Ikiwa kuna njia ya kuhakikisha kuaminika kwa bidhaa, basi hakikisha utabiri wa bidhaa yake PCB ni sehemu muhimu ya bidhaa. Kwa kweli, PCB sasa ni sehemu ya msingi ya karibu kila kifaa cha elektroniki, kutoka simu hadi mifumo ya kompyuta. Kwa kweli, kutoka kwa magari hadi ulinzi, kutoka anga hadi teknolojia, hakuna tasnia ambayo iko kila mahali kwa PCB.

Katika tasnia zote hizi, kuegemea kwa bidhaa ni muhimu. Ikiwa ni teknolojia ya matibabu au anga, makosa yoyote yanaweza kudhibitisha gharama kubwa. Vivyo hivyo, katika uwanja wa matibabu, kushindwa kwa vifaa kunaweza kuwa na athari mbaya, na kusababisha kupoteza maisha.

Inachohitaji hii ni kwamba njia ya jadi ya utabiri ni kurudia. Njia za utabiri wa jadi kawaida hutegemea ukaguzi wa mwili. Walakini, ukaguzi una ubaya wa asili wa kuangalia tu kasoro za nje. Kwa kuongezea, shida nyingine inayokabiliwa na ukaguzi wa mwili ni kwamba microslicing na ukaguzi huwa ndoto ya vifaa wakati PCBS ni ngumu na ina mashimo mengi. Ikiwa ni mashimo machache tu yaliyoangaliwa, mchakato unaweza kuwa na ujinga. Kwa sababu ya utofauti mkubwa wa bidhaa, zana za jadi za takwimu hazitoshi kutambua kasoro

Ubaya mwingine mkubwa wa mchakato wa ukaguzi ni kwamba inaweza kufanyika baada ya mchakato wa utengenezaji kumaliza. Kwanza, mchakato ni ghali. Pili, kasoro inaweza kuwa inahusiana vinginevyo, kwa hivyo mafungu mengine pia yanaweza kuathiriwa.

Kwa PCBS na ugumu wa hali ya juu na utofauti wa bidhaa, utabiri wa vipimo vya jadi hauwezi kuhakikishiwa ni muhimu zaidi.

Suluhisho la shida hii ni kutumia uchambuzi wa kina wa data, ujaribuji wa jaribio na utaftaji. Ni takwimu kamili ambazo husababisha kuegemea na ufuatiliaji. Kwa utabiri wa data wa kuaminika, utabiri sahihi unaweza kufanywa. Tabia yoyote isiyo ya kawaida inaweza kuitwa, na bidhaa zisizo za kawaida zinaweza kuondolewa.

Hii kimsingi inahitaji kwamba data zote zinazopatikana zihifadhiwe kwa njia kuu. Karibu kila mashine inahitaji kusanidiwa na viungio ili kupakia data zote kwenye hazina kuu. Hii nayo inaruhusu uchambuzi wa kina wa data. Pia inahakikisha kuwa, tofauti na mchakato wa ukaguzi wa mwili, uhusiano unaofaa unapotokea kutofaulu. Walakini, hata hapa kuna changamoto kwani data hutoka kwa vyanzo anuwai na inatafsiriwa katika sehemu nyingi za data. Shida hii inaweza kushinda kwa kurasimisha muundo wa hatua mbili za usindikaji wa data. Hatua ya kwanza ni kurekebisha data, na hatua ya pili ni kuchambua data iliyosaidiwa. Uchambuzi wa data ya kisayansi inamaanisha kuwa sio lazima kutegemea kupata shida mwishoni mwa mchakato wa utengenezaji na kisha kuzijibu kwa msingi tendaji. Badala yake, hukuruhusu kutazamia kwa bidii shida na kuhakikisha kuwa uwezekano wa kutofaulu unapunguzwa. Hii inaweza kufanywa wakati wa kudhibiti vigezo vya kuingiza mchakato. Kwa upande mwingine, inadhibiti ucheleweshaji, ambayo inaweza kuwa ya gharama kubwa sana.

Ingawa utabiri unaweza kuwa juu, ukweli ni kwamba gharama ya kushindwa inazidi hiyo.