پریفیکچرنگ سسٹمز کا مقصد ان کے آنے سے پہلے آلات کی ناکامیوں کی پیشینگوئی کرنا، وقت اور بچت کے اخراجات کو کم کرنا۔ ناکامی کے امکانات کو کم کرنا ان نظاموں میں ایک اہم جزو ہے، جس سے معلوماتی فیصلہ سازی اور تناسب کو ممکن بنایا جا سکے، یہ مضمون ان بنیادی طریقوں کو واضح کرتا ہے جو نا امیدوں کو یقینی بنانے میں استعمال کیے جاتے ہیں۔

مایوسی کی وجہ سے پریشان

ناکامی کے امکانات اس قابلِ‌یقین امکان کی طرف اشارہ کرتے ہیں کہ مشین یا اجزاء کسی مخصوص مدت کے اندر ناکام ہو جائیں گے ۔

ناکامی کی وجہ سے پریشان ہونے کی شرح

ناکامی کے امکانات کا اندازہ لگانے کے لیے کئی طریقے استعمال کیے جاتے ہیں جن میں سے شمارندی ماڈل، مشین سیکھنے والے الجبرا اور قابلِ تجزیہ۔ انتخاب کا انحصار ڈیٹا دستیابی اور نظام پیچیدگی پر ہوتا ہے۔

فلکیاتی ماڈل

عام طور پر عام طور پر لوگوں میں ایسی تقسیمیں ہوتی ہیں جن کی وجہ سے مُلک میں بہت سے لوگ ناکام رہتے ہیں ۔

مشین سیکھنا

مشین سیکھنے کے لیے الجبرا، جیسے لاگسائیٹ انسیشن یا ریکٹر نیٹ ورک، سینسر اعداد و شمار اور عملداری پیرامیٹرز پر مبنی ناکامی کی توقع کی جا سکتی ہے. ان ماڈلوں کو انسائکس ڈیٹا سیٹ پر تربیت درکار ہوتی ہے۔

ناکامی کی روک تھام پروبیک کیلکشنز

ان حسابات کو ترتیب دینے میں ڈیٹا جمع ، ماڈل انتخاب اور درستی شامل ہے ۔