PCB制造是一个高度技术性的过程，需要精确控制每个步骤，从铜矿床到丝网印刷，钻井和最终组装。借助新的基于AI的技术，可以提高质量，减少生产时间并最大程度地减少浪费。涉及实施AI的PCB设计需要创建模型并优化设计。数值模型的构建将PCB布局的特性(例如优化的组件放置，有效的跟踪路由，热规格等)与设计性能指标(功率完整性规格，信号完整性规格，功率输出/消耗等)有关。
迄今为止，AI最相关的应用之一是质量控制，在该算法中支持的高级计算机视觉系统可以在不同生产阶段进行分析和检查PCB的图像，以检测任何缺陷，例如短路，痕量中断或错位。这种策略可以提高生产率，也可以降低与突然维修相关的成本，或者更糟的是对组件的过早更换。使用AI的好处还在于最小化信号路径并提高热效率。 ML算法还用于模拟PCB的电磁行为，从而确保更高的可靠性。
人工智能用于控制和优化每个印刷层，确保准确性和质量，而算法则在实时监控公差，维变化和材料密度，并在差异时自动介入。本质上，AI驱动的工具能够学习和适应，不断提高其准确性并降低误报或负面因素的风险。
AI有所作为的另一个战略领域是生产设备的预测维护：通过分析安装在机器上的传感器收集的数据，AI算法可以预测机器何时接近故障，从而避免了及时的干预措施，从而避免了计划外的停机时间。 AI还用于优化组装过程，尤其是对于使用表面安装组件的PCB。智能系统可以分析拾取机器配置并优化机器序列，从而减少定位每个组件所需的时间。此外，AI可以通过确保将每个组件的精确度放置，可以改善设备校准。 |
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