如何确保PCB的可预测性

TaylorA

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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传统的可预测性方法通常基于物理检查