정밀 PCB 제조, 고주파 PCB, 고속 PCB, 표준 PCB, 다중 계층 PCB 및 PCB 조립.
데이터를 논의할 때마다 사람들이 데이터를 수집하고 검증하여 보고서로 변환한 지 오래되었다는 것을 기억하십시오.또한 데이터가 수집되고 프로세스가 자동으로 변경되는 경우에도 데이터의 정확성을 해석하고 검증하며 보고서를 작성하고 제안하며 문제를 해결하고 조정, 개선 및 혁신합니다.어떤 데이터 수집 시스템을 사용하든 디지털화될 모든 작업은 PCB 공장에 참여하고 생산 팀의 능력을 강화해야 한다.그들의 역할은 PCB의 제조 과정에 참여하는 동시에 통신과 통제의 전선이기도 하다.
작업이 예상대로 수행되지 않으면 다음을 수행할 수 있어야 합니다.
실시간 문제 해결 및 시정 조치를 통해 최종 제품 또는 프로세스에 미치는 영향을 최소화할 수 있도록 문제 통제의 첫 번째 방어선 역할을 합니다.
더 높은 수준의 이벤트에서 프로젝트가 직장으로 이동할 때 정보 수집원 역할을 할 수 있으므로 데이터 수집에 더 적은 시간을 들이고 재설계에 더 많은 시간을 들여 근본 원인을 제거함으로써 원치 않는 상황이 재발할 가능성을 제거할 수 있습니다.
이 책에서는 PCB 공장이 디지털 여행에서 다음 단계로 나아갈 수 있도록 팀이 제조 데이터를 수집할 때 직면하는 몇 가지 주요 장애물을 살펴봅니다.이러한 장애는 공예를 개선하는 데 매우 중요할 뿐만 아니라 생산 공예를 개선하는 데도 매우 중요하다.그것은 유효하다.또한 소재 및 공급망 관리를 개선하고, 문제 및 결함 또는 위조 부품의 출처를 추적하며, 비즈니스 예측 및 보고를위한 추세 분석을 제공하는 데 사용됩니다.우리는 좋은 데이터를 수집하는 데 대한 도전과 공장 및 비즈니스 개선에 의미 있는 데이터를 수집하는 곳을 탐구할 것입니다.제2장에서는 데이터를 지능화하는 원인, 즉 데이터 자체와 분석 사이의 차이를 연구할 것이다.3장에서는 외부에서 사용할 수 있도록 기본 인프라에서 데이터를 배포하는 방법에 대해 설명합니다.또한 현재 사용 가능한 몇 가지 도구에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 이 도구들은 귀하가 이러한 원칙을 실천에 옮기는 데 도움을 줄 수 있으며, 회사가 분석을 통해 데이터를 어떻게 충분히 활용하는지 보여주는 실제 사례를 볼 수 있습니다.
PCB 제품의 품질과 신뢰성에 대한 요구는 의미 있는 분석에 대한 PCB 제조업의 수요를 계속 증가시켰다.항공우주, 자동차, 스마트폰, 의료 등 품질 민감 업종의 수요가 증가함에 따라 PCB 제조업체들은 공장을 정상적으로 운영할 수 있도록 해야 한다.데이터를 분석하는 것만으로는 충분하지 않습니다.회사 사장은 제조업에 긍정적인 영향을 미칠 수 있는 지식을 창출하기 위해 분석을 사용해야 한다.
이제 사물인터넷(IoT) 기술이 제조업에 진입하면서 공장 매니저들은 빅데이터 분석을 이용해 이들의 효율과 낭비를 줄이려는 노력을 다음 단계로 끌어올릴 수 있게 됐다.첨단 빅 데이터 분석은 전자 제조업체가 생산량에 영향을 미치는 엄청난 양과 복잡한 생산 활동에 대처하고 공정 결함을 진단하고 수정하는 복잡한 방법을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다.
고급 분석은 비즈니스 데이터에 통계 및 기타 수학 도구를 적용하여 관행을 평가하고 개선하는 것을 의미합니다.제조업에서 운영 관리자는 고급 분석을 사용하여 역사 프로세스 데이터를 깊이 연구하고 이산 프로세스 절차와 입력 간의 모델과 관계를 확정한 다음에 수출에 가장 큰 영향을 미치는 요소를 최적화할 수 있다.
사물인터넷 응용 프로그램이 대량의 실시간 작업장 데이터를 계속 수집함에 따라 PCB 전자 제조업은 현재 이러한 고립된 데이터 세트를 모아 분석하여 중요한 견해를 제시하는 분석 솔루션을 필요로 한다.이러한 통찰력은 더 나은 의사 결정을 내리고 결과적으로 비용과 낭비를 줄이는 데 사용됩니다.
