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如何确保PCB的可预测性
如果有一种方法可以确保产品的可靠性,那么就要确保其PCB的可预测性,这是产品的重要组成部分。实际上,PCB现在几乎是从电话到计算机系统的每个电子设备的核心部件。事实上,从汽车到国防,从航空到技术,没有哪个行业的PCB无处不在。
在所有这些行业中,产品的可靠性至关重要。无论是医疗技术还是航空,任何错误都可能被证明是昂贵的。类似地,在医疗领域,设备的故障会导致可怕的后果,导致生命损失。
这需要的是传统的可预测性方法是重铸。传统的可预测性方法通常基于物理检查。然而,检查具有固有的缺点,即只能检查外部缺陷。此外,物理检查面临的另一个问题是,当PCB复杂且具有无数通孔时,微切片和检查成为后勤噩梦。如果仅检查几个过孔,则该过程可以是万无一失的。由于产品多样性高,传统的统计工具不足以找出缺陷
检查过程的另一个主要缺点是它可以在制造过程结束后进行。其一,这个过程代价高昂。其次,缺陷可能有其他相互联系,因此其他批次也有可能受到影响。
对于复杂性和产品多样性高的多氯联苯,因此,可预测性,传统检验无法保证更为重要。
这个问题的解决方案是使用极其全面的数据分析,测试自动化和数字化。它是全面的统计数据,可以带来可靠性和可追溯性。通过可靠的数据预测,可以准确地进行预测。可以调出任何异常行为,并且可以删除非典型产品。
这基本上要求所有可用数据以集中方式存储。实际上,每台机器都需要使用接口进行编程,以便将所有数据加载到集中式仓库中。这反过来又允许深入的数据分析。它还确保与物理检查过程不同,在出现故障时会产生相关的相关性。然而,即使在这里也存在挑战,因为数据来自多个来源并转化为无数的数据点。通过形式化两阶段数据处理格式可以克服该问题。第一阶段是指对数据进行归一化,第二阶段是对该归一化数据进行分析。科学数据分析意味着您不必在制造过程结束后依赖于找到问题,然后在反应的基础上对其进行响应。相反,它允许您主动预测问题并确保最小化失败的可能性。这可以在控制过程输入变量时实现。反过来它控制的是延误,这可能会导致成本极高。
尽管可预测性可能非常高,但事实是失败的成本远远超过了这个成本。
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