Metriche del dashboard di affidabilità

Punti Chiave

Prima di immergerti nelle profondità tecniche della visualizzazione dei dati e del controllo qualità, ecco i punti essenziali che devi sapere sul monitoraggio dell'affidabilità dell'hardware.

Definizione: Le metriche del dashboard di affidabilità sono un insieme curato di indicatori chiave di prestazione (KPI) utilizzati per monitorare, prevedere e migliorare la durata e le prestazioni degli assemblaggi elettronici (PCB e PCBA) durante il loro intero ciclo di vita.
Metriche Fondamentali: I tre pilastri sono solitamente MTBF (Mean Time Between Failures), FPY (First Pass Yield) e FIT (Failures In Time).
Errore Comune: Un errore comune è confondere la « qualità » (conformità al tempo zero) con l'« affidabilità » (prestazioni nel tempo); il tuo dashboard deve monitorare entrambi distintamente.
Implementazione: I dashboard efficaci richiedono l'integrazione dei dati dalla fase di progettazione (DFM), dal reparto di produzione (AOI/ICT) e dai resi sul campo (RMA).
Validazione: Le metriche sono inutili senza una validazione fisica, come il cicli termici e l'analisi di sezione trasversale, per correlare i dati con la realtà fisica.
Suggerimento: Inizia a monitorare le metriche durante la fase NPI (New Product Introduction), non solo dopo l'inizio della produzione di massa, per individuare precocemente i difetti latenti.
Obiettivo: L'obiettivo finale è ridurre il tasso di guasti precoci della « curva a vasca da bagno » ed estendere la fase di vita utile.

Cosa significano realmente le metriche del dashboard di affidabilità (ambito e limiti)

Comprendere la definizione fondamentale è il primo passo per costruire un sistema che prevenga effettivamente i guasti sul campo anziché limitarsi a registrarli.

Nel contesto della produzione elettronica presso APTPCB (Fabbrica di PCB APTPCB), le metriche del dashboard di affidabilità si riferiscono ai punti dati quantificabili che indicano quanto bene una Scheda a Circuito Stampato (PCB) o un assemblaggio si comporterà in condizioni ambientali previste per una durata specifica. A differenza dei semplici contatori di produzione che tracciano quante unità sono state prodotte, le metriche di affidabilità si concentrano sulla probabilità di sopravvivenza. Questo ambito comprende tutto, dalla stabilità delle materie prime (ad esempio, i valori Tg del laminato) alla vita a fatica del giunto di saldatura misurata durante i test di vita accelerata.

Il confine di queste metriche si estende oltre il reparto di produzione. Un dashboard robusto integra dati predittivi da software di simulazione con dati empirici da test di produzione (come l'In-Circuit Testing) e feedback post-vendita. Trasforma concetti astratti come la "durabilità" in numeri azionabili, consentendo agli ingegneri di prendere decisioni basate sui dati riguardo a stack-up, finiture superficiali e selezione dei componenti.

Metriche del dashboard di affidabilità: le metriche che contano (come valutare la qualità)

Una volta compreso l'ambito, è necessario identificare quali punti dati specifici forniranno il massimo valore al proprio sistema di controllo qualità. Non tutte le metriche sono uguali; alcune sono indicatori anticipatori (che prevedono problemi futuri), mentre altre sono indicatori ritardati (che segnalano guasti passati). Una dashboard bilanciata include un mix di entrambi. Di seguito è riportata una ripartizione delle metriche critiche che dovrebbero essere sotto la vostra attenzione.

