Data validation and reconciliation
صنعتی عمل ڈیٹا کی توثیق اور مصالحت، یا مزید مختصر طور پر، عمل ڈیٹا مصالحت (پی ڈی آر)، ایک ایسی ٹیکنالوجی ہے جو صنعتی عمل میں پیمائش کو درست کرکے ڈیٹا کی توثیق اور مصالحت کو خود بخود یقینی بنانے کے لیے عمل کی معلومات اور ریاضیاتی طریقوں کا استعمال کرتی ہے۔ پی ڈی آر کا استعمال خام پیمائش کے اعداد و شمار سے صنعت کے عمل کی حالت کے بارے میں درست اور قابل اعتماد معلومات نکالنے کی اجازت دیتا ہے اور اعداد و شمار کا ایک مستقل سیٹ تیار کرتا ہے جو ممکنہ عمل کے عمل کی نمائندگی کرتا ہے۔ نمونے، اعداد و شمار اور پیمائش کی غلطیاں صنعتی عمل، مثال کے طور پر کیمیائی پلانٹس، ریفائنریز، تیل یا گیس کی پیداوار کے مقامات، یا پاور پلانٹس میں کیمیائی یا تھرموڈینامک عمل، اکثر دو بنیادی ذرائع سے پیش کیے جاتے ہیں: ماڈل جو عمل کی عمومی ساخت کا اظہار کرتے ہیں، ڈیٹا جو ایک مقررہ وقت پر عمل کی حالت کی عکاسی کرتا ہے۔ ماڈلز میں تفصیل کی مختلف سطحیں ہو سکتی ہیں، مثال کے طور پر کوئی سادہ کمیت یا مرکب تحفظ توازن، یا توانائی کے تحفظ کے قوانین سمیت زیادہ جدید تھرموڈینامک ماڈل شامل کر سکتا ہے۔ ریاضیاتی طور پر ماڈل کا اظہار متغیرات میں مساوات کے غیر لکیری نظام کے ذریعے کیا جا سکتا ہے، جس میں مذکورہ بالا نظام کی تمام رکاوٹیں شامل ہیں (مثال کے طور پر کسی اکائی کے ارد گرد کمیت یا حرارت کا توازن)۔ متغیر پودے میں کسی خاص جگہ پر درجہ حرارت یا دباؤ ہو سکتا ہے۔ غلطی کی اقسام ڈیٹا عام طور پر پورے صنعتی مقام پر مختلف مقامات پر لی گئی پیمائشوں سے نکلتا ہے، مثال کے طور پر درجہ حرارت، دباؤ، حجم بہاؤ کی شرح کی پیمائش وغیرہ۔ پی ڈی آر کے بنیادی اصولوں کو سمجھنے کے لیے، پہلے یہ تسلیم کرنا ضروری ہے کہ پودوں کی پیمائش کبھی بھی 100% درست نہیں ہوتی، یعنی۔ خام پیمائش غیر لکیری نظام کا حل نہیں ہے۔ پودوں کے توازن پیدا کرنے کے لیے بغیر اصلاح کے پیمائش کا استعمال کرتے وقت، مطابقت پذیری کا ہونا عام بات ہے۔ پیمائش کی غلطیوں کو دو بنیادی اقسام میں درجہ بند کیا جا سکتا ہے: اندرونی سینسر کی درستگی کی وجہ سے بے ترتیب غلطیاں اور سینسر انشانکن یا ناقص ڈیٹا ٹرانسمیشن کی وجہ سے منظم غلطیاں (یا مجموعی غلطیاں)۔ بے ترتیب غلطیوں کا مطلب ہے کہ پیمائش اوسط کے ساتھ ایک بے ترتیب متغیر ہے، جہاں حقیقی قیمت ہے جو عام طور پر معلوم نہیں ہے۔ دوسری طرف ایک منظم غلطی کی خصوصیت ایک پیمائش ہے جو اوسط کے ساتھ ایک بے ترتیب متغیر ہے، جو حقیقی قیمت کے برابر نہیں ہے۔ ایک بہترین تخمینہ حل حاصل کرنے اور اس پر عمل درآمد میں آسانی کے لیے، اور ان دلائل کی بنیاد پر کہ غلطیاں بہت سے عوامل کا مجموعہ ہیں (تاکہ مرکزی حد تھیوریم کا کچھ اثر ہو)، ڈیٹا مصالحت یہ فرض کرتا ہے کہ یہ غلطیاں عام طور پر تقسیم کی جاتی ہیں۔ پودوں کے توازن کا حساب لگاتے وقت غلطیوں کے دیگر ذرائع میں عمل کی غلطیاں جیسے رساو، غیر ماڈل شدہ حرارت کے نقصانات، غلط جسمانی خصوصیات یا مساوات میں استعمال ہونے والے دیگر جسمانی پیرامیٹرز، اور غلط ساخت جیسے غیر ماڈل شدہ بائی پاس لائنیں شامل ہیں۔ دیگر غلطیوں میں غیر ماڈل شدہ پودوں کی حرکیات جیسے ہولڈپ تبدیلیاں، اور پودوں کی کارروائیوں میں دیگر عدم استحکام شامل ہیں جو مستحکم حالت (الجبرائی) نمونوں کی خلاف ورزی کرتے ہیں۔ اضافی متحرک غلطیاں اس وقت پیدا ہوتی ہیں جب پیمائش اور نمونے ایک ہی وقت میں نہیں لیے جاتے، خاص طور پر لیب کے تجزیے۔ ڈیٹا ان پٹ کے لیے وقت کی اوسط استعمال کرنے کا عام عمل جزوی طور پر متحرک مسائل کو کم کرتا ہے۔ تاہم، یہ لیب کے تجزیے جیسے غیر معمولی نمونے والے ڈیٹا کے لیے وقت کی تضادات کو مکمل طور پر حل نہیں کرتا ہے۔ اوسط اقدار کا یہ استعمال، جیسے موونگ ایوریج، لو پاس فلٹر کے طور پر کام کرتا ہے، اس لیے زیادہ تعدد شور زیادہ تر ختم ہو جاتا ہے۔ نتیجہ یہ ہے کہ، عملی طور پر، ڈیٹا مصالحت بنیادی طور پر تعصب جیسی منظم غلطیوں کو درست کرنے کے لیے ایڈجسٹمنٹ کر رہا ہے۔ پیمائش کی غلطیوں کو دور کرنے کی ضرورت آئی ایس اے-95 انٹرپرائز اور کنٹرول سسٹم کے انضمام کے لیے بین الاقوامی معیار ہے۔ یہ اس بات پر زور دیتا ہے کہ: انٹرپرائز-کنٹرول انضمام کے لیے ڈیٹا مصالحت ایک سنگین مسئلہ ہے۔ انٹرپرائز سسٹم کے لیے مفید ہونے کے لیے ڈیٹا درست ہونا چاہیے۔ اعداد و شمار کا تعین اکثر جسمانی پیمائشوں سے کیا جانا چاہیے جن میں غلطی کے عوامل منسلک ہوتے ہیں۔ اسے عام طور پر انٹرپرائز سسٹم کے لیے درست اقدار میں تبدیل کیا جانا چاہیے۔ اس تبدیلی کے لیے دستی، یا تبدیل شدہ اقدار کے ذہین مفاہمت کی ضرورت پڑ سکتی ہے [.] اس بات کو یقینی بنانے کے لیے نظام قائم کیے جانے چاہئیں کہ پیداوار اور پیداوار سے درست ڈیٹا بھیجا جائے۔ نادانستہ آپریٹر یا علمی غلطیوں کے نتیجے میں بہت زیادہ پیداوار، بہت کم پیداوار، غلط پیداوار، غلط انوینٹری، یا انوینٹری غائب ہو سکتی ہے۔ پی ڈی آر صنعتی عمل کی وجہ سے زیادہ سے زیادہ اہم ہو گیا ہے جو زیادہ سے زیادہ پیچیدہ ہوتے جا رہے ہیں۔ پی ڈی آر کا آغاز 1960 کی دہائی کے اوائل میں ایپلی کیشنز کے ساتھ ہوا جس کا مقصد پیداواری عمل میں مادی توازن کو بند کرنا تھا جہاں تمام متغیرات کے لیے خام پیمائش دستیاب تھی۔ اس کے ساتھ ہی مجموعی غلطی کی شناخت اور خاتمے کا مسئلہ پیش کیا گیا ہے۔ 