Калі ёсць спосаб забяспечыць надзейнасць тавару, то забяспечваецца яго прадказальнасць Друкаваная плата з’яўляецца важнай часткай прадукту. Фактычна друкаваныя платы цяпер з’яўляюцца асноўнай часткай практычна кожнага электроннага прылады – ад тэлефонаў да кампутарных сістэм. На самай справе, ад аўтамабільнай да абароннай, ад авіяцыйнай да тэхналагічнай, ні адна галіна не з’яўляецца паўсюдным друкаваным платам.

Ва ўсіх гэтых галінах надзейнасць прадукцыі мае вырашальнае значэнне. Няхай гэта будзе медыцынскія тэхналогіі або авіяцыя, любыя памылкі могуць аказацца дарагімі. Сапраўды гэтак жа ў медыцынскай сферы збой абсталявання можа прывесці да цяжкіх наступстваў, што прывядзе да гібелі людзей.

Гэта патрабуе таго, што традыцыйным метадам прадказальнасці з’яўляецца перапланіроўка. Традыцыйныя метады прадказальнасці звычайна грунтуюцца на фізічных праверках. Аднак інспекцыі маюць уласцівы недахоп – правяраюць толькі знешнія дэфекты. Акрамя таго, яшчэ адна праблема, з якой сутыкаецца фізічны агляд, заключаецца ў тым, што мікрарэзанне і праверка становяцца лагістычным кашмарам, калі ПХБ складаныя і маюць мноства скразных адтулін. Калі праверыць толькі некалькі адтулін, працэс можа быць надзейным. З -за вялікай разнастайнасці прадукцыі традыцыйных статыстычных сродкаў недастаткова для выяўлення дэфектаў

Яшчэ адным істотным недахопам працэсу інспекцыі з’яўляецца тое, што ён можа адбыцца пасля завяршэння вытворчага працэсу. Па -першае, працэс дарагі. Па -другое, дэфект можа быць звязаны інакш, таму іншыя партыі таксама могуць быць закрануты.

Для PCBS з высокай складанасцю і разнастайнасцю прадуктаў больш важная прадказальнасць традыцыйных тэстаў.

Рашэнне гэтай праблемы заключаецца ў выкарыстанні надзвычай комплекснага аналізу дадзеных, аўтаматызацыі тэсціравання і алічбоўкі. Гэта комплексная статыстыка, якая вядзе да надзейнасці і адсочвання. Пры надзейным прагназаванні дадзеных можна зрабіць дакладнае прадказанне. Любое ненармальнае паводзіны можна выклікаць, а нетыповыя прадукты можна выдаліць.

Гэта ў асноўным патрабуе, каб усе даступныя дадзеныя захоўваліся цэнтралізавана. Практычна на кожнай машыне неабходна запраграмаваць інтэрфейсы для загрузкі ўсіх дадзеных у цэнтралізаванае сховішча. Гэта, у сваю чаргу, дазваляе паглыблена аналізаваць дадзеныя. Ён таксама гарантуе, што, у адрозненне ад працэсу фізічнага агляду, у выпадку збою ўзнікае адпаведная карэляцыя. Аднак нават тут ёсць праблемы, паколькі дадзеныя паступаюць з розных крыніц і пераводзяцца ў шматлікія кропкі дадзеных. Гэтую праблему можна пераадолець, аформіўшы двухэтапны фармат апрацоўкі дадзеных. Першы этап – нармалізацыя дадзеных, а другі – аналіз нармаваных дадзеных. Навуковы аналіз дадзеных азначае, што вам не прыйдзецца спадзявацца на тое, што вы знойдзеце праблемы ў канцы вытворчага працэсу, а потым адкажаце на іх рэактыўна. Замест гэтага ён дазваляе апераджальна прадбачыць праблемы і гарантаваць, што верагоднасць няўдачы зведзена да мінімуму. Гэта можна зрабіць пры кіраванні ўводнымі зменнымі працэсу. У сваю чаргу, ён кантралюе затрымкі, якія могуць быць надзвычай дарагімі.

Хоць прадказальнасць можа быць высокай, праўда ў тым, што кошт няўдачы нашмат перавышае яе.