Metrica	Perché è importante	Intervallo tipico o fattori influenzanti	Come misurare
MTBF (Tempo Medio Tra i Guasti)	Il benchmark standard per la vita attesa del prodotto. Aiuta nella pianificazione della garanzia e nell'inventario dei pezzi di ricambio.	Varia notevolmente a seconda del settore. Consumatore: 50.000 ore; Industriale/Telecom: >200.000 ore. Influenzato dallo stress dei componenti e dalla temperatura.	Calcolato tramite previsione statistica (Telcordia/MIL-HDBK-217) o dati sul campo: $\frac{\text{Ore Operative Totali}}{\text{Numero di Guasti}}$.
FPY (Resa al Primo Passaggio)	Indica la maturità del processo. Un basso FPY spesso correla con difetti di affidabilità latenti che sfuggono alla rilavorazione.	Obiettivo: >98% per linee SMT mature. Influenzato dal design dello stencil, dal profilo di reflow e dalla qualità dei componenti.	$\frac{\text{Unità che Superano il Primo Test}}{\text{Unità Totali che Entrano nel Processo}} \times 100$.
FIT (Guasti nel Tempo)	Standardizza i tassi di guasto per componenti ad alta affidabilità. Essenziale per i calcoli critici per la sicurezza (ISO 26262).	1 FIT = 1 guasto per $10^9$ ore. Un valore basso è migliore. Influenzato dal derating di tensione e dalla gestione termica.	$\frac{\text{Numero di Guasti}}{\text{Ore Totali del Dispositivo}} \times 10^9$.
Cpk (Indice di Capacità del Processo)	Misura quanto sia coerente il vostro processo di produzione rispetto ai limiti di specifica (es. controllo dell'impedenza).	Obiettivo: >1,33 (4 Sigma) o >1,67 (5 Sigma). Influenzato dalla precisione della macchina e dalla consistenza del materiale.	Calcolo statistico basato sulla media e sulla deviazione standard di un parametro di processo.
Tasso di RMA (Autorizzazione al Reso Merce)	L'indicatore ritardato definitivo dell'affidabilità sul campo. Un RMA elevato uccide la redditività e la reputazione del marchio.	Obiettivo: <1% per il settore consumer, <0,1% per l'automotive. Influenzato dall'ambiente utente e dallo stress di spedizione.	$\frac{\text{Numero di Unità Restituite}}{\text{Totale Unità Spedite}} \times 100$ (su un periodo specifico).
Pendenza di Weibull ($\beta$)	Determina il tipo di modalità di guasto (mortalità infantile vs. usura). Cruciale per l'analisi delle cause profonde.	$\beta < 1$: Mortalità infantile (problema di processo). $\beta > 1$: Usura (fine vita). $\beta = 1$: Guasti casuali.	Derivato dalla rappresentazione grafica dei tempi di guasto su un grafico di distribuzione di Weibull.
Resistenza al Taglio del Giunto di Saldatura	Validazione fisica del processo di assemblaggio. Garantisce robustezza meccanica contro le vibrazioni.	Varia in base alla dimensione del componente. Influenzato dalla lega di saldatura (SAC305 vs. SnPb) e dal tempo di picco di reflow.	Test distruttivi utilizzando un tester di taglio o un tester di trazione su unità campione.
SIR (Resistenza di Isolamento Superficiale)	Misura l'affidabilità elettrochimica e la pulizia. Previene la crescita dendritica e i cortocircuiti.	Obiettivo: $>10^8$ Ohm. Influenzato da residui di flussante e umidità.	Misurato utilizzando schemi a pettine su coupon di test in condizioni di elevata umidità/polarizzazione.

Come scegliere le metriche del dashboard di affidabilità: guida alla selezione per scenario (compromessi)

Con un elenco di potenziali metriche a portata di mano, la prossima sfida è selezionare la giusta combinazione per la vostra specifica applicazione del prodotto e i vincoli di mercato.

Non è possibile monitorare tutto con la stessa intensità senza gonfiare i costi. La scelta delle metriche del dashboard di affidabilità dipende fortemente dal "Costo del guasto" rispetto al "Costo del test". APTPCB raccomanda di personalizzare il vostro dashboard in base ai seguenti scenari.

