اگر کسی پروڈکٹ کی وشوسنییتا کو یقینی بنانے کا کوئی طریقہ ہے ، تو اس کی پیش گوئی کو یقینی بنانا۔ پی سی بی مصنوعات کا ایک اہم حصہ ہے۔ در حقیقت ، پی سی بی اب فون سے لے کر کمپیوٹر سسٹم تک تقریبا every ہر الیکٹرانک ڈیوائس کا بنیادی حصہ ہے۔ در حقیقت ، آٹوموٹو سے لے کر دفاع ، ہوا بازی سے لے کر ٹیکنالوجی تک ، کوئی بھی صنعت ہر جگہ پی سی بی نہیں ہے۔

ان تمام صنعتوں میں ، مصنوعات کی وشوسنییتا اہم ہے۔ چاہے یہ میڈیکل ٹیکنالوجی ہو یا ہوا بازی ، کوئی بھی غلطی مہنگی ثابت ہو سکتی ہے۔ اسی طرح ، طبی میدان میں ، سامان کی خرابی کے سنگین نتائج برآمد ہوسکتے ہیں ، جس کے نتیجے میں جانی نقصان ہوتا ہے۔

اس کی ضرورت یہ ہے کہ پیش گوئی کا روایتی طریقہ دوبارہ بنانا ہے۔ پیش گوئی کے روایتی طریقے عام طور پر جسمانی جانچ پر مبنی ہوتے ہیں۔ تاہم ، معائنے میں صرف بیرونی نقائص کی جانچ پڑتال کا موروثی نقصان ہوتا ہے۔ اس کے علاوہ ، جسمانی معائنہ کا سامنا کرنے والا ایک اور مسئلہ یہ ہے کہ جب پی سی بی ایس پیچیدہ ہوتا ہے اور اس میں متعدد سوراخ ہوتے ہیں تو مائیکرو سلائسنگ اور معائنہ ایک لاجسٹک ڈراؤنا خواب بن جاتا ہے۔ اگر صرف چند سوراخوں کو چیک کیا جائے تو یہ عمل فول پروف ہو سکتا ہے۔ اعلی مصنوعات کے تنوع کی وجہ سے ، روایتی شماریاتی اوزار نقائص کی نشاندہی کے لیے ناکافی ہیں۔

معائنہ کے عمل کا ایک اور بڑا نقصان یہ ہے کہ یہ مینوفیکچرنگ کا عمل ختم ہونے کے بعد ہو سکتا ہے۔ سب سے پہلے ، یہ عمل مہنگا ہے۔ دوسرا ، خرابی دوسری صورت میں باہم منسلک ہوسکتی ہے ، لہذا دوسرے بیچ بھی متاثر ہوسکتے ہیں۔

اعلی پیچیدگی اور مصنوعات کے تنوع کے ساتھ پی سی بی ایس کے لیے ، روایتی ٹیسٹوں کی پیش گوئی کی ضمانت نہیں دی جاسکتی ہے۔

اس مسئلے کا حل انتہائی جامع ڈیٹا تجزیہ ، ٹیسٹ آٹومیشن اور ڈیجیٹلائزیشن کا استعمال ہے۔ یہ ایک جامع اعدادوشمار ہے جو قابل اعتماد اور ٹریس ایبلٹی کا باعث بنتا ہے۔ قابل اعتماد ڈیٹا پیشن گوئی کے ساتھ ، درست پیشن گوئی کی جا سکتی ہے۔ کسی بھی غیر معمولی رویے کو بلایا جا سکتا ہے ، اور غیر معمولی مصنوعات کو ہٹایا جا سکتا ہے.

یہ بنیادی طور پر اس بات کی ضرورت ہے کہ تمام دستیاب ڈیٹا کو مرکزی انداز میں محفوظ کیا جائے۔ عملی طور پر ہر مشین کو انٹرفیس کے ساتھ پروگرام کرنے کی ضرورت ہوتی ہے تاکہ تمام ڈیٹا کو مرکزی ذخیرے میں لوڈ کیا جاسکے۔ اس کے نتیجے میں گہرائی سے ڈیٹا تجزیہ کی اجازت ملتی ہے۔ یہ اس بات کو بھی یقینی بناتا ہے کہ ، جسمانی معائنہ کے عمل کے برعکس ، ناکامی کی صورت میں متعلقہ ارتباط پایا جاتا ہے۔ تاہم ، یہاں بھی چیلنجز ہیں کیونکہ ڈیٹا متعدد ذرائع سے آتا ہے اور متعدد ڈیٹا پوائنٹس میں ترجمہ کیا جاتا ہے۔ دو مرحلے کے ڈیٹا پروسیسنگ فارمیٹ کو رسمی شکل دے کر اس مسئلے پر قابو پایا جا سکتا ہے۔ پہلا مرحلہ ڈیٹا کو نارمل کرنا ہے ، اور دوسرا مرحلہ نارمل ڈیٹا کا تجزیہ کرنا ہے۔ سائنسی ڈیٹا تجزیہ کا مطلب یہ ہے کہ آپ کو مینوفیکچرنگ کے عمل کے اختتام پر مسائل تلاش کرنے اور پھر رد عمل کی بنیاد پر ان کا جواب دینے پر انحصار کرنے کی ضرورت نہیں ہے۔ اس کے بجائے ، یہ آپ کو فعال طور پر مسائل کی پیش گوئی کرنے اور اس بات کو یقینی بنانے کی اجازت دیتا ہے کہ ناکامی کا امکان کم سے کم ہو۔ یہ عمل ان پٹ متغیرات کو کنٹرول کرتے وقت کیا جا سکتا ہے۔ اس کے نتیجے میں ، یہ تاخیر کو کنٹرول کرتا ہے ، جو انتہائی مہنگا پڑ سکتا ہے۔

اگرچہ پیش گوئی زیادہ ہو سکتی ہے ، لیکن حقیقت یہ ہے کہ ناکامی کی قیمت اس سے کہیں زیادہ ہے۔