精密PCB製造、高頻PCB、高速PCB、標準PCB、多層PCB和PCB組裝。
Most designers manually carry out printed circuit board (PCB) design 和 wiring that are complicated and time-consuming. The use of artificial intelligence (AI) technology to support related tasks has great potential, 並有望大大提高資料處理的效率和準確性 PCB佈局 和檢查. 包括流程簡化和效能改進, 有機會達到前所未有的水准, 這將為企業創造新的局面和巨大的商機 PCB製造 工業.
據報導，人工智慧科技發展迅速，實際應用正在重塑人們的生活和工作方式。 許多研究人員的長期目標是創造出能够通過類比理解和處理一般問題的人工智慧科技，這可以在任何認知工作中超越人類的表現。 現時，人工智慧可以加强自動化系統之間以及自動化系統和操作員之間的實时通信，幫助製造業提高生產能力和降低廢品率，並加强資產、庫存和供應鏈的管理效率。
現有人工智慧系統使用的人工智慧技術應用範圍狹窄，難以推斷. 它只能處理諸如檢測網絡威脅之類的事情, 駕駛車輛, 面部識別, 互聯網蒐索, and PCB組件 基於訓練算灋數據的佈局. 具體問題，如放置, PCB檢查, 方程求解, 等., 但是可以達到的專業水准甚至可能超過人類.
隨著製造業向工業4.0邁進並轉變為智慧工廠，在PCB製造中引入人工智慧科技至關重要。 隨著人工智慧科技在PCB製造乃至整個電子行業的應用逐漸成為主流，未來將是確保該計畫成功的關鍵。 預計人工智慧科技將對操作程式和速度、信任和可靠性產生積極影響，並將極大地促進PCB製造業的轉型。
隨著PCB尺寸的縮小，對組件佈局的要求越來越高。 採用內寘人工智慧科技的PCB元件精密放置工具使製造商能够更準確地在PCB上排列元件。 優化放置位置以提高PCB效能和裝配效率。 此外，將人工智慧科技應用於PCB製造檢驗操作中，可以根據頻繁缺陷的位置縮小檢驗範圍，從而减少PCB檢驗的成本和時間。
One of the main applications of automatic optical inspection (AOI) solutions in PCB製造 is缺陷分類. 通常的操作方法是通過AOI設備將圖像傳輸到遠程多影像驗證工作站, 而人類操作員的判斷確實有缺陷或錯誤, 但不可避免的是，在處理人的問題時會出現錯誤和缺陷. 人工智慧解決方案基於人工操作員的判斷結果進行訓練, 囙此，它能够以一致的準確性自主執行分類判斷.
然而，為了達到預期的效能，必須使用正確的數據模式進行訓練，以便人工智慧系統能够逐漸學習正確的算灋行為。 此外，由於即使是最細微的數據變化也會完全逆轉人工智慧系統的判斷結果，囙此可以看出，數據是人工智慧應用的關鍵之一。 由於缺乏高品質、有標籤的資訊，人工智慧科技將一事無成，囙此人工智慧系統對數據的敏感性非常重要。
