供應(yīng)A-B 1746-HSCE PLC意想不到好價(jià)格
工業(yè)電路板維修技巧
不能過(guò)分依賴在線測(cè)試儀
1.功能測(cè)試不能代替參數(shù)測(cè)試
2. 功能測(cè)試僅能測(cè)試到器件的截止區(qū)，放大區(qū)和飽和區(qū)，但無(wú)法了解此時(shí)的工作頻率的高低和速度的快慢。
3. 對(duì)數(shù)字芯片而言，僅知道有高低電平的輸出變化，但無(wú)法查出它的上升和下降沿的變化速度。
4. 對(duì)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(hào)方案的不同的影響，是錯(cuò)綜復(fù)雜的。就目前的在線測(cè)試技術(shù)，要解決模擬芯片在線測(cè)試是不可能的。所以，這項(xiàng)功能測(cè)試的結(jié)果，僅能供參考。
5. 大多數(shù)的在線測(cè)試議，在對(duì)于電路板上的各類芯片進(jìn)行功能測(cè)試后，均會(huì)給出“測(cè)試通過(guò)”或“測(cè)試不通過(guò)”。那么它為什么不給出被測(cè)器件是否有問(wèn)題呢？這就是這類測(cè)試儀的缺撼。因?yàn)樵诰�測(cè)試時(shí)，所受影響（干擾）的因素太多。要求在測(cè)試前采取不少的措施（如斷開(kāi)晶振，去掉CPU和帶程序的芯片，加隔離中斷信號(hào)等等），這樣做是否均有效，值得研究。至少，目前的測(cè)試結(jié)果有時(shí)不盡人意。
6. 了解在線測(cè)試儀的讀者，均知道有這么一句行話。“在線測(cè)試時(shí)不通過(guò)的芯片不一定是損壞的；測(cè)試通過(guò)的芯片一定是沒(méi)有損壞的。”它的解釋為，如器件受在線影響或抗干擾時(shí)，結(jié)果可能不通過(guò)，對(duì)此不難理解。那么，是否損壞的芯片在進(jìn)行測(cè)試時(shí)，均會(huì)得出“不通過(guò)”呢？回答確實(shí)不能肯定。筆者與同行均遇到過(guò)，明明芯片已損壞了（確切地說(shuō)換上這個(gè)芯片板子就不工作了），但測(cè)試結(jié)果是通過(guò)的。權(quán)威解釋為這是測(cè)試儀自身工作原理（后驅(qū)動(dòng)技術(shù)）
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1785-L40C15 廈門盈亦自動(dòng)化 付幼瑜 18030129916
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2711E-K10C6 廈門盈亦自動(dòng)化 付幼瑜 18030129916
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2711-B6C16L1 廈門盈亦自動(dòng)化 付幼瑜 18030129916
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2711-CBLPM10企業(yè)在運(yùn)營(yíng)過(guò)程中，產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)。一方面是來(lái)自各個(gè)業(yè)務(wù)部門和業(yè)務(wù)系統(tǒng)產(chǎn)生的核心業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，比如與合同、回款、費(fèi)用、庫(kù)存、現(xiàn)金、產(chǎn)品、客戶、投資、設(shè)備、產(chǎn)量、交貨期等數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)一般是結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，可以進(jìn)行多維度的分析和預(yù)測(cè)，這就是BI(Business Intelligence，業(yè)務(wù)智能)技術(shù)的范疇，也被稱為管理駕駛艙或決策支持系統(tǒng)。同時(shí)，企業(yè)可以應(yīng)用這些數(shù)據(jù)提煉出企業(yè)的KPI，并與預(yù)設(shè)的目標(biāo)進(jìn)行對(duì)比，同時(shí)，對(duì)KPI進(jìn)行層層分解，來(lái)對(duì)干部和員工進(jìn)行考核，這就是EPM(Enterprise Performance Management,企業(yè)績(jī)效管理)的范疇。從技術(shù)角度來(lái)開(kāi)，內(nèi)存計(jì)算是BI的重要支撐。SAP HANA和QlikView軟件在這方面已經(jīng)先行一步。BI軟件的另一個(gè)趨勢(shì)是移動(dòng)BI，支持在智能手機(jī)和PAD上進(jìn)行分析和應(yīng)用，而要提升移動(dòng)BI的應(yīng)用效果，基于云服務(wù)無(wú)疑是必由之路。
而今，企業(yè)在運(yùn)營(yíng)當(dāng)中，已經(jīng)產(chǎn)生了諸多的大數(shù)據(jù)，包括生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)采集的實(shí)時(shí)生產(chǎn)數(shù)據(jù)，設(shè)備運(yùn)行的大數(shù)據(jù)，質(zhì)量的大數(shù)據(jù)，產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)的大數(shù)據(jù)，電子商務(wù)帶來(lái)的營(yíng)銷大數(shù)據(jù)，來(lái)自社交網(wǎng)絡(luò)的與公司有關(guān)的大數(shù)據(jù)等，這些大數(shù)據(jù)統(tǒng)稱為工業(yè)大數(shù)據(jù)(Industrial Big Data)，對(duì)這些工業(yè)大數(shù)據(jù)的分析，需要引入新的分析工具。因?yàn)榇髷?shù)據(jù)具有4V的特點(diǎn)，即體量大(Volume)、價(jià)值密度低(Value)、種類多
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注：聯(lián)系我時(shí)，請(qǐng)說(shuō)是在“傲立機(jī)床網(wǎng)”上看到的，謝謝！
