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Molex莫仕公布全球可靠性和硬件设计调研结果

作者: 时间:2023-11-10 来源:电子产品世界 收藏

 

本文引用地址:http://www.eepw.com.cn/article/202311/452703.htm

·       超过一半的调研参与者表示,会促进品牌忠诚度  

·       方面的主要挑战包括充足的测试时间、供货商质量、成本,以及产品设计属性与影响之间的相关性  

·       46%的受访者认为,人工智能、机器学习、模拟和分析是提高产品可靠性的最佳选择  

·       92%的受访者预计,未来五年内可靠性方面的专家将陆续退休  

 

伊利诺伊州莱尔 – 2023119全球电子行业的领导者和连接创新者今天公布了一项全球可靠性调研结果,揭示硬件(包括设备)系统架构师和设计工程师所面临的挑战,亦即如何在日益增长的可靠性期望与不断增加的产品复杂性、缩短的测试时间,以及持续的成本和制造限制之间求取平衡。然而,调研结果同时也显示出对未来的兴奋,主要是归功于人工智能(AI)、机器学习(ML)、模拟和高级分析等关键技术的机会。  

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同样重要的是,91%的调研参与者表示,他们提供可靠产品的能力与拥有值得信赖、久经考验的供应商关系之间存在很强的相关性。为此,96%的受访者曾因可靠性问题而更换零部件供应商,超过四分之一的受访者表示经常更换。总体而言,这些供应商关系变得越来越重要,74%的受访者认为由于设计周期缩短,产品可靠性面临风险。  

  

智联出行解决方案高级副总裁兼总裁Scott Whicker表示:可靠性是一个真正的关键性话题,对产品开发、制造以及最终用户体验的各个方面都有深远的影响。选择合适的合作伙伴,部署最有效的流程,并利用最新的数据洞察力来加速设计和开发最可靠的产品,都是至关重要的。我们最新的全球行业调研概述了对产品可靠性不断变化的期望以及设计权衡的实际情况,同时表达了对人工智能和数据驱动创新的乐观情绪,认为这将把产品可靠性提升到新的水平。”  

 

可靠性现状  

委托Dimensional Research对超过750名具有或系统架构的直接或管理责任的全球合格参与者进行调研。受访者分享了对终端使用者不断变化的可靠性期望的反应,其中54%的受访者表示可靠性已成为品牌忠诚度越来越重要的推动因素。此外,52%的受访者认为,客户希望设备在任何环境条件下(包括灰尘、水和振动)都能可靠运行。  

  

大多数公司(64%)依靠他们的质量团队来推动可靠性工作,其次是测试工程师(60%)和产品开发部门(58%)。但在汽车和运输行业,测试工程师在确保产品满足严格的可靠性要求方面排名最高(71%)。各行业的调研参与者在描述各自公司的可靠性方法时,均表示过度设计产品的频率几乎是追求低成本解决方案的两倍。许多受访者(42%)在设计硬件时的目标是超越当前的行业认证和标准,而44%的人则努力与未来可能的需求保持一致。超过一半(51%)的数据通信业受访者致力于同时满足当前和未来潜在的需求。虽然可靠性至关重要,但只有18%的工程师在开始产品设计之前制定了检定和验证计划。多数工程师(44%)是在进行产品设计工作的同时制定这些计划。  

  

降低可靠性风险  

在考虑进行可靠性设计时所面临的最大困难时,42%的受访者提到了充足的测试时间,其次是供应商质量、成本或设计属性与对于可靠性影响之间的相关性,三者各占37%。大多数情况下,工程师在进行权衡时会将成本(50%)、可制造性(46%)和用户体验(35%)置于可靠性之前。相比之下,他们最不可能将重量(35%)、功能(26%)和外形/尺寸(26%)优先于可靠性。  

  

人工智能和基于数据运算的工具崛起   

目前,只有33%的受访者使用基于数据的模型来帮助评估设计取舍,但调研结果显示,越来越多的人对资料在提高可靠性方面的作用持乐观态度,因此,这一比例很可能会发生变化。展望未来,近一半的受访者(46%)将人工智能、机器学习、模拟和数据分析创新列为提高未来电子产品可靠性的最佳整体选择。事实上,83%的受访者看好人工智能提高产品可靠性的潜力。在对人工智能用例进行排名时,受访者指出识别和预测故障的能力(43%)、优化可靠性设计(31%)、执行更完整的检定和验证模拟(31%),以及构建更好的测试计划和模型(29%)。  

  

劳动力老龄化将加剧担忧  

超过一半的受访者(51%)预测,在未来五年内,经验对于理解产品复杂性将变得更加重要,但92%的受访者预计资深专家将面临退休。虽然83%的参与者预计,关键工程专业知识的流失会给员工满意度、品牌声誉带来风险,甚至造成收入损失,但只有39%的参与者制定了减轻相关风险的计划。  

  

可靠性的全球共识  

纵观全球,工程专家一致认为人工智能对可靠性的助力最大,美洲的参与者对人工智能在五年内提高产品可靠性的前景最为乐观。欧洲受访者最看好使用人工智能来识别和预测故障。此外,亚太地区参与者的调研结果显示,他们对具有深厚可靠性专业知识的关键人才的减少,产生的潜在风险具有最强烈的意识。



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