Scenario 1: Elettronica di consumo (Alto volume, Basso costo)

Priorità: Efficienza dei costi e Tempo di immissione sul mercato.
Metriche primarie: Resa al primo passaggio (FPY), Tasso RMA (Guasto precoce sul campo).
Compromesso: Potreste sacrificare un'analisi statistica approfondita (come Weibull) per la velocità. L'attenzione è sulla stabilità del processo per mantenere bassi i costi unitari.
Logica di selezione: Poiché i margini sono sottili, ci si concentra sulla resa di produzione per prevenire gli scarti. L'affidabilità sul campo è monitorata tramite RMA, ma i test di vita accelerati estesi (HALT) sono spesso limitati alla fase di progettazione.

Scenario 2: Elettronica automobilistica (Critica per la sicurezza)

Priorità: Zero difetti e Tracciabilità.
Metriche primarie: FIT, Cpk (Capacità di processo), CP (Aderenza al piano di controllo).
Compromesso: Costo elevato di test e documentazione. I tempi di consegna sono più lunghi a causa della validazione.
Logica di selezione: Secondo standard come IATF 16949, è necessario dimostrare la capacità di processo. Il Cpk è fondamentale qui; se l'impedenza o lo spessore della placcatura variano, il prodotto viene rifiutato anche se funziona elettricamente.

Scenario 3: Aerospaziale e Difesa (Ambiente Estremo)

Priorità: Sopravvivenza in condizioni difficili.
Metriche primarie: MTBF (Previsto vs. Dimostrato), Cicli di cicli termici fino al guasto.
Compromesso: Costo estremamente elevato per la validazione (test distruttivi).
Logica di selezione: Le metriche devono concentrarsi sullo stress. Sono necessari dati su come il PCB sopravvive a vibrazioni ed estremi di temperatura. I progetti di PCB per l'aerospaziale e la difesa spesso richiedono un burn-in al 100%, rendendo cruciali le metriche di mortalità infantile.

Scenario 4: Dispositivi Medici (Conformità Normativa)

Priorità: Sicurezza del paziente e gestione del rischio.
Metriche primarie: Riduzione del numero di priorità del rischio (RPN), Guasti di interazione Software/Hardware.
Compromesso: Pesante onere di documentazione (FDA/ISO 13485).
Logica di selezione: Il dashboard deve collegare le metriche di affidabilità direttamente al Fascicolo di gestione del rischio. Se una metrica si sposta (ad esempio, la percentuale di vuoti di saldatura aumenta), deve attivare una CAPA (Azioni Correttive e Preventive).

Scenario 5: Controllo Industriale ad Alta Potenza

Priorità: Gestione Termica e Longevità.
Metriche Primarie: Margini di Temperatura di Giunzione ($T_j$), Tensione di Rottura Dielettrica.
Compromesso: Richiede costose termografie e test sui materiali.
Logica di Selezione: Per le applicazioni di PCB di controllo industriale, il calore è il nemico. Le metriche devono monitorare le prestazioni del materiale di interfaccia termica e la consistenza del peso del rame per garantire che la scheda non si surriscaldi per oltre 10 anni di servizio.

Scenario 6: Prototipazione Rapida / NPI

Priorità: Verifica del Design.
Metriche Primarie: Conteggio Violazioni DFM, Percentuale di Copertura dei Test.
Compromesso: Le metriche sono qualitative piuttosto che dati di campo quantitativi.
Logica di Selezione: Qui, l'"affidabilità" è teorica. Si sta monitorando quante regole di progettazione sono state violate. Un elevato numero di violazioni DFM è una metrica predittiva per una scarsa affidabilità futura.

Punti di controllo per l'implementazione delle metriche del dashboard di affidabilità (dalla progettazione alla produzione)

Dopo aver selezionato i vostri scenari, dovete integrare queste metriche nel flusso di lavoro effettivo, dal tavolo da disegno al molo di spedizione.

L'implementazione di un dashboard di affidabilità non è una configurazione una tantum; è un ciclo continuo di raccolta dati a specifici gate. Di seguito sono riportati i punti di controllo critici in cui i dati devono essere raccolti per popolare efficacemente il vostro dashboard.

