全球电子产业连接创新者Molex莫仕公布一项全球可靠性调查结果，揭示硬体（包括设备）系统架构师和设计工程师面临的挑战，亦即如何在日益提高的可靠性期??与产品复杂性不断增加、测试时间缩短，以及持续的成本和制造限制之间求取平衡。然而调查结果也显示对未来的兴奋，主要是归功於人工智慧（AI）、机器学习（ML）、模拟和进阶分析等关键技术的机会。

可靠性的主要挑战包括充分的测试时间、供应商品质、成本及产品设计属性与对於可靠性影响之间的关联，而46%的受访者认为人工智慧、机器学习、模拟和分析是提高产品可靠性的最隹选择。

有91%的调查叁与者表示，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具有强关联。为此，96%的受访者曾因可靠性问题而更换零件供应商，超过1/4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%的受访者认为由於设计周期缩短，产品可靠性面临了风险。

Molex莫仕运输创新解决方案资深??总裁兼总裁Scott Whicker表示：「可靠性是一个真正的『关键』主题，对於产品开发、制造以及最终使用者体验的各层面都有深远的影响。选择合适的合作夥伴，部署最有效的流程，并利用最新的资料洞察力来加速设计和开发最可靠的产品，都是至关重要的。我们最新的全球产业调查概述了对产品可靠性不断变化的期??以及设计权衡的实际情况，同时表达对AI和资料驱动创新的乐观态度，认为这会将产品可靠性提升到新的水准。」

Molex莫仕委托Dimensional Research对超过750名具有硬体设计或系统架构的直接或管理责任的全球合格叁与者进行调查。受访者分享了对於终端使用者不断变化的可靠性期??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??设备在任何环境条件下（包括灰尘、水和振动）都能可靠运作。

大多数公司（64%）依靠他们的品质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%）。但在汽车和运输产业，测试工程师是确保产品满足严格的可靠性要求的第一把交椅（71%）。各产业的调查叁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??是追求低成本解决方案的两倍。

许多受访者（42%）在设计硬体的目标是超越目前的产业认证和标准，而44%的受访者则努力向未来可能的需求看齐。超过一半（51%）的资料通讯业受访者力求同时满足目前和未来潜在的需求。虽然可靠性至关重要，但是只有18%的工程师在开始产品设计之前制定了检定和验证计画。多数工程师（44%）是在进行产品设计工作的同时制定这些计画。

有42%的受访者表示充分的测试时间是考虑可靠性设计所面临的最大困难。此外，供应商品质、成本或设计属性对於可靠性影响的关联，则各占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%）置於可靠性之前。相比之下，他们较不会将重量（35%）、功能（26%）和外形/尺寸（26%）优先於可靠性。

人工智慧和基於资料的工具崛起

目前，仅有33%的受访者使用资料驱动的模型来做出设计取舍的决策，但是调查结果显示，越来越多人对资料在提高可靠性方面的作用持乐观态度，此比例很可能会发生变化。展??未来，近一半的受访者（46%）将AI、ML、模拟和资料分析创新列为提高未来电子产品可靠性的最隹选项。事实上，83%的受访者看好人工智慧提高产品可靠性的潜力。在排名AI范例时，受访者指出识别和预测故障的能力（43%）、最隹化可靠性设计（31%）、执行更完整的检定和验证模拟（31%），以及建构更好的测试计画和模型（29%）。

劳动力动态预计将加剧担??

超过一半的受访者（51%）预测，未来五年内，专家经验是理解产品复杂性的助力，而92%的受访者预计这群专家将会退休。虽然83%的叁与者认为专家经验的流失将对员工满意度、品牌声誉带来风险，甚至是收入损失，但仅39%的人展开降低相关风险的计画。

可靠性的全球共识

工程专家一致认为AI将为可靠性带来影响，美洲的叁与者对AI在五年内提高产品可靠性的前景最为乐观。欧洲受访者则看好透过AI能迅速辨别和预测故障。此外，亚太地区叁与者的调查结果显示，他们已强烈意识到失去具有深厚可靠性专业知识的关键人才的潜在风险。