AI的出现也将其应用扩展到印刷电路板（PCB）制造行业，其惊人的子集，如机器学习和深度学习，其特点可以作为一个巨大的游戏规则改变在设计PCB。
在深入探讨这些技术如何对 PCB 行业产生积极影响之前，我们先来看看 AI 在 PCB 制造过程中应用时所具备的功耗和优势。
AI只是机器做人脑能做什么的能力，但更好、更高效。
这意味着，机器现在将更高效地执行被视为人类独有和固有的任务。
这表明，如果将AI应用于PCB制造过程，结果将更为高效。
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如前所述，AI 还包括技术，使其更加出色，即机器学习和深度学习。
根据汤姆M.米切尔的说法，”机器学习是研究通过经验自动提高的计算机算法。ML 涉及计算机自行学习内容，为其提供足够的数据和计算能力，而无需显式编程。因此，他们不是告诉系统该做什么，而是简单地教他们如何做事情。
虽然深度学习是 ML 算法的进一步子集，这些算法也像 ML 一样创建，但顾名思义，它深入探讨了这些算法的众多层 – 每个算法都为它馈送的数据提供了不同的解释。
这些算法网络被称为人工神经网络，复制大脑中存在的人类神经网络的机器版本。
AI动力学的意义和能力已经解释，它显然被证明是一个很大的潜力。如果应用于多氯联苯的制造过程，它将产生与多氯联苯先前状态的巨大和有益的区别，如推进目前的EDA工具。
如果正确使用，AI 能够无缝、高效和准确地影响生产过程。这将影响被认为不可能的PCB结果的准确性和完美无瑕性。
AI 为 PCB 制造行业带来的一些巨大优势包括：
- 将PCB工业制造工艺转变为更高效、更准确、更智能。
- 更好的结果/产品
- 降低运营成本
- 人力专业知识的费用被切断
- 降低废品率
- 更少的时间使用
让我们深入了解如何通过关注以下事项，有效地成功地利用这种力量来制造更好的 PCB：
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AI 在自动化光学检测（AOI） 解决方案等实例中起着关键作用，该解决方案涉及扫描灾难性故障和质量缺陷。
但是，此过程严重依赖数据的输入，以便通过 ML 算法以一致的准确性研究数据模式。
在 AI 的帮助下，在扫描和分类缺陷时，出错的可能性被抹去，而人类很容易发现这些缺陷。
因此，为了真正利用AI对PCB设计的优势，应高度重视形成模式的数据供应和质量。
2. 技术诀窍/专业知识
如果没有有关如何在 PCB 制造过程中有效应用 AI 的深入知识和技能，AI 的集成将无效。
AI 和 PCB 制造都非常复杂，因此需要两者的专业知识，以便成功应用 AI。显然，需要更训练有素的专家来啮合这两个领域。
为了获得 AI 带来的丰盛收益，应投入资源，对专家进行高级培训，以有效利用 AI 的力量。
专业知识的可用性将确保 PCB 制造商能够优化 AI 神经网络框架开发的关键培训阶段。
此外，在PCB制造领域开发AI系统需要一个密集而耗时的培训阶段，这只能由专家监督和执行。
3. 协作
除了专业知识和数据质量之外，客户与其 AI 解决方案提供商之间成功合作的理解和决心对于集成有效性至关重要。
AI 解决方案提供商必须指导客户实施 AI 解决方案，例如确定消费者特定需求的优先级。
合作的范围越深，所产生的效果就越有效。这是因为客户方面的分歧或不情愿会使努力徒劳无功，并产生不成功的结果。
4. 研发
AI 将不可避免地为 PCB 制造商带来巨大好处，从而进行高度专注和投入的研究。
在制造多氯联苯中不断改进和发展 AI 工艺方面，将毫不留情地做出改进。
这样，AI在PCB制造行业的真正力量就会释放出来。
5. 深度学习
由于深度学习几乎像人脑一样工作，深入挖掘复杂问题或过程的细节，并解释每一层数据，这在很大程度上改善了多氯联苯的制作过程。
例如，在焊接PCB时，通过深度学习，这将是准确的，你不用费心把足够的或很少的焊料。
通过深度学习的多面和多层人工神经网络，它可以在快速了解高度复杂情况和消除所有出错机会方面大有作为。
所有这些功能对于PCB制造商在更短的时间内生产非凡的PCB都是无价之保。
6. 机器学习
ML 涉及机器像人类一样学习，使用思维能力（作为计算能力）获得经验（数据）。
ML 在接触更多数据时能够自我修改，同时其动态特性使其只需很少或零的人工干预才能进行某些更改，因此其不太微妙，也不再依赖人类专家
结论
AI融入PCB制造业将给行业带来巨大的积极变化。这将需要大量的工作和专业知识，这绝对是值得的。
关注上述因素，有助于对应优先考虑的内容提供视角和见解。
AI 的成功取决于数据的质量，如果具备在制造多氯联苯过程中有效应用 ML 和 DL 的专业知识和简洁的知识，数据质量将可提供。
此外，客户与其 AI 解决方案提供商之间的强大协作将提升此集成的有效性。
最后，为了持续改进和发展，应该对PCB制造领域的AI进行深入和持续的研究。