Leiterplattentechnisch - Intelligent Data Printed Circuit Board Assembly Guide

Wann immer wir Daten diskutieren, Denken Sie daran, dass Menschen seit langem Daten sammeln, Überprüfung, und in Berichte umwandeln. Darüber hinaus, wenn die Daten erhoben und der Prozess automatisch geändert wird, Die Menschen interpretieren und überprüfen weiterhin die Richtigkeit der Daten, Berichte erstellen, Empfehlungen abgeben, Probleme lösen, Anpassungen vornehmen, Verbesserungen und Innovationen. Egal, welches Datenerfassungssystem verwendet wird, Alle Arbeiten, die digitalisiert werden, müssen an der Leiterplattenfabrik und die Fähigkeiten des Produktionsteams verbessern. Ihre Rolle ist die Teilnahme am PCB-Herstellungsprozess, aber auch als Frontlinie der Kommunikation und Kontrolle.

Wenn Operationen nicht wie erwartet funktionieren, müssen sie in der Lage sein:

Handeln Sie als erste Linie der Problemkontrolle, so dass sie die Auswirkungen des Problems auf das Endprodukt oder den Prozess minimieren können, indem sie das Problem in Echtzeit lösen und Korrekturmaßnahmen ergreifen.

Bei Vorfällen auf höherer Ebene, wenn das Projekt an die Arbeitseinheit übertragen wird, können sie als Informationssammler fungieren, so dass sie weniger Zeit für die Datenerfassung aufwenden und mehr Zeit für die Neugestaltung verwenden können, um die Ursache zu beseitigen, wodurch die Möglichkeit eines erneuten Auftretens unerwünschter Situationen ausgeschlossen wird.

Um Ihrer Leiterplattenfabrik dabei zu helfen, den nächsten Schritt auf der digitalen Reise zu gehen, werden wir in diesem Buch einige der größten Hindernisse untersuchen, denen Ihr Team bei der Erfassung von Fertigungsdaten gegenübersteht. Diese Hindernisse werden nicht nur für die Verbesserung des Prozesses, sondern auch für die Verbesserung des Produktionsprozesses von großer Bedeutung sein. Es funktioniert. Es wird auch verwendet, um Material- und Lieferkettenmanagement zu verbessern, die Quelle von Problemen und fehlerhaften oder gefälschten Teilen zu verfolgen und Trendanalysen für Geschäftsprognosen und Berichte bereitzustellen. Wir werden die Herausforderungen bei der Sammlung guter Daten untersuchen und wo Daten gesammelt werden können, die für die Fabrik von Bedeutung sind und das Geschäft verbessern. In Kapitel 2 werden wir die Gründe untersuchen, die Daten intelligent machen, d.h. den Unterschied zwischen Daten selbst und Analyse. In Kapitel 3 werden wir vorstellen, wie Daten aus der zugrunde liegenden Infrastruktur für die externe Nutzung verteilt werden können. Wir werden auch einige der heute verfügbaren Tools vorstellen, die Ihnen helfen können, diese Prinzipien in die Praxis umzusetzen und ein echtes Beispiel dafür zu sehen, wie Unternehmen von einer guten Nutzung ihrer Daten durch Analysen profitieren können.

Die Anforderungen an die Qualität und Zuverlässigkeit von Leiterplattenprodukte Die Nachfrage nach aussagekräftigen Analysen in der Leiterplattenherstellungsindustrie steigt stetig.. Mit steigender Nachfrage aus qualitätssensiblen Branchen wie Luft- und Raumfahrt, Automobile, Smartphones, und medizinische Versorgung, Leiterplattenhersteller müssen sicherstellen, dass ihre Fabriken normal funktionieren. Die Analyse der Daten reicht nicht aus. Unternehmensleiter müssen mithilfe von Analysen Wissen schaffen, das sich positiv auf die Fertigung auswirken kann.

Mit dem Einzug der Internet of Things (IoT)-Technologie in die Fertigungswelt können Fabrikmanager Big Data-Analysen nutzen, um ihre Effizienz und Abfallreduzierung auf die nächste Stufe zu bringen. Fortschrittliche Big-Data-Analysen können Elektronikherstellern helfen, mit den großen Mengen und komplexen Produktionstätigkeiten fertig zu werden, die die Leistung beeinflussen, und bieten ausgefeilte Methoden zur Diagnose und Korrektur von Prozessfehlern.

Erweiterte Analyse bezieht sich auf die Anwendung statistischer Daten und anderer mathematischer Werkzeuge auf Geschäftsdaten, um Praktiken zu bewerten und zu verbessern. In der Fertigungsindustrie können Betriebsleiter fortschrittliche Analysen verwenden, um historische Prozessdaten eingehend zu untersuchen, Muster und Beziehungen zwischen einzelnen Prozessschritten und Eingaben zu bestimmen und dann die Faktoren zu optimieren, die nachweislich den größten Einfluss auf die Leistung haben.

Da IoT-Anwendungen weiterhin eine große Menge an Echtzeit-Shopfloor-Daten erfassen, was die Herstellung von Leiterplattenelektronik Die Industrie benötigt jetzt eine Analyselösung, die diese isolierten Datensätze aggregieren und analysieren kann, um wichtige Erkenntnisse zu gewinnen. Diese Erkenntnisse können genutzt werden, um bessere Entscheidungen zu treffen und letztlich Kosten und Abfall zu reduzieren.