Егер өнімнің сенімділігін қамтамасыз ету әдісі болса, оның болжамдылығын қамтамасыз ету ПХД өнімнің маңызды бөлігі болып табылады. Шын мәнінде, ПХД қазір телефоннан компьютерлік жүйеге дейінгі кез келген электронды құрылғының негізгі бөлігі болып табылады. Шындығында, автомобильден қорғанысқа, авиациядан технологияға дейін, бірде -бір сала ПХД емес.

Бұл салалардың барлығында өнімнің сенімділігі өте маңызды. Медициналық технология болсын, авиация болсын, кез келген қателік қымбатқа түсуі мүмкін. Дәл осылай, медицина саласында жабдықтың істен шығуы ауыр зардаптарға әкеліп соғып, адам өмірін жоғалтады.

Бұл талап ететін нәрсе – болжаудың дәстүрлі әдісі – бұл қайта жаңарту. Болжаудың дәстүрлі әдістері әдетте физикалық тексерулерге негізделген. Алайда, инспекцияның сыртқы кемшіліктерді тексерудің өзіндік кемшілігі бар. Сонымен қатар, физикалық тексеру кезінде кездесетін тағы бір проблема-бұл PCBS күрделі және көптеген тесіктері бар кезде микрослихинг пен инспекция логистикалық кошмарға айналады. Егер бірнеше саңылаулар тексерілсе, бұл процесті ақтауға болмайды. Өнімнің жоғары әртүрлілігіне байланысты ақауларды анықтау үшін дәстүрлі статистикалық құралдар жеткіліксіз

Тексеру процесінің тағы бір маңызды кемшілігі – бұл өндіріс процесі аяқталғаннан кейін орын алуы мүмкін. Біріншіден, процесс қымбат. Екіншіден, ақаулық басқа жолмен байланысты болуы мүмкін, сондықтан басқа партиялар да әсер етуі мүмкін.

Өнімділігі мен күрделілігі жоғары PCBS үшін дәстүрлі тестілердің болжамдылығына кепілдік берілмейді.

Бұл мәселенің шешімі – деректерді талдауды, тестілеуді автоматтандыру мен цифрландыруды қолдану. Бұл сенімділік пен бақылауға әкелетін жан -жақты статистика. Сенімді деректерді болжау арқылы нақты болжам жасауға болады. Кез келген қалыпты емес мінез -құлықты шақыруға болады және атипті өнімдерді алып тастауға болады.

Бұл негізінен барлық қол жетімді деректерді орталықтандырылған түрде сақтауды талап етеді. Барлық деректерді орталықтандырылған репозиторийге жүктеу үшін іс жүзінде әрбір машинаны интерфейстермен бағдарламалау қажет. Бұл өз кезегінде деректерді терең талдауға мүмкіндік береді. Бұл сонымен қатар, физикалық тексеру үдерісінен айырмашылығы, сәтсіздік жағдайында сәйкес корреляцияның пайда болуын қамтамасыз етеді. Дегенмен, мұнда да қиындықтар бар, себебі деректер бірнеше көздерден алынады және көптеген деректер нүктелеріне аударылады. Бұл мәселені деректерді өңдеудің екі сатылы форматын ресімдеу арқылы шешуге болады. Бірінші кезең – деректерді қалыпқа келтіру, ал екінші кезең – нормаланған мәліметтерді талдау. Деректердің ғылыми талдауы өндіріс процесінің соңында проблемаларды табуға, содан кейін оларға реактивті түрде жауап беруге сенудің қажеті жоқ дегенді білдіреді. Оның орнына, бұл проблемаларды алдын ала болжауға және сәтсіздік ықтималдығын барынша азайтуға мүмкіндік береді. Бұл процестің кіріс айнымалыларын басқару кезінде жасалуы мүмкін. Ол өз кезегінде кешігулерді бақылайды, бұл өте қымбатқа түсуі мүмкін.

Болжамдылық жоғары болуы мүмкін болғанымен, ақиқат – сәтсіздік құны одан әлдеқайда жоғары.