如何利用预测分析方法检测缺陷部件并实现崭新的组件可追溯性

在 SMT 组装中，单个缺陷部件或问题组件可能会危及整个生产过程。专家估计，当今市场上的产品有多达 10% 的组件存在问题。这就意味着，要么整个组件都是假冒产品，要么产品中混杂了非同质组件、过期组件或因保管不当而功能或质量受损的组件，更有甚者还可能故意篡改组件并在其中嵌入恶意代码。

而实验室测试费时费力，且仅靠少量样本无法识别来自多个渠道的单个问题组件，因而无法进行组件检查。

消除低质量或假冒组件的软件解决方案可以提前解决问题，从而减少退货授权 (RMA)。

西门子合作伙伴 Cybord 打造的解决方案可以通过对每个电子元器件进行可视化检测而实现可追溯性。在 Cybord - 西门子解决方案中，会将取放机捕获的现有图像与庞大的云组件库和知识库进行比较。借助 AI 模型，该解决方案可对组件进行验伪，并在所有正在使用的组件中100% 识别损坏和篡改以及假冒组件。该解决方案使用现有数据，因此无需在制造过程中引入新的工序，并可全程与 SMT 设备放置组件同步进行。

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