જો કોઈ ઉત્પાદનની વિશ્વસનીયતા સુનિશ્ચિત કરવાની કોઈ રીત છે, તો તેની આગાહીની ખાતરી કરવી પીસીબી ઉત્પાદનનો એક મહત્વપૂર્ણ ભાગ છે. હકીકતમાં, પીસીબી હવે ફોનથી લઈને કોમ્પ્યુટર સિસ્ટમ્સ સુધી લગભગ દરેક ઇલેક્ટ્રોનિક ઉપકરણનો મુખ્ય ભાગ છે. હકીકતમાં, ઓટોમોટિવથી સંરક્ષણ, ઉડ્ડયનથી ટેકનોલોજી સુધી, કોઈપણ ઉદ્યોગ સર્વવ્યાપી પીસીબી નથી.

આ તમામ ઉદ્યોગોમાં, ઉત્પાદનની વિશ્વસનીયતા નિર્ણાયક છે. ભલે તે મેડિકલ ટેકનોલોજી હોય કે ઉડ્ડયન, કોઈપણ ભૂલો મોંઘી સાબિત થઈ શકે છે. એ જ રીતે, તબીબી ક્ષેત્રમાં, સાધનસામગ્રીની નિષ્ફળતા ભયંકર પરિણામો લાવી શકે છે, જેના પરિણામે જીવ ગુમાવવો પડે છે.

આ માટે શું જરૂરી છે કે આગાહી કરવાની પરંપરાગત પદ્ધતિ ફરીથી ગોઠવી રહી છે. પરંપરાગત આગાહી પદ્ધતિઓ સામાન્ય રીતે શારીરિક તપાસ પર આધારિત હોય છે. જો કે, નિરીક્ષણોમાં ફક્ત બાહ્ય ખામીઓ તપાસવાનો સ્વાભાવિક ગેરલાભ છે. વધુમાં, ભૌતિક નિરીક્ષણ દ્વારા સામનો કરવામાં આવતી બીજી સમસ્યા એ છે કે જ્યારે પીસીબીએસ જટિલ હોય અને અસંખ્ય થ્રુ-હોલ હોય ત્યારે માઇક્રોસ્લાઇસીંગ અને ઇન્સ્પેક્શન લોજિસ્ટિક સ્વપ્ન બની જાય છે. જો માત્ર થોડા છિદ્રો તપાસવામાં આવે, તો પ્રક્રિયા ફૂલપ્રૂફ હોઈ શકે છે. ઉચ્ચ ઉત્પાદનની વિવિધતાને કારણે, ખામીઓને ઓળખવા માટે પરંપરાગત આંકડાકીય સાધનો અપૂરતા છે

નિરીક્ષણ પ્રક્રિયાનો બીજો મોટો ગેરલાભ એ છે કે તે ઉત્પાદન પ્રક્રિયા પૂર્ણ થયા પછી થઈ શકે છે. પ્રથમ, પ્રક્રિયા ખર્ચાળ છે. બીજું, ખામી અન્યથા એકબીજા સાથે સંકળાયેલી હોઈ શકે છે, તેથી અન્ય બેચને પણ અસર થઈ શકે છે.

ઉચ્ચ જટિલતા અને ઉત્પાદનની વિવિધતા ધરાવતા PCBS માટે, પરંપરાગત પરીક્ષણોની આગાહીની ખાતરી આપી શકાતી નથી તે વધુ મહત્વનું છે.

આ સમસ્યાનો ઉકેલ અત્યંત વ્યાપક ડેટા વિશ્લેષણ, પરીક્ષણ ઓટોમેશન અને ડિજિટાઇઝેશનનો ઉપયોગ છે. તે વ્યાપક આંકડા છે જે વિશ્વસનીયતા અને શોધી શકાય છે. વિશ્વસનીય ડેટા આગાહી સાથે, સચોટ આગાહી કરી શકાય છે. કોઈપણ અસામાન્ય વર્તનને બોલાવી શકાય છે, અને અસામાન્ય ઉત્પાદનો દૂર કરી શકાય છે.

આ મૂળભૂત રીતે જરૂરી છે કે તમામ ઉપલબ્ધ ડેટા કેન્દ્રિત રીતે સંગ્રહિત કરવામાં આવે. વર્ચ્યુઅલ રીતે દરેક મશીનને સેન્ટ્રલાઇઝ્ડ રિપોઝીટરીમાં તમામ ડેટા લોડ કરવા માટે ઇન્ટરફેસ સાથે પ્રોગ્રામ કરવાની જરૂર છે. આ બદલામાં -ંડાણપૂર્વક ડેટા વિશ્લેષણ માટે પરવાનગી આપે છે. તે એ પણ સુનિશ્ચિત કરે છે કે, ભૌતિક નિરીક્ષણ પ્રક્રિયાથી વિપરીત, નિષ્ફળતાના કિસ્સામાં સંબંધિત સહસંબંધ થાય છે. જો કે, અહીં પણ પડકારો છે કારણ કે ડેટા બહુવિધ સ્રોતોમાંથી આવે છે અને અસંખ્ય ડેટા પોઇન્ટમાં અનુવાદિત થાય છે. બે-તબક્કાના ડેટા પ્રોસેસિંગ ફોર્મેટને formalપચારિક કરીને આ સમસ્યા દૂર કરી શકાય છે. પ્રથમ તબક્કો ડેટાને સામાન્ય બનાવવાનો છે, અને બીજો તબક્કો સામાન્યીકૃત ડેટાનું વિશ્લેષણ કરવાનો છે. વૈજ્ાનિક ડેટા વિશ્લેષણનો અર્થ એ છે કે તમારે ઉત્પાદન પ્રક્રિયાના અંતે સમસ્યાઓ શોધવા અને પછી પ્રતિક્રિયાત્મક ધોરણે તેમને જવાબ આપવા પર આધાર રાખવાની જરૂર નથી. તેના બદલે, તે તમને સક્રિય રીતે સમસ્યાઓની આગાહી કરવાની અને નિષ્ફળતાની સંભાવના ઘટાડવાની ખાતરી આપે છે. પ્રક્રિયા ઇનપુટ ચલોને નિયંત્રિત કરતી વખતે આ કરી શકાય છે. બદલામાં, તે વિલંબને નિયંત્રિત કરે છે, જે અત્યંત ખર્ચાળ હોઈ શકે છે.

જ્યારે અનુમાનિતતા beંચી હોઈ શકે છે, સત્ય એ છે કે નિષ્ફળતાની કિંમત તેના કરતા વધારે છે.