إذا كانت هناك طريقة لضمان موثوقية المنتج ، فعندئذٍ تضمن إمكانية التنبؤ به PCB جزء مهم من المنتج. في الواقع ، يعد ثنائي الفينيل متعدد الكلور الآن جزءًا أساسيًا من كل جهاز إلكتروني تقريبًا ، من الهواتف إلى أنظمة الكمبيوتر. في الواقع ، من السيارات إلى الدفاع ، ومن الطيران إلى التكنولوجيا ، لا توجد صناعة في كل مكان من ثنائي الفينيل متعدد الكلور.

في كل هذه الصناعات ، تعتبر موثوقية المنتج أمرًا بالغ الأهمية. سواء كانت تقنية طبية أو طيران ، فإن أي أخطاء يمكن أن تكون مكلفة. وبالمثل ، في المجال الطبي ، يمكن أن يكون لأعطال المعدات عواقب وخيمة تؤدي إلى خسائر في الأرواح.

ما يتطلبه هذا هو إعادة صياغة الطريقة التقليدية للتنبؤ. تعتمد طرق التنبؤ التقليدية عادة على الفحوصات المادية. ومع ذلك ، فإن عمليات التفتيش لها عيب متأصل يتمثل في التحقق من العيوب الخارجية فقط. بالإضافة إلى ذلك ، هناك مشكلة أخرى يواجهها الفحص المادي وهي أن التقطيع الدقيق والفحص يصبحان كابوسًا لوجستيًا عندما يكون جهاز الإحصاء المركزي معقدًا ولديه العديد من الثقوب. إذا تم التحقق من عدد قليل من الثقوب ، يمكن أن تكون العملية مضمونة. نظرًا للتنوع الكبير في المنتجات ، فإن الأدوات الإحصائية التقليدية غير كافية لتحديد العيوب

عيب رئيسي آخر لعملية التفتيش هو أنه يمكن أن يحدث بعد انتهاء عملية التصنيع. أولا ، العملية مكلفة. ثانيًا ، قد يكون الخلل مترابطًا بطريقة أخرى ، لذلك قد تتأثر الدفعات الأخرى أيضًا.

بالنسبة للجهاز المركزي للإحصاء الفلسطيني مع درجة عالية من التعقيد وتنوع المنتجات ، فإن إمكانية التنبؤ بالاختبارات التقليدية لا يمكن ضمانها أكثر أهمية.

الحل لهذه المشكلة هو استخدام تحليل بيانات شامل للغاية ، وأتمتة الاختبار والرقمنة. إنها إحصائيات شاملة تؤدي إلى الموثوقية وإمكانية التتبع. من خلال التنبؤ بالبيانات الموثوق به ، يمكن إجراء تنبؤ دقيق. يمكن استدعاء أي سلوك غير طبيعي وإزالة المنتجات غير النمطية.

يتطلب هذا بشكل أساسي تخزين جميع البيانات المتاحة بطريقة مركزية. فعليًا ، يجب برمجة كل جهاز بواجهات لتحميل جميع البيانات في مستودع مركزي. وهذا بدوره يسمح بتحليل متعمق للبيانات. كما أنه يضمن ، على عكس عملية الفحص المادي ، حدوث ارتباط ذي صلة في حالة حدوث فشل. ومع ذلك ، حتى هنا توجد تحديات حيث تأتي البيانات من مصادر متعددة ويتم ترجمتها إلى نقاط بيانات عديدة. يمكن التغلب على هذه المشكلة من خلال إضفاء الطابع الرسمي على تنسيق معالجة البيانات على مرحلتين. المرحلة الأولى هي تطبيع البيانات ، والمرحلة الثانية هي تحليل البيانات الطبيعية. يعني تحليل البيانات العلمية أنك لست مضطرًا للاعتماد على إيجاد المشكلات في نهاية عملية التصنيع ثم الاستجابة لها على أساس رد الفعل. بدلاً من ذلك ، يتيح لك توقع المشكلات بشكل استباقي والتأكد من تقليل احتمالية الفشل. يمكن القيام بذلك عند التحكم في متغيرات إدخال العملية. وهي بدورها تتحكم في التأخيرات التي يمكن أن تكون مكلفة للغاية.

في حين أن القدرة على التنبؤ قد تكون عالية ، فإن الحقيقة هي أن تكلفة الفشل تفوقها بكثير.