Fase di Progettazione: DFM & Simulazione

Raccomandazione: Eseguire simulazioni di impedenza e termiche prima del blocco del layout.
Rischio: Saltare questo passaggio porta a guasti "design-in" che la produzione non può risolvere.
Accettazione: I risultati della simulazione mostrano che i punti caldi termici rientrano nei limiti di declassamento dei componenti ($<85%$ della capacità nominale).

Gate di selezione dei materiali
- Raccomandazione: Verificare la Tg (temperatura di transizione vetrosa) e la Td (temperatura di decomposizione) del laminato rispetto ai profili di saldatura.
- Rischio: Delaminazione durante l'assemblaggio se il materiale non può sopportare le temperature di rifusione senza piombo ($260^\circ\text{C}$).
- Accettazione: La scheda tecnica del materiale corrisponde ai requisiti per PCB ad alta Tg per l'applicazione.
Fabbricazione PCB: Ispezione strati interni
- Raccomandazione: Utilizzare l'AOI (Ispezione Ottica Automatica) sugli strati interni prima della laminazione.
- Rischio: Cortocircuiti o interruzioni sepolti all'interno di una scheda multistrato non sono riparabili.
- Accettazione: 100% di superamento dell'AOI sugli strati interni; zero difetti di apertura/cortocircuito.
Fabbricazione PCB: Placcatura e foratura
- Raccomandazione: Misurare lo spessore della placcatura in rame nei via utilizzando coupon di sezione trasversale.
- Rischio: Una placcatura sottile del barilotto porta a crepe nei via durante il ciclo termico (guasti intermittenti).
- Accettazione: Conformità a IPC Classe 2 (media $20\mu m$) o Classe 3 (media $25\mu m$).
Assemblaggio: Ispezione della pasta saldante (SPI)

Raccomandazione: Implementare lo SPI 3D per misurare il volume della pasta, non solo l'area.
Rischio: Pasta insufficiente porta a giunti deboli; l'eccesso porta a ponti.
Accettazione: Cpk $> 1,33$ per la deposizione del volume di pasta.

Assemblaggio: Profilatura di rifusione

Raccomandazione: Utilizzare un profilatore per misurare il tempo sopra il liquidus (TAL) e la temperatura di picco sulla scheda reale.
Rischio: Giunti di saldatura freddi (granulosi, deboli) o danni termici ai componenti.
Accettazione: Il profilo rientra nella "finestra di processo" definita dai produttori di pasta e componenti.

Post-assemblaggio: ICT/FCT (Test in-circuit / Test funzionale)

Raccomandazione: Registrare i dati parametrici (valori di tensione, corrente), non solo Pass/Fail.
Rischio: I "passaggi marginali" (unità che passano a malapena) probabilmente falliranno sul campo.
Accettazione: Tutti i valori parametrici entro 6 Sigma dalla media.

Burn-In / HASA (Audit di stress altamente accelerato)

Raccomandazione: Eseguire il burn-in su un campione (o al 100% per applicazioni critiche) per eliminare la mortalità infantile.
Rischio: Guasti precoci sul campo a causa di componenti deboli.
Accettazione: Zero guasti durante il periodo di burn-in; se si verifica un guasto, la causa principale deve essere identificata.

Controllo qualità in uscita (OQC)

Raccomandazione: Controllo visivo e funzionale finale, inclusa la verifica dell'imballaggio.
Rischio: Danni da ESD durante la spedizione o danni fisici.
Accettazione: Piano di campionamento AQL (Acceptable Quality Limit) rispettato (es. 0,65 difetti maggiori, 1,0 difetti minori).

Ciclo di Dati sul Campo
- Raccomandazione: Stabilire un sistema per riportare le diagnosi RMA al team di progettazione.
- Rischio: Ripetere lo stesso errore di progettazione nella prossima generazione.
- Accettazione: Revisione mensile delle metriche del dashboard di affidabilità con team interfunzionali.

Errori comuni nelle metriche del dashboard di affidabilità (e l'approccio corretto)

Anche con i migliori punti di controllo in atto, i team di ingegneria cadono spesso in trappole che corrompono i dati o portano a una falsa fiducia.

