ਜੇ ਕਿਸੇ ਉਤਪਾਦ ਦੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਕੋਈ ਤਰੀਕਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਦੇ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਪੀਸੀਬੀ ਉਤਪਾਦ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸਾ ਹੈ. ਦਰਅਸਲ, ਪੀਸੀਬੀ ਹੁਣ ਫ਼ੋਨ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਕੰਪਿਟਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਤਕ ਤਕਰੀਬਨ ਹਰ ਇਲੈਕਟ੍ਰੌਨਿਕ ਉਪਕਰਣ ਦਾ ਮੁੱਖ ਹਿੱਸਾ ਹਨ. ਦਰਅਸਲ, ਆਟੋਮੋਟਿਵ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਰੱਖਿਆ, ਹਵਾਬਾਜ਼ੀ ਤੋਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਤੱਕ, ਕੋਈ ਵੀ ਉਦਯੋਗ ਸਰਵ ਵਿਆਪਕ ਪੀਸੀਬੀ ਨਹੀਂ ਹੈ.

ਇਨ੍ਹਾਂ ਸਾਰੇ ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ, ਉਤਪਾਦ ਦੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਹੈ. ਭਾਵੇਂ ਇਹ ਮੈਡੀਕਲ ਟੈਕਨਾਲੌਜੀ ਹੋਵੇ ਜਾਂ ਹਵਾਬਾਜ਼ੀ, ਕੋਈ ਵੀ ਗਲਤੀਆਂ ਮਹਿੰਗੀ ਸਾਬਤ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ. ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਮੈਡੀਕਲ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਉਪਕਰਣਾਂ ਦੀ ਅਸਫਲਤਾ ਦੇ ਗੰਭੀਰ ਨਤੀਜੇ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਜਾਨੀ ਨੁਕਸਾਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ.

ਇਸਦੀ ਲੋੜ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਪੂਰਵ -ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਰਵਾਇਤੀ ਵਿਧੀ ਦੁਬਾਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ. ਪੂਰਵ -ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਦੇ methodsੰਗ ਆਮ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸਰੀਰਕ ਜਾਂਚਾਂ’ ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ. ਹਾਲਾਂਕਿ, ਜਾਂਚਾਂ ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ ਬਾਹਰੀ ਨੁਕਸਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਦਾ ਅੰਦਰੂਨੀ ਨੁਕਸਾਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ. ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਭੌਤਿਕ ਨਿਰੀਖਣ ਦੀ ਇਕ ਹੋਰ ਸਮੱਸਿਆ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਜਦੋਂ ਪੀਸੀਬੀਐਸ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਥ੍ਰੋ-ਹੋਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਮਾਈਕਰੋਸਲਾਈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਨਿਰੀਖਣ ਇਕ ਲੌਜਿਸਟਿਕਲ ਸੁਪਨਾ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ. ਜੇ ਸਿਰਫ ਕੁਝ ਛੇਕਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਬੇਵਕੂਫ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ. ਉੱਚ ਉਤਪਾਦ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ, ਰਵਾਇਤੀ ਅੰਕੜਾ ਸੰਦ ਨੁਕਸਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਨਾਕਾਫ਼ੀ ਹਨ

ਨਿਰੀਖਣ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਇੱਕ ਹੋਰ ਵੱਡਾ ਨੁਕਸਾਨ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਨਿਰਮਾਣ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਖਤਮ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਪਹਿਲਾਂ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਮਹਿੰਗੀ ਹੈ. ਦੂਜਾ, ਨੁਕਸ ਹੋਰ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਜੁੜਿਆ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਦੂਜੇ ਬੈਚ ਵੀ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ.

ਉੱਚ ਗੁੰਝਲਤਾ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਵਾਲੇ ਪੀਸੀਬੀਐਸ ਲਈ, ਰਵਾਇਤੀ ਟੈਸਟਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਦੀ ਗਰੰਟੀ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਵਧੇਰੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ.

ਇਸ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਹੱਲ ਬੇਹੱਦ ਵਿਆਪਕ ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਟੈਸਟ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਡਿਜੀਟਾਈਜੇਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਹੈ. ਇਹ ਵਿਆਪਕ ਅੰਕੜੇ ਹਨ ਜੋ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਖੋਜਣਯੋਗਤਾ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਂਦੇ ਹਨ. ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਦੇ ਨਾਲ, ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ. ਕਿਸੇ ਵੀ ਅਸਧਾਰਨ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਬੁਲਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਸਾਧਾਰਣ ਉਤਪਾਦਾਂ ਨੂੰ ਹਟਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ.

ਇਹ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਲੋੜੀਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਾਰੇ ਉਪਲਬਧ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕੇਂਦਰੀਕ੍ਰਿਤ inੰਗ ਨਾਲ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ. ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਮਸ਼ੀਨ ਨੂੰ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕੇਂਦਰੀ ਭੰਡਾਰ ਵਿੱਚ ਲੋਡ ਕਰਨ ਲਈ ਇੰਟਰਫੇਸਾਂ ਨਾਲ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ. ਇਹ ਬਦਲੇ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ. ਇਹ ਇਹ ਵੀ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ, ਸਰੀਰਕ ਨਿਰੀਖਣ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਉਲਟ, ਇੱਕ ਅਸਫਲਤਾ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸੰਬੰਧਤ ਸੰਬੰਧ ਹੁੰਦਾ ਹੈ. ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇੱਥੇ ਵੀ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਡੇਟਾ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਆਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਦੋ ਪੜਾਵਾਂ ਦੇ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਫਾਰਮੈਟ ਨੂੰ ਰਸਮੀ ਰੂਪ ਦੇ ਕੇ ਇਸ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਪਹਿਲਾ ਪੜਾਅ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਧਾਰਣ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਦੂਜਾ ਪੜਾਅ ਸਧਾਰਣ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ ਹੈ. ਵਿਗਿਆਨਕ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਨਿਰਮਾਣ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਲੱਭਣ ਅਤੇ ਫਿਰ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਅਧਾਰ ਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ‘ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨਹੀਂ ਹੈ. ਇਸਦੀ ਬਜਾਏ, ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ ਦਾ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਅਤੇ ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਅਸਫਲਤਾ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਹੈ. ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਇਨਪੁਟ ਵੇਰੀਏਬਲਸ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਬਦਲੇ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਦੇਰੀ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਬਹੁਤ ਮਹਿੰਗਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ.

ਹਾਲਾਂਕਿ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਸੱਚਾਈ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਅਸਫਲਤਾ ਦੀ ਕੀਮਤ ਇਸ ਤੋਂ ਕਿਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੈ.