博士能否按时毕业是因多种因素而异的。
一、按时毕业的情况
学科差异
在一些应用型学科领域，如计算机科学与技术，如果研究课题与实际产业需求紧密结合，并且研究过程顺利，博士生按时毕业的概率相对较高。例如，研究人工智能在医疗影像诊断中的应用，有明确的算法优化目标和数据支持，学生能够按照计划完成实验、数据分析和论文撰写，就有可能在规定学制内毕业。据统计，在某些热门的工科领域，按时毕业率能达到 60% - 70% 左右。
对于一些理论性较强的学科，如数学中的基础数学理论研究，研究过程可能会比较漫长和复杂。但如果研究者能够顺利地在某个小的理论分支取得突破，如在代数几何的某个特定问题上提出新的证明方法，并且能够合理安排时间完成学位论文等要求，也是有可能按时毕业的。
个人能力因素
具有较强科研能力的博士生更有可能按时毕业。这类学生通常能够高效地设计实验、收集和分析数据。比如，在化学实验中，能够熟练操作各种仪器设备，快速准确地获取实验结果，并且对结果进行深入分析。同时，良好的时间管理能力也至关重要。能够合理规划课程学习、科研任务和论文撰写等各个环节的时间，避免拖延，按照学校规定的进度节点完成各项要求，按时毕业的概率就会大大增加。
导师指导与资源支持
当导师有丰富的指导经验和充足的研究资源时，博士生按时毕业的可能性会提高。优秀的导师能够为学生提供明确的研究方向和思路，及时解决学生在研究过程中遇到的问题。例如，在生物医学研究中，导师可以帮助学生获取珍贵的生物样本，提供先进的实验设备使用渠道，并且指导学生如何在专业期刊上发表高质量的论文。如果学校和科研机构能够提供充足的资金支持和良好的科研环境，如高性能的计算集群、先进的实验室设施等，也会有助于博士生顺利完成学业。
二、不能按时毕业的情况
研究课题难度与不确定性
许多博士课题具有很高的难度和不确定性。以物理学中的高能物理研究为例，实验条件苛刻，需要大型的粒子加速器等设备，并且实验结果可能与预期相差甚远，需要反复调整实验方案和理论模型。这种情况下，博士生很难按照最初的计划完成研究任务，从而导致无法按时毕业。
在跨学科研究中，也会面临类似的问题。例如，研究环境科学与经济学交叉领域的生态系统价值评估，需要综合运用多种学科的理论和方法，数据收集困难，模型构建复杂，很容易出现研究进度延迟的情况。
个人因素
部分博士生可能在学习和研究过程中遇到个人问题，如健康问题、家庭变故等，这些都会影响他们的学习和研究进度。例如，长期的慢性疾病可能会导致学生无法全身心地投入到实验和论文撰写中。另外，一些学生可能在心理上承受不住科研压力，出现焦虑、抑郁等情绪问题，进而影响工作效率，导致无法按时完成学业。
外部环境变化
政策变化可能会影响博士生的毕业。例如，某些国家或地区对博士生的学位授予标准进行调整，提高了论文发表的要求或者增加了实践环节的比重，这就会使一些原本能够按时毕业的博士生需要花费更多的时间来满足新的要求。
社会环境变化也会产生影响。如经济形势不好导致科研经费缩减，实验室的设备更新计划搁置，或者企业与高校合作的科研项目中断，这些都会对博士生的研究工作造成阻碍，使他们无法按时毕业。
总体而言，博士按时毕业并非易事，但通过合理选择研究课题、充分发挥个人能力、获得良好的导师指导和外部支持等，是有可能实现按时毕业的。