ഒരു ഉൽപ്പന്നത്തിന്റെ വിശ്വാസ്യത ഉറപ്പുവരുത്താൻ ഒരു മാർഗമുണ്ടെങ്കിൽ, അതിന്റെ പ്രവചനക്ഷമത ഉറപ്പുവരുത്തുക പിസിബി ഉൽപ്പന്നത്തിന്റെ ഒരു പ്രധാന ഭാഗമാണ്. വാസ്തവത്തിൽ, പിസിബി ഇപ്പോൾ ഫോണുകൾ മുതൽ കമ്പ്യൂട്ടർ സംവിധാനങ്ങൾ വരെയുള്ള മിക്കവാറും എല്ലാ ഇലക്ട്രോണിക് ഉപകരണങ്ങളുടെയും ഒരു പ്രധാന ഭാഗമാണ്. വാസ്തവത്തിൽ, ഓട്ടോമോട്ടീവ് മുതൽ പ്രതിരോധം വരെ, വ്യോമയാനം മുതൽ സാങ്കേതികവിദ്യ വരെ, ഒരു വ്യവസായവും പിസിബിയല്ല.

ഈ എല്ലാ വ്യവസായങ്ങളിലും, ഉൽപ്പന്ന വിശ്വാസ്യത നിർണായകമാണ്. അത് മെഡിക്കൽ സാങ്കേതികവിദ്യയായാലും വ്യോമയാനമായാലും, ഏത് പിഴവുകളും ചെലവേറിയതായി തെളിയിക്കാനാകും. അതുപോലെ, വൈദ്യശാസ്ത്ര മേഖലയിൽ, ഉപകരണങ്ങളുടെ തകരാറുകൾ ഗുരുതരമായ പ്രത്യാഘാതങ്ങൾക്ക് ഇടയാക്കും, അതിന്റെ ഫലമായി ജീവൻ നഷ്ടപ്പെടും.

ഇതിന് വേണ്ടത് പരമ്പരാഗത പ്രവചന രീതി പുനർനിർമ്മാണമാണ്. പരമ്പരാഗത പ്രവചന രീതികൾ സാധാരണയായി ശാരീരിക പരിശോധനകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്. എന്നിരുന്നാലും, പരിശോധനകൾക്ക് ബാഹ്യ വൈകല്യങ്ങൾ മാത്രം പരിശോധിക്കുന്നതിന്റെ അന്തർലീനമായ പോരായ്മയുണ്ട്. കൂടാതെ, ശാരീരിക പരിശോധന അഭിമുഖീകരിക്കുന്ന മറ്റൊരു പ്രശ്നം, പിസിബിഎസ് സങ്കീർണ്ണവും നിരവധി തുളകളുമുള്ളപ്പോൾ മൈക്രോസ്ലിസിംഗും പരിശോധനയും ഒരു ലോജിസ്റ്റിക് പേടിസ്വപ്നമായി മാറുന്നു എന്നതാണ്. കുറച്ച് ദ്വാരങ്ങൾ മാത്രം പരിശോധിക്കുകയാണെങ്കിൽ, പ്രക്രിയ തെറ്റായിരിക്കും. ഉയർന്ന ഉൽപ്പന്ന വൈവിധ്യം കാരണം, പരമ്പരാഗത സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ ഉപകരണങ്ങൾ അപര്യാപ്തതകൾ തിരിച്ചറിയാൻ അപര്യാപ്തമാണ്

പരിശോധന പ്രക്രിയയുടെ മറ്റൊരു പ്രധാന പോരായ്മ, നിർമ്മാണ പ്രക്രിയ പൂർത്തിയായതിന് ശേഷം അത് നടത്താം എന്നതാണ്. ആദ്യം, പ്രക്രിയ ചെലവേറിയതാണ്. രണ്ടാമതായി, വൈകല്യം പരസ്പരം ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കാം, അതിനാൽ മറ്റ് ബാച്ചുകളെയും ബാധിച്ചേക്കാം.

ഉയർന്ന സങ്കീർണ്ണതയും ഉൽപന്ന വൈവിധ്യവുമുള്ള പിസിബിഎസിന്, പരമ്പരാഗത ടെസ്റ്റുകളുടെ പ്രവചനാത്മകത ഉറപ്പുനൽകാനാകില്ല എന്നതാണ് കൂടുതൽ പ്രധാനം.

