精密PCB製造、高頻PCB、高速PCB、標準PCB、多層PCB和PCB組裝。
每當我們討論數據時, 請記住，人們已經收集數據很長時間了, 正在驗證, 並將其轉換為報告. 此外, 如果收集數據並自動更改流程, 人們仍然會解釋和驗證數據的準確性, 創建報告, 提出建議, 解决問題, 進行調整, 改進和創新. 無論使用何種資料獲取系統, 任何將數位化的工作都需要參與 PCB工廠 提升生產團隊的能力. 他們的角色是參與PCB製造過程, 同時也是溝通和控制的前線.
當操作未按預期執行時，他們需要能够：
作為問題控制的第一線，通過實时解决問題並採取糾正措施，使問題對最終產品或過程的影響降至最低。
在更高級別的事件中，當項目轉移到工作單位時，他們可以充當情報收集員，這樣他們可以花更少的時間收集數據，並花更多的時間重新設計以消除根本原因，從而消除任何意外情况再次出現的可能性。
為了幫助您的PCB工廠在數位化過程中邁出下一步，在本書中，我們將研究您的團隊在收集製造數據時面臨的一些主要障礙。 這些障礙不僅對改進工藝，而且對改進生產工藝都非常重要。 它起作用了。 它還用於改進資料和供應鏈管理，跟踪問題和缺陷或假冒零件的來源，並為業務預測和報告提供趨勢分析。 我們將探討收集良好數據的挑戰，以及在哪裡收集對工廠和改善業務有意義的數據。 在第2章中，我們將研究使數據智能化的原因，即數據本身和分析之間的差异。 在第3章中，我們將介紹如何從底層基礎結構分發數據以供外部使用。 我們還將詳細介紹今天可用的一些工具，這些工具可以幫助您將這些原則付諸實踐，並看到一個真實的例子，說明公司如何通過分析充分利用其數據。
質量和可靠性要求 PCB產品 促使PCB製造業對有意義的分析的需求不斷增加. 隨著航空航太等質量敏感行業的需求不斷增加, 汽車, 智能手機, 和醫療保健, PCB製造商需要確保其工廠正常運行. 僅僅分析數據是不够的. 公司經理需要使用分析來創造對製造業產生積極影響的知識.
現在，隨著物聯網科技進入製造業，工廠經理可以使用大資料分析將他們的效率和减少浪費的努力帶入下一階段。 先進的大資料分析可以幫助電子製造商應對影響產量的大量複雜生產活動，並提供診斷和糾正過程缺陷的複雜方法。
高級分析是指將統計資料和其他數學工具應用於業務數據，以評估和改進實踐。 在製造業，運營經理可以使用高級分析深入研究歷史流程數據，確定離散流程步驟和輸入之間的模式和關係，然後優化對輸出影響最大的因素。
隨著物聯網應用程序繼續收集大量實时車間數據, 怎麼回事 PCB電子製造 行業現在需要的是一種分析解決方案，它可以聚合這些孤立的數据集，並對其進行分析，以揭示重要的見解. 這些見解可用於做出更好的決策，並最終减少成本和浪費.
