ຖ້າມີວິທີຮັບປະກັນຄວາມ ໜ້າ ເຊື່ອຖືຂອງຜະລິດຕະພັນໃດ ໜຶ່ງ, ຈາກນັ້ນຮັບປະກັນການຄາດເດົາຂອງມັນ PCB ແມ່ນສ່ວນ ໜຶ່ງ ທີ່ ສຳ ຄັນຂອງຜະລິດຕະພັນ. ໃນຄວາມເປັນຈິງ, ດຽວນີ້ PCB ແມ່ນພາກສ່ວນຫຼັກຂອງເກືອບທຸກອຸປະກອນເອເລັກໂຕຣນິກ, ຈາກໂທລະສັບຈົນເຖິງລະບົບຄອມພິວເຕີ. ໃນຄວາມເປັນຈິງ, ຈາກລົດຍົນໄປຈົນເຖິງການປ້ອງກັນ, ຈາກການບິນໄປຈົນເຖິງເຕັກໂນໂລຢີ, ບໍ່ມີອຸດສາຫະກໍາໃດທີ່ມີ PCB ທົ່ວໄປ.

ໃນທຸກອຸດສາຫະ ກຳ ເຫຼົ່ານີ້, ຄວາມ ໜ້າ ເຊື່ອຖືຂອງຜະລິດຕະພັນແມ່ນມີຄວາມ ສຳ ຄັນຫຼາຍ. ບໍ່ວ່າຈະເປັນເຕັກໂນໂລຍີການແພດຫຼືການບິນ, ຄວາມຜິດພາດໃດ can ສາມາດພິສູດໄດ້ວ່າມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຫຼາຍ. ເຊັ່ນດຽວກັນ, ໃນດ້ານການແພດ, ຄວາມລົ້ມເຫຼວຂອງອຸປະກອນສາມາດມີຜົນສະທ້ອນຮ້າຍແຮງ, ສົ່ງຜົນໃຫ້ມີການສູນເສຍຊີວິດ.

ສິ່ງທີ່ຕ້ອງການແມ່ນວ່າວິທີການຄາດເດົາແບບດັ້ງເດີມແມ່ນການກັບມາເຮັດໃ່. ວິທີການຄາດເດົາແບບດັ້ງເດີມປົກກະຕິແລ້ວແມ່ນອີງໃສ່ການກວດຮ່າງກາຍ. ແນວໃດກໍ່ຕາມ, ການກວດກາມີຂໍ້ເສຍທີ່ມີຢູ່ພຽງແຕ່ການກວດຫາຂໍ້ບົກພ່ອງພາຍນອກເທົ່ານັ້ນ. ນອກຈາກນັ້ນ, ບັນຫາ ໜຶ່ງ ອີກທີ່ປະເຊີນ ​​ໜ້າ ໂດຍການກວດກາທາງດ້ານຮ່າງກາຍແມ່ນວ່າການກວດກາຂະ ໜາດ ນ້ອຍແລະການກວດກາກາຍເປັນmັນຮ້າຍທາງດ້ານການຂົນສົ່ງເມື່ອ PCBS ມີຄວາມຊັບຊ້ອນແລະມີຫຼາຍຮູຜ່ານ. ຖ້າມີພຽງແຕ່ຮູນ້ອຍ few ເທົ່ານັ້ນທີ່ຖືກກວດກາ, ຂະບວນການສາມາດເປັນໂງ່ໄດ້. ເນື່ອງຈາກຄວາມຫຼາກຫຼາຍຂອງຜະລິດຕະພັນສູງ, ເຄື່ອງມືສະຖິຕິດັ້ງເດີມບໍ່ພຽງພໍເພື່ອລະບຸຂໍ້ບົກພ່ອງ

ຄວາມເສຍປຽບທີ່ ສຳ ຄັນອີກອັນ ໜຶ່ງ ຂອງຂັ້ນຕອນການກວດກາແມ່ນວ່າມັນສາມາດເກີດຂຶ້ນໄດ້ຫຼັງຈາກຂັ້ນຕອນການຜະລິດໄດ້ ສຳ ເລັດ. ປະການທໍາອິດ, ຂະບວນການແມ່ນລາຄາແພງ. ອັນທີສອງ, ຂໍ້ບົກພ່ອງອາດຈະພົວພັນກັນເປັນຢ່າງອື່ນ, ສະນັ້ນຊຸດອື່ນ other ອາດຈະໄດ້ຮັບຜົນກະທົບເຊັ່ນກັນ.

