В условиях современного быстро развивающегося мира остро встает вопрос об увеличении производительности промышленных компаний, занимающихся проектированием, производством и реализацией электронной продукции. Для увеличения производительности производства крупные технологические компании внедряют системы искусственного интеллекта, которые позволяют компаниям увеличивать доход и минимизировать расходы. Цель исследования состоит в анализе возможностей снижения себестоимости производства на всех этапах производства печатных плат с использованием искусственного интеллекта. В исследовании рассмотрены работы отечественных и зарубежных ученых в указанной сфере, проанализированы ключевые факторы, влияющие на себестоимость производства печатных плат на всех этапах производственного процесса, оценен потенциал искусственного интеллекта в оптимизации этих процессов, а также выявлены основные проблемы и перспективы внедрения интеллектуальных технологий в данной отрасли. Выявлено, что искусственный интеллект демонстрирует значительный потенциал в снижении себестоимости производства печатных плат: позволяет сократить производственные издержки, повысить качество продукции за счёт предиктивного контроля, оптимизировать использование ресурсов (материалы, энергия, труд), а также увеличить гибкость производства при меняющемся спросе. Перспективами развития производства печатных плат с использованием искусственного интеллекта в ближайшие 5–7 лет являются массовое внедрение генеративного дизайна, развитие автономных производственных линий, внедрение интеграции цифровых двойников для моделирования процессов, использование квантовых вычислений для оптимизации сложных схем, а также стандартизация протоколов для межзаводского взаимодействия.
In today's rapidly developing world, there is an urgent need to increase the productivity of industrial companies involved in the design, production and sale of electronic products. To increase production productivity, large technology companies are implementing artificial intelligence systems that allow companies to increase revenue and minimize costs. The purpose of the study is to analyze the possibilities of reducing the cost of production at all stages of the production of printed circuit boards using artificial intelligence. The study examines the work of domestic and foreign scientists in this field, analyzes the key factors affecting the cost of PCB production at all stages of the production process, evaluates the potential of artificial intelligence in optimizing these processes, and identifies the main problems and prospects for the introduction of intelligent technologies in this industry. It has been revealed that artificial intelligence demonstrates significant potential in reducing the cost of PCB production: it allows reducing production costs, improving product quality through predictive control, optimizing the use of resources (materials, energy, labor), and increasing production flexibility with changing demand. The prospects for the development of printed circuit board production using artificial intelligence in the next 5–7 years are the massive introduction of generative design, the development of autonomous production lines, the integration of digital twins for process modeling, the use of quantum computing to optimize complex circuits, as well as the standardization of protocols for inter-factory interaction.