BNClast wurde im Jahr 2006 entwickelt und bis heute weiterentwickelt. Es wurden ausschließlich Technologien eingesetzt, die wissenschaftlich "state-of-the-art" sind.

Die BNClast zugrunde liegende Technologie besteht aus Bayesschen Netzen, mit denen sich besonders gut Abhängigkeiten der Attribute (also der einzelnen Tests) modellieren lassen. In der Realität ist z.B. ein spezieller Test abhängig von einem anderen Test, welcher zeitlich zuvor durchgeführt wurde. Solche Abhängigkeiten kann BNClast automatisch erkennen und berücksichtigen.

Als Verteilungsfunktionen werden uni- und multivariate Gaussverteilungen und uni- und multivariate Poissonverteilungen eingesetzt, wobei auch hier die den Daten bestmöglichst entsprechende Verteilung automatisch gefunden wird.

Durch intelligente Verfahren (Expectation Maximization Algorithmus) werden basierend auf den Modellen verschiedene Ursachen gefunden. Das Besondere ist, dass den Produkten nicht nur immer eine (Fehler-)Ursache zugeschrieben wird, sondern auch tatsächlich Mischungen zugeschrieben werden können. Nur dadurch ist es möglich, mehrere gleichzeitig auftretende Fehler zu erkennen.

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