah sareng mastikeun yén kamungkinan kagagalan diminimalkeun. Ieu tiasa dilakukeun nalika ngadalikeun variabel input prosés. Dina gilirannana, éta ngadalikeun reureuh, anu tiasa mahal pisan.

Nalika katebak tiasa janten luhur, kaleresan biaya gagalna langkung ageung tibatan éta.