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工業(yè)電路板維修技巧
不能過分依賴在線測試儀
1.功能測試不能代替參數測試
2. 功能測試僅能測試到器件的截止區(qū)，放大區(qū)和飽和區(qū)，但無法了解此時的工作頻率的高低和速度的快慢。
3. 對數字芯片而言，僅知道有高低電平的輸出變化，但無法查出它的上升和下降沿的變化速度。
4. 對于模擬芯片，它處理的是模擬的變化量。其受電路的元器件的分布，解決信號方案的不同的影響，是錯綜復雜的。就目前的在線測試技術，要解決模擬芯片在線測試是不可能的。所以，這項功能測試的結果，僅能供參考。
5. 大多數的在線測試議，在對于電路板上的各類芯片進行功能測試后，均會給出“測試通過”或“測試不通過”。那么它為什么不給出被測器件是否有問題呢？這就是這類測試儀的缺撼。因為在線測試時，所受影響（干擾）的因素太多。要求在測試前采取不少的措施（如斷開晶振，去掉CPU和帶程序的芯片，加隔離中斷信號等等），這樣做是否均有效，值得研究。至少，目前的測試結果有時不盡人意。
6. 了解在線測試儀的讀者，均知道有這么一句行話。“在線測試時不通過的芯片不一定是損壞的；測試通過的芯片一定是沒有損壞的。”它的解釋為，如器件受在線影響或抗干擾時，結果可能不通過，對此不難理解。那么，是否損壞的芯片在進行測試時，均會得出“不通過”呢？回答確實不能肯定。筆者與同行均遇到過，明明芯片已損壞了（確切地說換上這個芯片板子就不工作了），但測試結果是通過的。權威解釋為這是測試儀自身工作原理（后驅動技術）
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2711-CBLPM10企業(yè)在運營過程中，產生了大量的數據。一方面是來自各個業(yè)務部門和業(yè)務系統(tǒng)產生的核心業(yè)務數據，比如與合同、回款、費用、庫存、現金、產品、客戶、投資、設備、產量、交貨期等數據，這些數據一般是結構化的數據，可以進行多維度的分析和預測，這就是BI(Business Intelligence，業(yè)務智能)技術的范疇，也被稱為管理駕駛艙或決策支持系統(tǒng)。同時，企業(yè)可以應用這些數據提煉出企業(yè)的KPI，并與預設的目標進行對比，同時，對KPI進行層層分解，來對干部和員工進行考核，這就是EPM(Enterprise Performance Management,企業(yè)績效管理)的范疇。從技術角度來開，內存計算是BI的重要支撐。SAP HANA和QlikView軟件在這方面已經先行一步。BI軟件的另一個趨勢是移動BI，支持在智能手機和PAD上進行分析和應用，而要提升移動BI的應用效果，基于云服務無疑是必由之路。
而今，企業(yè)在運營當中，已經產生了諸多的大數據，包括生產現場采集的實時生產數據，設備運行的大數據，質量的大數據，產品運營的大數據，電子商務帶來的營銷大數據，來自社交網絡的與公司有關的大數據等，這些大數據統(tǒng)稱為工業(yè)大數據(Industrial Big Data)，對這些工業(yè)大數據的分析，需要引入新的分析工具。因為大數據具有4V的特點，即體量大(Volume)、價值密度低(Value)、種類多
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注：聯系我時，請說是在“傲立機床網”上看到的，謝謝！
