Bir məhsulun etibarlılığını təmin etmək üçün bir yol varsa, onun proqnozlaşdırılmasını təmin etmək PCB məhsulun vacib bir hissəsidir. Əslində, PCB indi telefonlardan kompüter sistemlərinə qədər demək olar ki, hər bir elektron cihazın əsas hissəsidir. Əslində, avtomobildən müdafiəyə, aviasiyadan texnologiyaya qədər heç bir sənaye PCB deyil.

Bütün bu sahələrdə məhsulun etibarlılığı çox vacibdir. İstər tibbi texnologiya, istərsə də aviasiya olsun, hər hansı bir səhv baha başa gələ bilər. Eynilə, tibb sahəsində də avadanlıqların arızalanması ölümcül nəticələrlə nəticələnə bilər.

Bunun üçün tələb olunan şey, ənənəvi proqnozlaşdırma üsulunun yenidən tərtib edilməsidir. Ənənəvi proqnozlaşdırma üsulları ümumiyyətlə fiziki yoxlamalara əsaslanır. Bununla birlikdə, yoxlamaların yalnız xarici qüsurları yoxlamaq kimi təbii bir dezavantajı var. Əlavə olaraq, fiziki müayinənin üzləşdiyi başqa bir problem, PCBS-nin kompleks olduğu və çoxlu deşiklərə malik olduğu zaman mikrosiklin və yoxlamanın lojistik bir kabus halına gəlməsidir. Yalnız bir neçə deşik yoxlanılarsa, proses qüsursuz ola bilər. Məhsulun müxtəlifliyi səbəbindən qüsurları müəyyən etmək üçün ənənəvi statistik vasitələr kifayət deyil

Yoxlama prosesinin digər böyük dezavantajı, istehsal prosesi başa çatdıqdan sonra baş verə bilər. Birincisi, proses bahalıdır. İkincisi, qüsur başqa cür əlaqəli ola bilər, buna görə digər partiyalar da təsirlənə bilər.

Yüksək mürəkkəbliyə və məhsul müxtəlifliyinə malik PCBS üçün ənənəvi testlərin proqnozlaşdırıla biləcəyinə zəmanət verilə bilməz.

Bu problemin həlli son dərəcə əhatəli məlumat təhlili, test avtomatlaşdırması və rəqəmsallaşdırmadan istifadə etməkdir. Etibarlılığa və izlənməyə səbəb olan hərtərəfli statistikadır. Etibarlı məlumat proqnozu ilə dəqiq proqnoz vermək olar. Hər hansı bir anormal davranış çağırıla bilər və atipik məhsullar çıxarıla bilər.

Bu, əsasən bütün mövcud məlumatların mərkəzləşdirilmiş qaydada saxlanılmasını tələb edir. Bütün məlumatları mərkəzləşdirilmiş bir depoya yükləmək üçün demək olar ki, hər bir maşın interfeyslərlə proqramlaşdırılmalıdır. Bu da öz növbəsində məlumatların dərin təhlilinə imkan verir. Fiziki yoxlama prosesindən fərqli olaraq, uğursuzluq halında müvafiq bir əlaqənin meydana gəlməsini təmin edir. Məlumat çox mənbədən gəldiyindən və çoxsaylı məlumat nöqtələrinə çevrildiyindən burada da çətinliklər var. İki mərhələli məlumat emal formatını rəsmiləşdirməklə bu problemi həll etmək olar. Birinci mərhələ məlumatları normallaşdırmaq, ikinci mərhələ isə normallaşdırılmış məlumatları təhlil etməkdir. Elmi məlumatların təhlili, istehsal prosesinin sonunda problemləri tapmağa və sonra onlara reaktiv əsasda cavab verməyə ehtiyac duymadığınız anlamına gəlir. Bunun əvəzinə, problemləri əvvəlcədən gözləməyə və uğursuzluq ehtimalının minimuma endirilməsini təmin etməyə imkan verir. Bu, proses giriş dəyişənlərinə nəzarət edərkən edilə bilər. Öz növbəsində, çox baha başa gələ biləcək gecikmələri idarə edir.

Proqnozlaşdırma yüksək olsa da, həqiqət uğursuzluğun qiymətinin ondan çox ağır olmasıdır.