Riconoscere queste insidie è essenziale per mantenere l'integrità delle tue metriche del dashboard di affidabilità.

Errore 1: Trattare "Nessun difetto riscontrato" (NFF) come una buona notizia
- Il problema: Quando un'unità restituita risulta "OK" al banco di prova, molti team chiudono il ticket.
- Approccio corretto: NFF è una metrica a sé stante. Di solito indica un problema intermittente, un bug software o una lacuna tra la copertura dei test e l'ambiente dell'utente. Indagare aggressivamente sugli NFF.
Errore 2: Affidarsi esclusivamente alla simulazione
- Il problema: Credere ai calcoli MTBF senza convalida fisica.
- Approccio corretto: Utilizzare la simulazione per la stima, ma convalidare con HALT (Highly Accelerated Life Testing) e protocolli fisici di Test e Qualità.
Errore 3: Ignorare il problema della "dimensione del campione"
Il Problema: Apportare modifiche importanti ai processi basandosi sui dati di affidabilità di sole 3-5 unità prototipo.
Approccio Corretto: Assicurarsi che la dimensione del campione sia statisticamente significativa per il livello di confidenza richiesto. Utilizzare tabelle statistiche standard.
Errore 4: Sovraccaricare la Dashboard
- Il Problema: Il monitoraggio di oltre 50 metriche porta alla "paralisi da analisi".
- Approccio Corretto: Concentrarsi sui "Pochi Vitali" (Principio di Pareto). Scegliere le 5 metriche principali che guidano la soddisfazione del cliente e i costi.
Errore 5: Disconnettere la Produzione dalla Progettazione
- Il Problema: La fabbrica monitora la resa (Yield) e la progettazione monitora l'MTBF, ma non comunicano mai.
- Approccio Corretto: Creare una dashboard unificata in cui le violazioni DFM siano correlate alla perdita di resa di produzione.
Errore 6: Trascurare gli Standard di Documentazione
- Il Problema: Formati di reporting incoerenti rendono impossibile il confronto storico.
- Approccio Corretto: Utilizzare un modello di rapporto FA (Analisi dei Guasti) standardizzato per ogni difetto in modo che i dati possano essere aggregati nel corso degli anni.
Errore 7: Confondere l'Affidabilità dei Componenti con l'Affidabilità del Sistema
- Il Problema: Supporre che l'utilizzo di parti di alta qualità garantisca una scheda di alta qualità.
- Approccio Corretto: Riconoscere che i giunti di saldatura, le tracce PCB e le interazioni termiche creano nuove modalità di guasto. L'affidabilità del sistema è spesso inferiore alla somma delle sue parti.

FAQ sulle metriche del dashboard di affidabilità (costo, tempi di consegna, materiali, test, criteri di accettazione)

Affrontare le domande più frequenti aiuta a chiarire come queste metriche influenzano l'aspetto commerciale della produzione di PCB.

1. In che modo le metriche del dashboard di affidabilità influiscono sul costo complessivo della produzione di PCB? Inizialmente, l'implementazione di un monitoraggio rigoroso aumenta i costi NRE (Non-Recurring Engineering) e di setup a causa della necessità di attrezzature di test e strumenti di analisi dei dati. Tuttavia, a lungo termine, riduce significativamente i costi abbassando i tassi di scarto, minimizzando i reclami in garanzia e prevenendo costosi richiami. Il ROI viene tipicamente realizzato entro il primo anno di produzione di massa.

2. La richiesta di report dettagliati sull'affidabilità aumenta i tempi di consegna? Sì, leggermente. L'aggiunta di punti di controllo come l'analisi di sezione trasversale, i test di burn-in o l'ispezione dettagliata del primo articolo (FAI) aggiunge tempo al programma di produzione. Ad esempio, un PCB rigido standard potrebbe richiedere 5 giorni, ma l'aggiunta della convalida IPC Classe 3 potrebbe estenderlo a 7-8 giorni. Si scambia la velocità con la garanzia.