ສໍາລັບ PCBS ທີ່ມີຄວາມຊັບຊ້ອນສູງແລະຄວາມຫຼາກຫຼາຍຂອງຜະລິດຕະພັນ, ການຄາດເດົາຂອງການທົດສອບແບບດັ້ງເດີມບໍ່ສາມາດຮັບປະກັນໄດ້ແມ່ນສໍາຄັນກວ່າ.

ການແກ້ໄຂບັນຫານີ້ແມ່ນການນໍາໃຊ້ການວິເຄາະຂໍ້ມູນທີ່ສົມບູນແບບທີ່ສຸດ, ທົດສອບອັດຕະໂນມັດແລະການເຮັດເປັນຕົວເລກ. ມັນເປັນສະຖິຕິທີ່ສົມບູນແບບທີ່ ນຳ ໄປສູ່ຄວາມ ໜ້າ ເຊື່ອຖືແລະການຕິດຕາມໄດ້. ດ້ວຍການຄາດຄະເນຂໍ້ມູນທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້, ການຄາດຄະເນທີ່ຖືກຕ້ອງສາມາດເຮັດໄດ້. ພຶດຕິກໍາທີ່ຜິດປົກກະຕິໃດ can ສາມາດຖືກເອີ້ນຂຶ້ນມາໄດ້, ແລະຜະລິດຕະພັນທີ່ບໍ່ທໍາມະດາສາມາດເອົາອອກໄດ້.

ອັນນີ້ພື້ນຖານຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນທັງavailableົດໄວ້ໃນລັກສະນະລວມສູນ. ເກືອບທຸກເຄື່ອງຕ້ອງຖືກຕັ້ງໂປຣແກມດ້ວຍອິນເຕີເຟດເພື່ອໂຫຼດຂໍ້ມູນທັງintoົດເຂົ້າໄປໃນບ່ອນເກັບຂໍ້ມູນລວມສູນ. ອັນນີ້ເຮັດໃຫ້ມີການວິເຄາະຂໍ້ມູນແບບເລິກເຊິ່ງ. ມັນຍັງຮັບປະກັນວ່າ, ຕ່າງຈາກຂະບວນການກວດກາທາງດ້ານຮ່າງກາຍ, ຄວາມສໍາພັນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງຈະເກີດຂຶ້ນໃນກໍລະນີທີ່ລົ້ມເຫຼວ. ແນວໃດກໍ່ຕາມ, ແມ້ຢູ່ທີ່ນີ້ຍັງມີສິ່ງທ້າທາຍເນື່ອງຈາກຂໍ້ມູນມາຈາກຫຼາຍແຫຼ່ງແລະຖືກແປເປັນຫຼາຍຈຸດຂໍ້ມູນ. ບັນຫານີ້ສາມາດເອົາຊະນະໄດ້ໂດຍການຈັດຮູບແບບການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນສອງຂັ້ນຕອນ. ຂັ້ນຕອນທໍາອິດແມ່ນການເຮັດໃຫ້ຂໍ້ມູນເປັນປົກກະຕິ, ແລະຂັ້ນຕອນທີສອງແມ່ນການວິເຄາະຂໍ້ມູນປົກກະຕິ. ການວິເຄາະຂໍ້ມູນທາງວິທະຍາສາດmeansາຍຄວາມວ່າເຈົ້າບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງອີງໃສ່ການຊອກຫາບັນຫາຢູ່ໃນຕອນທ້າຍຂອງຂັ້ນຕອນການຜະລິດແລະຈາກນັ້ນຕອບສະ ໜອງ ກັບພວກມັນໂດຍພື້ນຖານທີ່ມີປະຕິກິລິຍາ. ແທນທີ່ຈະ, ມັນອະນຸຍາດໃຫ້ເຈົ້າຄາດລ່ວງ ໜ້າ ບັນຫາຢ່າງຕັ້ງ ໜ້າ ແລະຮັບປະກັນວ່າຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງຄວາມລົ້ມເຫຼວຈະຖືກຫຼຸດຜ່ອນລົງ. ອັນນີ້ສາມາດເຮັດໄດ້ເມື່ອຄວບຄຸມຕົວແປການປ້ອນເຂົ້າຂອງຂະບວນການ. ໃນທາງກັບກັນ, ມັນຄວບຄຸມການຊັກຊ້າ, ເຊິ່ງສາມາດແພງຫຼາຍ.

ໃນຂະນະທີ່ການຄາດຄະເນອາດຈະສູງ, ຄວາມຈິງກໍ່ຄືວ່າຕົ້ນທຶນຂອງຄວາມລົ້ມເຫຼວຢູ່ໄກກວ່າມັນຫຼາຍ.