As daar ‘n manier is om die betroubaarheid van ‘n produk te verseker, dan is die voorspelbaarheid daarvan verseker PCB is ‘n belangrike deel van die produk. In werklikheid is PCB nou ‘n kerndeel van byna elke elektroniese toestel, van telefone tot rekenaarstelsels. Trouens, van motor tot verdediging, van lugvaart tot tegnologie, is daar geen industrie wat oral in die PCB voorkom nie.

In al hierdie bedrywe is produkbetroubaarheid van kritieke belang. Of dit nou mediese tegnologie of lugvaart is, enige foute kan duur wees. Net so kan mediese foute in die mediese veld ernstige gevolge hê, wat lewensverlies kan veroorsaak.

Wat dit vereis, is dat die tradisionele metode van voorspelbaarheid herskikking is. Tradisionele voorspelbaarheidsmetodes is gewoonlik gebaseer op fisiese ondersoeke. Inspeksies het egter die inherente nadeel om slegs na eksterne defekte te kyk. Boonop is ‘n ander probleem wat fisiese inspeksie in die gesig staar, dat mikrosny en inspeksie ‘n logistieke nagmerrie word wanneer PCBS kompleks is en talle deurgate het. As slegs ‘n paar gate nagegaan word, kan die proses onfeilbaar wees. As gevolg van die hoë produkverskeidenheid, is tradisionele statistiese instrumente onvoldoende om gebreke te identifiseer

‘N Ander groot nadeel van die inspeksieproses is dat dit kan plaasvind nadat die vervaardigingsproses voltooi is. Eerstens is die proses duur. Tweedens kan die gebrek anders met mekaar verband hou, sodat ander groepe ook geraak kan word.

Vir PCBS met ‘n hoë kompleksiteit en produkverskeidenheid, is die voorspelbaarheid van tradisionele toetse nie meer gewaarborg nie.

Die oplossing vir hierdie probleem is om uiters uitgebreide data -analise, outomatisering van toetse en digitalisering te gebruik. Dit is omvattende statistieke wat lei tot betroubaarheid en naspeurbaarheid. Met betroubare datavoorspelling, kan akkurate voorspelling gemaak word. Enige abnormale gedrag kan opgeroep word en atipiese produkte kan verwyder word.

Dit vereis basies dat alle beskikbare data op ‘n gesentraliseerde manier gestoor word. Feitlik elke masjien moet met koppelvlakke geprogrammeer word om alle data in ‘n gesentraliseerde bewaarplek te laai. Dit maak op sy beurt diepgaande data-analise moontlik. Dit verseker ook dat, in teenstelling met die fisiese inspeksieproses, ‘n relevante korrelasie plaasvind in geval van ‘n mislukking. Selfs hier is daar egter uitdagings, aangesien die data uit verskeie bronne kom en in talle datapunte vertaal word. Hierdie probleem kan oorkom word deur die formalisering van ‘n tweefase-dataverwerkingsformaat. Die eerste fase is om die data te normaliseer, en die tweede fase is om die genormaliseerde data te ontleed. Wetenskaplike data -analise beteken dat u nie hoef te vertrou op die vind van probleme aan die einde van die vervaardigingsproses nie en dan reaktief daarop reageer. In plaas daarvan kan u probleme proaktief voorspel en verseker dat die kans op mislukking tot die minimum beperk word. Dit kan gedoen word by die beheer van prosesinvoerveranderlikes. Op sy beurt beheer dit vertragings, wat uiters duur kan wees.

Alhoewel die voorspelbaarheid hoog kan wees, is die waarheid dat die koste van mislukking dit swaarder weeg as dit.