3. Quali materiali per PCB producono le migliori metriche di affidabilità per ambienti ad alta temperatura? Il FR4 standard spesso ha difficoltà al di sopra dei 130 °C. Per migliorare metriche come il tempo di delaminazione e l'espansione sull'asse Z, è consigliabile selezionare materiali ad alto Tg (Tg > 170 °C) o substrati specializzati come il poliimmide o la ceramica. Consultare la pagina Materiali per opzioni di marchi specifici come Isola o Rogers.

4. Qual è la differenza tra i test di qualità e i test di affidabilità? I test di qualità (come il test elettrico o l'AOI) verificano se la scheda funziona in questo momento (Tempo Zero). I test di affidabilità (come il Thermal Cycling o l'HALT) verificano se la scheda continuerà a funzionare in futuro. Un dashboard deve includere entrambi per essere efficace.

5. Quali sono i criteri di accettazione standard per l'affidabilità dei giunti di saldatura? Lo standard industriale è IPC-A-610. Per le metriche di affidabilità, la Classe 2 è standard per i beni di consumo (consente alcune imperfezioni), mentre la Classe 3 è per alta affidabilità (aerospaziale/medico) e richiede un riempimento del barilotto e una bagnatura quasi perfetti. Il tuo dashboard dovrebbe tracciare la percentuale di giunti che soddisfano la Classe 3 se questo è il tuo obiettivo.

6. Con quale frequenza dovrei rivedere le metriche del mio dashboard di affidabilità? Le metriche operative (Resa, Cpk) dovrebbero essere riviste quotidianamente o settimanalmente dal team di produzione. Le metriche strategiche (MTBF, tendenze RMA) dovrebbero essere riviste mensilmente o trimestralmente dalla direzione e dalla leadership ingegneristica.

7. Posso usare un modello di rapporto di analisi dei guasti generico per il mio dashboard di affidabilità? Puoi iniziare con un modello generico, ma dovrebbe essere personalizzato per includere i tuoi specifici parametri "Critici per la Qualità" (CTQ). Un buon modello deve includere campi per numero di serie, codice data, modalità di guasto, condizioni ambientali e analisi delle cause profonde.

8. In che modo la finitura superficiale influisce sulle metriche di affidabilità? La finitura superficiale gioca un ruolo enorme. HASL è robusto ma ha una scarsa planarità. ENIG offre grande planarità e resistenza alla corrosione ma può soffrire di "Black Pad" se non monitorato. L'argento ad immersione è eccellente per la RF ma si ossida facilmente. La scelta influisce direttamente sulla durata di conservazione e sulle metriche di fatica dei giunti di saldatura.

9. Perché l'analisi in sezione trasversale è importante per queste metriche? È l'unico modo per vedere all'interno della struttura del PCB. Una guida all'analisi in sezione trasversale ti mostrerà come verificare lo spessore della placcatura, l'allineamento degli strati e l'integrità dielettrica. Senza questo test distruttivo, i tuoi dati di affidabilità sono incompleti perché non puoi vedere le debolezze strutturali interne.

10. Cos'è la "Curva a vasca da bagno" nelle metriche di affidabilità? È una rappresentazione grafica dei tassi di guasto nel tempo. Mostra alti tassi di guasto all'inizio (Mortalità infantile), un basso tasso costante nel mezzo (Vita utile) e un tasso crescente alla fine (Usura). L'obiettivo del tuo dashboard è eliminare la fase di "Mortalità infantile" prima che il prodotto raggiunga il cliente.

Risorse per le metriche del dashboard di affidabilità (pagine e strumenti correlati)

Per ampliare ulteriormente la vostra base di conoscenze e il vostro set di strumenti, esplorate queste risorse correlate all'interno dell'ecosistema APTPCB.

