Ако има начин да се гарантира надеждността на даден продукт, тогава се гарантира предвидимостта на него PCB е важна част от продукта. Всъщност сега печатните платки са основна част от почти всяко електронно устройство, от телефони до компютърни системи. Всъщност, от автомобилостроенето до отбраната, от авиацията до технологията, никоя индустрия не е повсеместна печатна платка.

Във всички тези индустрии надеждността на продуктите е от решаващо значение. Независимо дали става въпрос за медицински технологии или авиация, всяка грешка може да се окаже скъпа. По същия начин, в областта на медицината, повредите на оборудването могат да имат ужасни последици, водещи до загуба на живот.

Това, което изисква, е, че традиционният метод за предвидимост е преработката. Традиционните методи за предсказуемост обикновено се основават на физически проверки. Инспекциите обаче имат присъщия недостатък да проверяват само външни дефекти. В допълнение, друг проблем, пред който е изправена физическата инспекция, е, че микронарязването и инспекцията се превръщат в логистичен кошмар, когато PCBS са сложни и имат многобройни отвори. Ако се проверят само няколко дупки, процесът може да бъде надежден. Поради голямото разнообразие от продукти, традиционните статистически инструменти са недостатъчни за идентифициране на дефекти

Друг основен недостатък на процеса на проверка е, че той може да се извърши след приключване на производствения процес. Първо, процесът е скъп. Второ, дефектът може да бъде взаимосвързан по друг начин, така че други партиди също могат да бъдат засегнати.

За PCBS с висока сложност и разнообразие на продуктите предвидимостта на традиционните тестове не може да бъде гарантирана е по -важна.

Решението на този проблем е да се използва изключително цялостен анализ на данни, автоматизация на тестове и дигитализация. Изчерпателната статистика води до надеждност и проследимост. С надеждно прогнозиране на данни може да се направи точно прогнозиране. Всяко ненормално поведение може да бъде извикано и нетипичните продукти могат да бъдат премахнати.

Това основно изисква всички налични данни да се съхраняват по централизиран начин. На практика всяка машина трябва да бъде програмирана с интерфейси за зареждане на всички данни в централизирано хранилище. Това от своя страна позволява задълбочен анализ на данните. Той също така гарантира, че за разлика от процеса на физическа проверка, в случай на повреда възниква съответна корелация. Въпреки това, дори тук има предизвикателства, тъй като данните идват от множество източници и се превеждат в множество точки от данни. Този проблем може да бъде преодолян чрез формализиране на двустепенен формат за обработка на данни. Първият етап е нормализиране на данните, а вторият етап е анализ на нормализираните данни. Анализът на научните данни означава, че не е нужно да разчитате на откриване на проблеми в края на производствения процес и след това реагиране на тях на реактивна основа. Вместо това ви позволява да предвиждате проактивно проблемите и да гарантирате, че вероятността от неуспех е сведена до минимум. Това може да се направи, когато се контролират входните променливи на процеса. Той от своя страна контролира закъсненията, които могат да бъдат изключително скъпи.

Въпреки че предсказуемостта може да е висока, истината е, че цената на неуспеха далеч надвишава тази.