1960 کی دہائی کے آخر اور 1970 کی دہائی میں اعداد و شمار کے مفاہمت کے عمل میں غیر پیمائش شدہ متغیرات کو مدنظر رکھا گیا۔ تھرموڈینامک ماڈلز سے آنے والے عمومی غیر لکیری مساوات کے نظام پر غور کرکے پی ڈی آر بھی زیادہ پختہ ہو گیا۔ 1977 میں اسٹینلے اور ماہ نے وقت کے ساتھ فلٹرنگ اور بیک وقت پیرامیٹر تخمینے کے لیے نیم مستحکم ریاستی حرکیات متعارف کروائیں۔ متحرک پی ڈی آر کو لیبمین اور دیگر نے غیر لکیری اصلاح کے مسئلے کے طور پر وضع کیا تھا۔ 1992 میں۔ ڈیٹا مصالحت ڈیٹا مصالحت ایک ایسی تکنیک ہے جو پیمائش کی غلطیوں کو درست کرنے کا ہدف رکھتی ہے جو پیمائش کے شور کی وجہ سے ہوتی ہیں، یعنی۔ بے ترتیب غلطیاں۔ شماریاتی نقطہ نظر سے بنیادی مفروضہ یہ ہے کہ پیمائش کے سیٹ میں کوئی منظم غلطیاں موجود نہیں ہیں، کیونکہ وہ مفاہمت کے نتائج کو تعصب کر سکتے ہیں اور مفاہمت کی مضبوطی کو کم کر سکتے ہیں۔ پیمائش کو دیکھتے ہوئے، اعداد و شمار کے مصالحت کو ریاضیاتی طور پر مندرجہ ذیل شکل کے اصلاح کے مسئلے کے طور پر ظاہر کیا جا سکتا ہے: جہاں-th پیمائش () کی مصالحت شدہ قیمت ہے،-th پیمائش () کی ناپی گئی قیمت ہے،-th غیر پیمائش شدہ متغیر () ہے، اور-th پیمائش () کا معیاری انحراف ہے، عمل میں مساوات کی رکاوٹیں ہیں اور پیمائش شدہ اور غیر پیمائش شدہ متغیرات کی حدود ہیں۔ اس اصطلاح کو پیمائش کی سزا i کہا جاتا ہے۔ معروضی فعل جرمانوں کا مجموعہ ہے، جسے درج ذیل میں اس کے ذریعے ظاہر کیا جائے گا۔ دوسرے لفظوں میں، کوئی بھی نظام کی رکاوٹوں کو پورا کرنے کے لیے درکار مجموعی اصلاح (کم سے کم مربع اصطلاح میں ماپا گیا) کو کم کرنا چاہتا ہے۔ مزید برآں، ہر کم سے کم مربع کی اصطلاح کا وزن متعلقہ پیمائش کے معیاری انحراف سے ہوتا ہے۔ معیاری انحراف کا تعلق پیمائش کی درستگی سے ہے۔ مثال کے طور پر، 95 ٪ اعتماد کی سطح پر، معیاری انحراف تقریبا نصف درستگی ہے۔ ریڈنڈنسی ڈیٹا مصالحت عمل کی رکاوٹوں کو پورا کرنے کے لیے پیمائش کو کم سے کم درست کرنے کے لیے بے کار پن کے تصور پر مضبوطی سے انحصار کرتا ہے۔ یہاں، بے کار پن کی تعریف انفارمیشن تھیوری میں بے کار پن سے مختلف طریقے سے کی گئی ہے۔ اس کے بجائے، بے کار پن سینسر ڈیٹا کو ماڈل (الجبرائی رکاوٹوں) کے ساتھ جوڑنے سے پیدا ہوتا ہے، جسے بعض اوقات زیادہ خاص طور پر "مقامی بے کار پن"، "تجزیاتی بے کار پن"، یا "ٹوپولوجیکل بے کار پن" کہا جاتا ہے۔ کمی سینسر کی بے کارگی کی وجہ سے ہو سکتی ہے، جہاں سینسرز کو ایک ہی مقدار کی ایک سے زیادہ پیمائش کے لیے نقل کیا جاتا ہے۔ کمی اس وقت بھی پیدا ہوتی ہے جب الجبرائی رکاوٹوں کا استعمال کرتے ہوئے کسی مخصوص وقت یا وقت کی اوسط مدت میں پیمائش کے الگ الگ سیٹوں سے ایک واحد متغیر کا تخمینہ کئی آزاد طریقوں سے لگایا جا سکتا ہے۔ کمی کا تعلق مشاہدے کے تصور سے ہے۔ متغیر (یا نظام) قابل مشاہدہ ہوتا ہے اگر ماڈلز اور سینسر کی پیمائش کو اس کی قدر (نظام کی حالت) کا منفرد تعین کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکے۔ ایک سینسر بے کار ہے اگر اسے ہٹانے سے مشاہدے کی اہلیت میں کوئی کمی نہیں آتی ہے۔ مشاہدہ، حساب کتاب، اور بے کار پن کی سخت تعریفیں، اس کے تعین کے معیار کے ساتھ، اسٹینلے اور ماہ نے ان معاملات کے لیے الجبرائی مساوات اور عدم مساوات جیسی مقررہ رکاوٹوں کے ساتھ قائم کی تھیں۔ اگلا، ہم کچھ خاص معاملات کی وضاحت کرتے ہیں: ٹوپولوجیکل ریڈنڈنسی کا ریاضیاتی نظام کی ڈگری آف فریڈم () سے گہرا تعلق ہے، یعنی۔ معلومات کے ٹکڑوں کی کم از کم تعداد (یعنی۔ پیمائش) جو سسٹم کے تمام متغیرات کا حساب لگانے کے لیے ضروری ہیں۔ مثال کے طور پر، اوپر کی مثال میں بہاؤ کے تحفظ کے لیے اس کی ضرورت ہوتی ہے۔ تیسرے کا حساب لگانے کے لیے 3 میں سے دو متغیرات کی قدر جاننے کی ضرورت ہے۔ اس صورت میں ماڈل کے لیے ڈگری آف فریڈم 2 کے برابر ہے۔ تمام متغیرات کا اندازہ لگانے کے لیے کم از کم 2 پیمائشوں کی ضرورت ہوتی ہے، اور بے کار پن کے لیے 3 کی ضرورت ہوگی۔ ٹوپولوجیکل بے کار پن کے بارے میں بات کرتے وقت ہمیں ماپا اور غیر پیمائش شدہ متغیرات کے درمیان فرق کرنا ہوگا۔ مندرجہ ذیل میں ہم غیر پیمائش شدہ متغیرات اور پیمائش شدہ متغیرات کی طرف اشارہ کرتے ہیں۔ پھر عمل کی رکاوٹوں کا نظام بن جاتا ہے، جو اور میں ایک غیر لکیری نظام ہے۔ اگر نظام دی گئی پیمائش کے ساتھ قابل حساب ہے، تو ٹپوولوجیکل ریڈنڈنسی کی سطح کو اس طرح بیان کیا جاتا ہے، یعنی۔ اضافی پیمائشوں کی تعداد جو ان پیمائشوں کے اوپر موجود ہیں جو صرف نظام کا حساب لگانے کے لیے درکار ہیں۔ بے کار پن کی سطح کو دیکھنے کا ایک اور طریقہ اس کی تعریف کا استعمال کرنا ہے، جو متغیرات کی تعداد (ماپا اور غیر پیمائش شدہ) اور مساوات کی تعداد کے درمیان فرق ہے۔ پھر ایک کو یعنی ملتا ہے۔ اضطراب مساوات کی تعداد اور غیر پیمائش شدہ متغیرات کی تعداد کے درمیان فرق ہے۔ کل فالتو پن کی سطح سینسر فالتو پن اور ٹپوولوجیکل فالتو پن کا مجموعہ ہے۔ اگر نظام قابل حساب ہے اور کل فالتو پن مثبت ہے تو ہم مثبت فالتو پن کی بات کرتے ہیں۔ کوئی یہ دیکھ سکتا ہے کہ ٹپوولوجیکل ریڈنڈنسی کی سطح محض مساوات کی تعداد (جتنی زیادہ مساوات اتنی ہی زیادہ ریڈنڈنسی) اور غیر پیمائش شدہ متغیرات کی تعداد (جتنا زیادہ غیر پیمائش شدہ متغیرات، اتنی ہی کم ریڈنڈنسی) پر منحصر ہوتی ہے نہ کہ پیمائش شدہ متغیرات کی تعداد پر۔ متغیرات، مساوات اور پیمائش کی سادہ گنتی بہت سے نظاموں کے لیے ناکافی ہے، جو کئی وجوہات کی بنا پر ٹوٹ جاتی ہے: (a) نظام کے کچھ حصوں میں بے کار پن ہو سکتا ہے، جبکہ دیگر میں نہیں، اور کچھ حصوں کا حساب لگانا بھی ممکن نہیں ہو سکتا، اور (b) غیر لکیریتیں مختلف آپریٹنگ پوائنٹس پر مختلف نتائج کا باعث بن سکتی ہیں۔ مثال کے طور پر، 4 سلسلے اور 2 اکائیوں کے ساتھ درج ذیل نظام پر غور کریں۔ حساب کے قابل اور غیر حساب کے قابل نظام کی مثال ہم صرف بہاؤ کے تحفظ کی رکاوٹوں کو شامل کرتے ہیں اور حاصل کرتے ہیں اور حاصل کرتے ہیں۔ یہ ممکن ہے کہ نظام قابل حساب نہ ہو، حالانکہ۔ اگر ہمارے پاس اور کے لیے پیمائش ہے، لیکن اور کے لیے نہیں، تو نظام کا حساب نہیں لگایا جا سکتا (جاننا اور کے بارے میں معلومات نہیں دیتا)۔ دوسری طرف، اگر اور معلوم ہیں، لیکن نہیں اور، تو نظام کا حساب لگایا جا سکتا ہے۔ 1981 میں، مشاہدے اور بے کار پن کے معیار کو اس قسم کے بہاؤ کے نیٹ ورک کے لیے ثابت کیا گیا تھا جس میں صرف بڑے پیمانے پر اور توانائی کے توازن کی رکاوٹیں شامل تھیں۔ پودوں کے تمام ان پٹ اور آؤٹ پٹ کو "انوائرمنٹ نوڈ" میں یکجا کرنے کے بعد، مشاہدے کا نقصان غیر پیمائش شدہ ندیوں کے چکروں سے مطابقت رکھتا ہے۔ یہ اوپر کے دوسرے معاملے میں دیکھا جاتا ہے، جہاں ندیاں a اور b غیر پیمائش شدہ ندیوں کے چکر میں ہیں۔ کمی کی درجہ بندی کے بعد، غیر پیمائش شدہ ندیوں کے راستے کی جانچ کی جاتی ہے، کیونکہ اگر پیمائش کو ہٹا دیا گیا تو یہ ایک غیر پیمائش شدہ چکر کا باعث بنے گا۔ مندرجہ بالا دوسرے معاملے میں پیمائش سی اور ڈی بے کار ہیں، حالانکہ نظام کا کچھ حصہ ناقابل مشاہدہ ہے۔ فوائد تخفیف کو پیمائش کی جانچ پڑتال اور درست کرنے اور ان کی درستگی اور درستگی کو بڑھانے کے لیے معلومات کے ذریعہ کے طور پر استعمال کیا جا سکتا ہے: ایک طرف انہوں نے مصالحت کی۔ مزید برآں، اوپر پیش کردہ ڈیٹا مصالحت کے مسئلے میں غیر پیمائش شدہ متغیرات بھی شامل ہیں۔ معلومات کی بے کارگی کی بنیاد پر، ان غیر پیمائش شدہ متغیرات کے تخمینوں کا حساب ان کی درستگی کے ساتھ لگایا جا سکتا ہے۔ صنعتی عمل میں یہ غیر پیمائش شدہ متغیرات جو ڈیٹا مصالحت فراہم کرتے ہیں انہیں سافٹ سینسر یا ورچوئل سینسر کہا جاتا ہے، جہاں ہارڈ ویئر سینسر نصب نہیں ہوتے ہیں۔ ڈیٹا کی توثیق مفاہمت کے مرحلے سے پہلے اور بعد میں تمام توثیق اور تصدیق کے اقدامات کی نشاندہی کرتی ہے۔ ڈیٹا فلٹرنگ پیمائش شدہ ڈیٹا کو اس طرح ٹریٹ کرنے کے عمل کی نشاندہی کرتا ہے کہ اقدار بامعنی ہو جائیں اور متوقع اقدار کی حد میں ہوں۔ مفاہمت کے عمل کی مضبوطی کو بڑھانے کے لیے مفاہمت کے عمل سے پہلے ڈیٹا فلٹرنگ ضروری ہے۔ ڈیٹا کو فلٹر کرنے کے کئی طریقے ہیں، مثال کے طور پر ایک اچھی طرح سے طے شدہ مدت میں کئی ناپی گئی اقدار کی اوسط لینا۔ نتائج کی توثیق مفاہمت کے عمل کے بعد کی جانے والی توثیق یا تصدیق کے اقدامات کا مجموعہ ہے اور یہ پیمائش شدہ اور غیر پیمائش شدہ متغیرات کے ساتھ ساتھ مطابقت پذیر اقدار کو بھی مدنظر رکھتا ہے۔ نتیجہ کی توثیق کا احاطہ کرتا ہے، لیکن اس تک محدود نہیں ہے، مصالحت کی وشوسنییتا کا تعین کرنے کے لیے جرمانہ تجزیہ، یا باؤنڈ چیک اس بات کو یقینی بنانے کے لیے کہ مصالحت شدہ اقدار ایک خاص حد میں ہیں، جیسے۔ درجہ حرارت کچھ معقول حدود میں ہونا چاہیے۔ مجموعی غلطی کا پتہ لگانے کے نتیجے کی توثیق میں پیمائش شدہ اقدار کے سیٹ میں مجموعی غلطیاں موجود ہیں یا نہیں اس کی جانچ کرکے، مطابقت پذیر اقدار کی وشوسنییتا کی توثیق کرنے کے لیے شماریاتی ٹیسٹ شامل ہو سکتے ہیں۔ یہ ٹیسٹ مثال کے طور پر چی اسکوائر ٹیسٹ (گلوبل ٹیسٹ) انفرادی ٹیسٹ ہو سکتے ہیں۔ اگر ناپی گئی اقدار کے سیٹ میں کوئی مجموعی غلطیاں موجود نہیں ہیں، تو آبجیکٹیو فنکشن میں ہر پینلٹی ٹرم ایک بے ترتیب متغیر ہے جو عام طور پر 0 کے برابر اوسط اور 1 کے برابر تغیر کے ساتھ تقسیم کیا جاتا ہے۔ نتیجتا، آبجیکٹیو فنکشن ایک بے ترتیب متغیر ہے جو ایک چی مربع تقسیم کی پیروی کرتا ہے، کیونکہ یہ عام طور پر تقسیم شدہ بے ترتیب متغیرات کے مربع کا مجموعہ ہے۔ چی مربع تقسیم کے امکان کثافت فنکشن کے دیئے گئے فیصد کے ساتھ معروضی فنکشن کی قیمت کا موازنہ کرنا (جیسے۔ 95 ٪ اعتماد کے لیے 95 واں فیصد) اس بات کا اشارہ دیتا ہے کہ آیا کوئی مجموعی غلطی موجود ہے: اگر، تو 95 ٪ امکان کے ساتھ کوئی مجموعی غلطیاں موجود نہیں ہیں۔ چی مربع ٹیسٹ مجموعی غلطیوں کے وجود کے بارے میں صرف ایک کھردرا اشارہ دیتا ہے، اور اس کا انعقاد کرنا آسان ہے: کسی کو صرف چی مربع کی تقسیم کی اہم قیمت کے ساتھ معروضی فنکشن کی قیمت کا موازنہ کرنا پڑتا ہے۔ انفرادی ٹیسٹ آبجیکٹیو فنکشن میں ہر پنالٹی ٹرم کا موازنہ نارمل ڈسٹری بیوشن کی اہم اقدار سے کرتا ہے۔ اگر-th جرمانے کی مدت عام تقسیم کے 95 ٪ اعتماد کے وقفے سے باہر ہے، تو یہ یقین کرنے کی وجہ ہے کہ اس پیمائش میں مجموعی غلطی ہے۔ اعلی درجے کا عمل ڈیٹا مصالحت اعلی درجے کا عمل ڈیٹا مصالحت (پی ڈی آر) ڈیٹا مصالحت اور ڈیٹا کی توثیق کی تکنیکوں کو یکجا کرنے کا ایک مربوط نقطہ نظر ہے، جس کی خصوصیت پیچیدہ ماڈل ہیں جن میں بڑے پیمانے پر توازن کے علاوہ تھرموڈینامکس، مومنٹم بیلنس، توازن کی رکاوٹیں، ہائیڈرو ڈائنامکس وغیرہ شامل ہیں۔ مجموعی غلطی کے تدارک کی تکنیکیں جو مصالحت شدہ اقدار کی معنی پذیری کو یقینی بناتی ہیں، مصالحت کے مسئلے کو حل کرنے کے لیے مضبوط الگورتھم۔ تھرموڈینامک ماڈل سادہ ماڈلز میں صرف بڑے پیمانے پر توازن شامل ہوتے ہیں۔ ماڈل میں توانائی کے توازن جیسی تھرموڈینامک رکاوٹوں کو شامل کرتے وقت، اس کا دائرہ کار اور بے کار پن کی سطح بڑھ جاتی ہے۔ درحقیقت، جیسا کہ ہم اوپر دیکھ چکے ہیں، اضطراب کی سطح کی تعریف اس طرح کی گئی ہے، جہاں مساوات کی تعداد ہے۔ توانائی کے توازن کو شامل کرنے کا مطلب نظام میں مساوات کو شامل کرنا ہے، جس کے نتیجے میں اعلی سطح کی فالتو پن پیدا ہوتا ہے (بشرطیکہ کافی پیمائش دستیاب ہو، یا مساوی طور پر، بہت زیادہ متغیرات غیر پیمائش شدہ نہ ہوں)۔ مجموعی غلطی کا ازالہ مجموعی غلطیاں پیمائش کی منظم غلطیاں ہیں جو مفاہمت کے نتائج کو تعصب کر سکتی ہیں۔ لہذا، مفاہمت کے عمل سے ان مجموعی غلطیوں کی نشاندہی کرنا اور انہیں ختم کرنا ضروری ہے۔ مصالحت کے بعد شماریاتی ٹیسٹوں کا اطلاق کیا جا سکتا ہے جو اس بات کی نشاندہی کرتے ہیں کہ پیمائش کے سیٹ میں کہیں مجموعی غلطی موجود ہے یا نہیں۔ مجموعی غلطی کے تدارک کی یہ تکنیکیں دو تصورات پر مبنی ہیں: مجموعی غلطی کا خاتمہ مجموعی غلطی میں نرمی۔ مجموعی غلطی کا خاتمہ ایک پیمائش کا تعین کرتا ہے جو ایک منظم غلطی سے متعصبانہ ہے اور اس پیمائش کو ڈیٹا سیٹ سے خارج کر دیتا ہے۔ ضائع کی جانے والی پیمائش کا تعین مختلف قسم کے جرمانے کی شرائط پر مبنی ہوتا ہے جو اس بات کا اظہار کرتے ہیں کہ ناپی گئی اقدار مطابقت پذیر اقدار سے کتنی ہٹ جاتی ہیں۔ ایک بار جب مجموعی غلطیوں کا پتہ چل جاتا ہے تو انہیں پیمائش سے خارج کر دیا جاتا ہے اور مصالحت ان ناقص پیمائشوں کے بغیر کی جا سکتی ہے جو مفاہمت کے عمل کو خراب کرتی ہیں۔ اگر ضرورت ہو تو، خاتمے کو اس وقت تک دہرایا جاتا ہے جب تک کہ پیمائش کے سیٹ میں کوئی مجموعی غلطی موجود نہ ہو۔ مجموعی غلطی میں نرمی کا ہدف مشکوک پیمائشوں کی غیر یقینی صورتحال کے تخمینے میں نرمی کرنا ہے تاکہ مطابقت پذیر قیمت 95 ٪ اعتماد کے وقفے میں ہو۔ آرام عام طور پر اس وقت استعمال ہوتا ہے جب اس بات کا تعین کرنا ممکن نہیں ہوتا ہے کہ ایک یونٹ کے ارد گرد کون سی پیمائش مجموعی غلطی (مجموعی غلطیوں کے مساوی) کے لیے ذمہ دار ہے۔ پھر پیمائش میں شامل پیمائشوں کی غیر یقینی صورتحال میں اضافہ کیا جاتا ہے۔ یہ نوٹ کرنا ضروری ہے کہ مجموعی غلطیوں کا ازالہ مصالحت کے معیار کو کم کرتا ہے، یا تو فالتو پن کم ہوتا ہے (خاتمہ) یا ناپی گئی معلومات کی غیر یقینی صورتحال میں اضافہ ہوتا ہے (نرمی)۔ لہذا، اس کا اطلاق صرف اس صورت میں کیا جا سکتا ہے جب فالتو پن کی ابتدائی سطح اتنی زیادہ ہو کہ اس بات کو یقینی بنایا جا سکے کہ ڈیٹا کا مصالحت اب بھی کیا جا سکتا ہے (سیکشن 2 دیکھیں،)۔ ورک فلو ایڈوانسڈ پی ڈی آر حل اوپر بیان کردہ تکنیکوں کا انضمام پیش کرتے ہیں: ڈیٹا ہسٹریئن، ڈیٹا بیس یا دستی ان پٹ ڈیٹا کی توثیق سے ڈیٹا کا حصول اور خام پیمائش کے ڈیٹا کو فلٹر کرنا فلٹر شدہ پیمائشوں کے ملاپ کے نتیجے کی تصدیق کی حد مجموعی غلطی کے تدارک کی جانچ کرتی ہے (اور مرحلہ 3 پر واپس جاتی ہے) نتیجہ اسٹوریج (خام پیمائش مل کر مطابقت پذیر اقدار کے ساتھ) ایک جدید پی ڈی آر طریقہ کار کا نتیجہ توثیق شدہ اور ہم آہنگ عمل کے ڈیٹا کا ایک مربوط مجموعہ ہے۔ ایپلی کیشنز پی ڈی آر کا اطلاق بنیادی طور پر صنعتی شعبوں میں ہوتا ہے جہاں یا تو پیمائش درست نہیں ہوتی یا یہاں تک کہ غیر موجود ہوتی ہے، جیسے مثال کے طور پر اپ اسٹریم سیکٹر میں جہاں فلو میٹر کی پوزیشن مشکل یا مہنگی ہوتی ہے (دیکھیں) ؛ یا جہاں درست ڈیٹا انتہائی اہمیت کا حامل ہوتا ہے، مثال کے طور پر جوہری بجلی گھروں میں حفاظتی وجوہات کی بناء پر (دیکھیں)۔ اطلاق کا ایک اور شعبہ تیل کی ریفائننگ یا کیمیائی صنعت میں کارکردگی اور عمل کی نگرانی (دیکھیں) ہے۔ جیسا کہ پی ڈی آر قابل اعتماد طریقے سے غیر پیمائش شدہ متغیرات کے لیے بھی تخمینوں کا حساب لگانے کے قابل بناتا ہے، جرمن انجینئرنگ سوسائٹی (وی ڈی آئی گیسیلشافٹ انرجی اینڈ ام ویلٹ) نے پی ڈی آر کی ٹیکنالوجی کو جوہری توانائی کی صنعت میں مہنگے سینسرز کو تبدیل کرنے کے ذرائع کے طور پر قبول کیا ہے (وی ڈی آئی معیار 2048 دیکھیں،)۔ پروسس سیمولیشن پنچ تجزیہ صنعتی عمل کیمیائی انجینئرنگ حوالہ جات الیگزینڈر، ڈیو، تنار، ڈیو اور واسک، لیری "مل انفارمیشن سسٹم درست توانائی اکاؤنٹنگ کے لیے متحرک ڈیٹا مصالحت کا استعمال کرتا ہے" ٹی اے پی پی آئی فال کانفرنس 2007 بھی دیکھیں۔ رینکن، جے۔ "ڈائنامک ڈیٹا ریکونسیلیشن آف بیچ پلپنگ پروسیسز (آن لائن پیشن گوئی کے لیے)" پی اے پی ٹی اے سی اسپرنگ کانفرنس 2009۔ ایس نرسمہن، سی جورڈیچ، ڈیٹا مصالحت اور مجموعی غلطی کا پتہ لگانا: عمل کے ڈیٹا کا ایک ذہین استعمال، گالف پبلشنگ کمپنی، ہیوسٹن، 2000۔ وی۔ ویورکا، ایف۔ میڈرون، 'پروسیس انڈسٹریز میں میٹریل اینڈ انرجی بیلنسنگ، ایلسیویئر سائنس بی وی، ایمسٹرڈیم، 1997۔ جے رومگنولی، ایم۔ سی۔ سانچیز، کیمیائی عمل کی کارروائیوں کے لیے ڈیٹا پروسیسنگ اور مصالحت، "اکیڈمک پریس، 2000۔ ڈیٹا مینجمنٹ