- 08
- Oct
PCB හි පුරෝකථනය සහතික කරන්නේ කෙසේද?
භාණ්ඩයක විශ්වසනීයත්වය සහතික කිරීමට ක්‍රමයක් තිබේ නම් එහි පුරෝකථනය සහතික කිරීම PCB නිෂ්පාදනයේ වැදගත් අංගයකි. ඇත්තෙන්ම PCB දැන් දුරකථන වල සිට පරිගණක පද්ධති දක්වා සෑම ඉලෙක්ට්‍රොනික උපාංගයකම පාහේ මූලික අංගයකි. ඇත්ත වශයෙන්ම, මෝටර් රථයේ සිට ආරක්‍ෂාව දක්වා, ගුවන්සේවයේ සිට තාක්‍ෂණය දක්වා, කිසිදු කර්මාන්තයක් සර්වසම්පූර්ණ PCB නොවේ.
මේ සෑම කර්මාන්තයකම නිෂ්පාදන විශ්වසනීයත්වය ඉතා වැදගත් වේ. එය වෛද්‍ය තාක්‍ෂණය හෝ ගුවන් සේවා වේවා, ඕනෑම අත්වැරැද්දක් මිල අධික විය හැකිය. ඒ හා සමානව, වෛද්‍ය ක්ෂේත්‍රයේ උපකරණ අසමත් වීම දරුණු ප්‍රතිවිපාකවලට තුඩු දිය හැකි අතර එමඟින් ජීවිත අහිමි වේ.
මේ සඳහා අවශ්‍ය වන්නේ සාම්ප්‍රදායික පුරෝකථනය කිරීමේ ක්‍රමය ප්‍රතිනිර්මාණය කිරීමයි. සාම්ප්‍රදායික පුරෝකථන ක්‍රම සාමාන්‍යයෙන් පදනම් වන්නේ භෞතික පරීක්ෂණ මත ය. කෙසේ වෙතත්, පරීක්‍ෂා කිරීමේදී බාහිර අඩුපාඩු පමණක් පරීක්‍ෂා කිරීමේ නෛසර්ගික අවාසිය ඇත. ඊට අමතරව, භෞතික පරීක්‍ෂණයට මුහුණ දීමේ තවත් ගැටලුවක් නම්, පීසීබීඑස් සංකීර්ණ වන විට සහ සිදුරු රාශියක් ඇති විට මයික්‍රොස්කයිල් කිරීම සහ පරීක්‍ෂා කිරීම නව්‍ය බියකරු සිහිනයක් බවට පත්වීමයි. සිදුරු කිහිපයක් පමණක් පරීක්‍ෂා කළ හොත් ක්රියාවලිය මෝඩ විය හැකිය. ඉහළ නිෂ්පාදන විවිධත්වයක් හේතුවෙන් සාම්ප්‍රදායික සංඛ්‍යාන මෙවලම් අඩුපාඩු හඳුනා ගැනීමට ප්‍රමාණවත් නොවේ
පරීක්ෂණ ක්‍රියාවලියේ තවත් ප්‍රධාන අවාසියක් නම් නිෂ්පාදන ක්රියාවලිය අවසන් වූ පසු එය සිදු විය හැකි වීමයි. පළමුව, ක්රියාවලිය මිල අධිකයි. දෙවනුව, අඩුපාඩුව වෙනත් ආකාරයකින් සම්බන්ධ විය හැකි බැවින් අනෙකුත් කණ්ඩායම් වලට ද බලපෑම් ඇති විය හැකිය.
ඉහළ සංකීර්ණතාවයකින් සහ නිෂ්පාදන විවිධත්වයකින් යුත් පීසීබීඑස් සඳහා සාම්ප්‍රදායික පරීක්ෂණ වල පුරෝකථනය සහතික කළ නොහැකි වීම වඩා වැදගත් ය.
මෙම ගැටලුවට විසඳුම නම් අතිශයින්ම සවිස්තරාත්මක දත්ත විශ්ලේෂණය, පරීක්ෂණ ස්වයංක්‍රීයකරණය සහ ඩිජිටල්කරණය භාවිතා කිරීමයි. විශ්වසනීයත්වය සහ සොයා ගැනීමේ හැකියාව ඇති කරන පුළුල් සංඛ්‍යා ලේඛන එයයි. විශ්වාසදායක දත්ත අනාවැකි සමඟ නිවැරදි අනාවැකි කිව හැකිය. ඕනෑම අසාමාන්‍ය හැසිරීමක් කැඳවිය හැකි අතර අද්විතීය නිෂ්පාදන ඉවත් කළ හැකිය.
මේ සඳහා මූලික වශයෙන් ලබා ගත හැකි සියලුම දත්ත මධ්‍යගත ආකාරයකින් ගබඩා කිරීම අවශ්‍ය වේ. සියලුම දත්ත මධ්‍යගත ගබඩාවකට ඇතුළු කිරීම සඳහා සෑම යන්ත්‍රයක්ම පාහේ අතුරු මුහුණත් සමඟ ක්‍රමලේඛනය කළ යුතුය. මෙය ගැඹුරු දත්ත විශ්ලේෂණයක් සඳහා ඉඩ සලසයි. ශාරීරික පරීක්ෂණ ක්රියාවලිය මෙන් නොව, අසමත් වීමකදී අදාළ සම්බන්ධතාවයක් සිදු වන බව ද එය සහතික කරයි. කෙසේ වෙතත්, දත්ත විවිධ මූලාශ්‍ර වලින් පැමිණෙන අතර දත්ත ලක්ෂ්‍ය ගණනාවකට පරිවර්තනය කර ඇති හෙයින් මෙතැනදී පවා අභියෝග පවතී. අදියර දෙකක දත්ත සැකසුම් ආකෘතියක් විධිමත් කිරීමෙන් මෙම ගැටළුව මඟහරවා ගත හැකිය. පළමු අදියර දත්ත සාමාන්‍යකරණය කිරීම වන අතර දෙවන අදියර නම් සාමාන්‍යකරණය කළ දත්ත විශ්ලේෂණය කිරීමයි. විද්‍යාත්මක දත්ත විශ්ලේෂණය යන්නෙන් අදහස් කරන්නේ නිෂ්පාදන ක්රියාවලිය අවසානයේ ගැටලු සොයා ගැනීම සහ ඒවාට ප්‍රතික්‍රියාකාරක පදනම මත ප්‍රතිචාර දැක්වීම මත ඔබ විශ්වාසය තැබිය යුතු නැති බවයි. ඒ වෙනුවට, ගැටලු කල් ඇතිව අපේක්ෂා කිරීමට සහ අසාර්ථක වීමේ සම්භාවිතාව අවම වන බවට වග බලා ගැනීමට එය ඔබට ඉඩ සලසයි. ක්‍රියාවලි විචල්‍යයන් පාලනය කිරීමේදී මෙය කළ හැකිය. අනෙක් අතට, එය ඉතා මිල අධික විය හැකි ප්‍රමාදයන් පාලනය කරයි.
පුරෝකථනය කිරීමේ හැකියාව ඉහළ විය හැකි නමුත් සත්‍යය නම් අසාර්ථක වීමේ පිරිවැය එයට වඩා බෙහෙවින් වැඩි ය.