Glossario: Termini del glossario – Comprendere gli acronimi utilizzati nella produzione.
Sistemi di qualità: Qualità PCB – Approfondimento su certificazioni e standard.
Metodi di test: Test e qualità – Dettagli su AOI, raggi X e ICT.
Dati sui materiali: Materiali PCB – Specifiche per laminati FR4, Rogers e High-Tg.
Aiuto DFM: Linee guida DFM – Come progettare per il successo della produzione.

glossario delle metriche del dashboard di affidabilità (termini chiave)

Una guida di riferimento rapida ai termini tecnici utilizzati in questa pagina pilastro.

Term	Definizione
MTBF	Tempo medio tra i guasti. Il tempo trascorso previsto tra i guasti intrinseci di un sistema meccanico o elettronico durante il normale funzionamento del sistema.
FIT	Guasti nel tempo. Una misura del tasso di guasto, definita come un guasto per miliardo di ore di funzionamento del dispositivo.
HALT	Test di vita altamente accelerato. Una metodologia di stress test per accelerare l'affidabilità del prodotto durante il processo di sviluppo ingegneristico.
HASS	Screening di stress altamente accelerato. Uno screening di produzione utilizzato per rilevare difetti latenti nella produzione.
IPC Class 2	Prodotti elettronici per servizi dedicati. Include apparecchiature di comunicazione, macchine da ufficio e altri strumenti in cui sono richieste alte prestazioni e una vita utile prolungata.
IPC Class 3	Prodotti elettronici ad alte prestazioni. Include apparecchiature in cui prestazioni elevate continue o prestazioni su richiesta sono critiche (ad es. supporto vitale, aerospaziale).
Burn-in	Il processo di sollecitazione dei componenti (spesso a temperatura elevata) prima che vengano messi in servizio per forzare l'insorgenza di guasti latenti.
Distribuzione di Weibull	Una distribuzione di probabilità continua utilizzata per analizzare i dati di vita e modellare i tassi di guasto.
Curva a vasca da bagno	Una curva di funzione di rischio composta da tre parti: un tasso di guasto decrescente (mortalità infantile), un tasso di guasto costante (guasti casuali) e un tasso di guasto crescente (usura).
RMA	Autorizzazione al reso merce (Return Merchandise Authorization). Parte del processo di restituzione di un prodotto per ricevere un rimborso, una sostituzione o una riparazione.
NFF	Nessun guasto riscontrato (No Fault Found). Un'unità restituita per la riparazione che funziona correttamente quando testata dal produttore.
Cpk	Indice di capacità del processo (Process Capability Index). Uno strumento statistico per misurare la capacità di un processo di produrre output entro i limiti di specifica.
Tg	Temperatura di transizione vetrosa (Glass Transition Temperature). La temperatura alla quale il substrato del PCB passa da uno stato duro e vetroso a uno stato morbido e gommoso.
CTE	Coefficiente di Espansione Termica. Indica quanto un materiale si espande quando riscaldato. Le discrepanze nel CTE causano guasti di affidabilità.

Conclusione: prossimi passi per le metriche del dashboard di affidabilità

Costruire un sistema completo per le metriche del dashboard di affidabilità è la differenza tra sperare nella qualità e garantirla. Monitorando i KPI giusti – da MTBF e FPY a proprietà specifiche dei materiali – si ottiene la visibilità necessaria per ridurre i costi e proteggere la reputazione del proprio marchio.

Che siate nella fase di progettazione o stiate aumentando la produzione di massa, i dati che raccogliete oggi definiranno il successo del vostro prodotto domani.

Pronti a procedere? Quando inviate il vostro progetto a APTPCB per un preventivo o una revisione DFM, fornire le seguenti informazioni ci aiuterà ad allinearci con i vostri obiettivi di affidabilità:

File Gerber: L'output di progettazione standard.
Requisiti di stack-up: Costruzioni di strati specifiche e necessità di impedenza.
Requisiti di classe IPC: Classe 2 (Standard) o Classe 3 (Alta affidabilità).
Requisiti di test: Avete bisogno di test ICT, Flying Probe o funzionali?
Specifiche ambientali: Intervallo di temperatura operativa e durata prevista.

Contattateci oggi stesso per assicurarvi che il vostro prossimo progetto sia costruito su una base di affidabilità verificata.