ഈ പ്രശ്നത്തിനുള്ള പരിഹാരം അതീവ സമഗ്രമായ ഡാറ്റ വിശകലനം, ടെസ്റ്റ് ഓട്ടോമേഷൻ, ഡിജിറ്റലൈസേഷൻ എന്നിവ ഉപയോഗിക്കുക എന്നതാണ്. സമഗ്രമായ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളാണ് വിശ്വാസ്യതയിലേക്കും കണ്ടെത്തലിലേക്കും നയിക്കുന്നത്. വിശ്വസനീയമായ ഡാറ്റ പ്രവചനത്തിലൂടെ, കൃത്യമായ പ്രവചനം നടത്താൻ കഴിയും. ഏതെങ്കിലും അസാധാരണമായ പെരുമാറ്റത്തെ വിളിക്കാം, കൂടാതെ അസാധാരണമായ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ നീക്കംചെയ്യാനും കഴിയും.

അടിസ്ഥാനപരമായി ലഭ്യമായ എല്ലാ ഡാറ്റയും ഒരു കേന്ദ്രീകൃത രീതിയിൽ സംഭരിക്കേണ്ടതുണ്ട്. എല്ലാ ഡാറ്റയും ഒരു കേന്ദ്രീകൃത റിപോസിറ്ററിയിലേക്ക് ലോഡ് ചെയ്യുന്നതിന് മിക്കവാറും എല്ലാ മെഷീനുകളും ഇന്റർഫേസ് ഉപയോഗിച്ച് പ്രോഗ്രാം ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്. ഇത് ആഴത്തിലുള്ള ഡാറ്റ വിശകലനത്തിന് അനുവദിക്കുന്നു. ഫിസിക്കൽ ഇൻസ്പെക്ഷൻ പ്രക്രിയയിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, ഒരു പരാജയം സംഭവിക്കുമ്പോൾ പ്രസക്തമായ പരസ്പര ബന്ധം ഉണ്ടെന്ന് ഇത് ഉറപ്പാക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ഇവിടെയും വെല്ലുവിളികൾ ഉണ്ട്, കാരണം ഡാറ്റ ഒന്നിലധികം സ്രോതസ്സുകളിൽ നിന്നാണ് വരുന്നത് കൂടാതെ നിരവധി ഡാറ്റ പോയിന്റുകളിലേക്ക് വിവർത്തനം ചെയ്യപ്പെടുന്നു. രണ്ട് ഘട്ടങ്ങളുള്ള ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗ് ഫോർമാറ്റ് byപചാരികമാക്കുന്നതിലൂടെ ഈ പ്രശ്നം മറികടക്കാൻ കഴിയും. ആദ്യ ഘട്ടം ഡാറ്റ സാധാരണ നിലയിലാക്കുക, രണ്ടാം ഘട്ടം സാധാരണവൽക്കരിച്ച ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുക എന്നതാണ്. ശാസ്ത്രീയ ഡാറ്റ വിശകലനം എന്നതിനർത്ഥം നിർമ്മാണ പ്രക്രിയയുടെ അവസാനം പ്രശ്നങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനും തുടർന്ന് അവയോട് പ്രതികരിക്കുന്നതിനെ ആശ്രയിക്കുന്നതിനും നിങ്ങൾ ആശ്രയിക്കേണ്ടതില്ല എന്നാണ്. പകരം, പ്രശ്നങ്ങൾ മുൻകൂട്ടി കാണാനും പരാജയപ്പെടാനുള്ള സാധ്യത കുറയ്ക്കാനും ഇത് നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. പ്രക്രിയ ഇൻപുട്ട് വേരിയബിളുകൾ നിയന്ത്രിക്കുമ്പോൾ ഇത് ചെയ്യാൻ കഴിയും. അതാകട്ടെ, കാലതാമസം നിയന്ത്രിക്കുന്നു, അത് വളരെ ചെലവേറിയതാണ്.

പ്രവചനാതീതത കൂടുതലാണെങ്കിലും, പരാജയത്തിന്റെ വില അതിനെക്കാൾ കൂടുതലാണ് എന്നതാണ് സത്യം.