Os oes ffordd i sicrhau dibynadwyedd cynnyrch, yna sicrhau rhagweladwyedd ei gynnyrch PCB yn rhan bwysig o’r cynnyrch. Mewn gwirionedd, mae PCB bellach yn rhan greiddiol o bron pob dyfais electronig, o ffonau i systemau cyfrifiadurol. Mewn gwirionedd, o fodurol i amddiffyn, o hedfan i dechnoleg, nid oes unrhyw ddiwydiant yn PCB hollbresennol.

Ym mhob un o’r diwydiannau hyn, mae dibynadwyedd cynnyrch yn hollbwysig. P’un a yw’n dechnoleg feddygol neu’n hedfan, gall unrhyw gamgymeriadau fod yn gostus. Yn yr un modd, yn y maes meddygol, gall methiannau offer arwain at ganlyniadau enbyd, gan arwain at golli bywyd.

Yr hyn sy’n ofynnol yw bod y dull traddodiadol o ragweladwyedd yn cael ei ail-lunio. Mae dulliau rhagweladwyedd traddodiadol fel arfer yn seiliedig ar wiriadau corfforol. Fodd bynnag, mae gan arolygiadau yr anfantais gynhenid ​​o wirio am ddiffygion allanol yn unig. Yn ogystal, problem arall a wynebir gan arolygiad corfforol yw bod microslicio ac arolygu yn dod yn hunllef logistaidd pan fo PCBS yn gymhleth a bod ganddynt nifer o dyllau drwodd. Os mai dim ond ychydig o dyllau sy’n cael eu gwirio, gall y broses fod yn wrth-ffôl. Oherwydd amrywiaeth uchel o gynhyrchion, nid yw offer ystadegol traddodiadol yn ddigonol i nodi diffygion

Anfantais fawr arall o’r broses arolygu yw y gall ddigwydd ar ôl i’r broses weithgynhyrchu ddod i ben. Yn gyntaf, mae’r broses yn ddrud. Yn ail, gall y nam fod yn gysylltiedig â’i gilydd fel arall, felly gall sypiau eraill gael eu heffeithio hefyd.

Ar gyfer PCBS â chymhlethdod uchel ac amrywiaeth cynnyrch, ni ellir gwarantu rhagweladwyedd profion traddodiadol yn bwysicach.

Yr ateb i’r broblem hon yw defnyddio dadansoddiad data cynhwysfawr iawn, awtomeiddio profion a digideiddio. Mae’n ystadegau cynhwysfawr sy’n arwain at ddibynadwyedd ac olrhain. Gyda rhagfynegiad data dibynadwy, gellir rhagfynegi’n gywir. Gellir galw unrhyw ymddygiad annormal, a gellir tynnu cynhyrchion annodweddiadol.

Yn y bôn, mae hyn yn ei gwneud yn ofynnol i’r holl ddata sydd ar gael gael ei storio mewn dull canolog. Mae angen rhaglennu bron pob peiriant gyda rhyngwynebau i lwytho’r holl ddata i mewn i gadwrfa ganolog. Mae hyn yn ei dro yn caniatáu ar gyfer dadansoddi data yn fanwl. Mae hefyd yn sicrhau, yn wahanol i’r broses arolygu corfforol, bod cydberthynas berthnasol yn digwydd os bydd yn methu. Fodd bynnag, hyd yn oed yma mae yna heriau gan fod y data yn dod o sawl ffynhonnell ac yn cael ei gyfieithu i nifer o bwyntiau data. Gellir goresgyn y broblem hon trwy ffurfioli fformat prosesu data dau gam. Y cam cyntaf yw normaleiddio’r data, a’r ail gam yw dadansoddi’r data normaleiddiedig. Mae dadansoddi data gwyddonol yn golygu nad oes rhaid i chi ddibynnu ar ddod o hyd i broblemau ar ddiwedd y broses weithgynhyrchu ac yna ymateb iddynt ar sail adweithiol. Yn lle, mae’n caniatáu ichi ragweld problemau yn rhagweithiol a sicrhau bod y tebygolrwydd o fethu yn cael ei leihau. Gellir gwneud hyn wrth reoli newidynnau mewnbwn proses. Yn ei dro, mae’n rheoli oedi, a all fod yn hynod gostus.

Er y gall y rhagweladwyedd fod yn uchel, y gwir yw bod cost methu yn llawer mwy na’r gost.