Ako postoji način da se osigura pouzdanost proizvoda, tada se osigurava i njegova predvidljivost PCB je važan dio proizvoda. U stvari, PCB su sada jezgro gotovo svakog elektronskog uređaja, od telefona do računarskih sistema. Zapravo, od automobilske do odbrambene, od zrakoplovne do tehnološke, nijedna industrija nije sveprisutna PCB.

U svim ovim industrijama pouzdanost proizvoda je kritična. Bilo da se radi o medicinskoj tehnologiji ili zrakoplovstvu, sve greške mogu se skupo pokazati. Slično, u medicini, kvarovi na opremi mogu imati strašne posljedice, što rezultira gubitkom života.

Ono što to zahtijeva je da je tradicionalna metoda predvidivosti preračunavanje. Tradicionalne metode predvidljivosti obično se temelje na fizičkim provjerama. Međutim, inspekcije imaju inherentni nedostatak samo provjeravaju li se vanjski nedostaci. Osim toga, još jedan problem s kojim se fizički pregled suočava je to što mikrorezivanje i pregled postaju logistička mora kada su PCBS složeni i imaju brojne rupe. Ako se provjeri samo nekoliko rupa, proces može biti siguran. Zbog velike raznolikosti proizvoda, tradicionalni statistički alati nisu dovoljni za identifikaciju nedostataka

Drugi veliki nedostatak procesa inspekcije je to što se može izvršiti nakon što je proizvodni proces završen. Prvo, proces je skup. Drugo, kvar može biti na drugi način međusobno povezan, pa mogu utjecati i na ostale serije.

Za PCBS sa velikom složenošću i raznolikošću proizvoda važnost je predvidivost tradicionalnih testova.

Rješenje ovog problema je korištenje izuzetno sveobuhvatne analize podataka, automatizacije testa i digitalizacije. Sveobuhvatna statistika vodi pouzdanosti i sljedivosti. Uz pouzdano predviđanje podataka, može se napraviti precizno predviđanje. Svako nenormalno ponašanje može se pozvati, a netipični proizvodi se mogu ukloniti.

To u osnovi zahtijeva da se svi dostupni podaci skladište na centraliziran način. Gotovo svaka mašina mora biti programirana sa sučeljima za učitavanje svih podataka u centralizirano spremište. Ovo zauzvrat omogućava dubinsku analizu podataka. Također osigurava da se, za razliku od procesa fizičkog pregleda, dogodi relevantna korelacija u slučaju kvara. Međutim, čak i ovdje postoje izazovi jer podaci dolaze iz više izvora i prevedeni su u brojne točke podataka. Ovaj se problem može prevladati formaliziranjem dvostupanjskog formata za obradu podataka. Prva faza je normalizacija podataka, a druga faza je analiza normaliziranih podataka. Analiza naučnih podataka znači da se ne morate oslanjati na pronalaženje problema na kraju proizvodnog procesa, a zatim na reaktivno reagiranje na njih. Umjesto toga, omogućuje vam proaktivno predviđanje problema i osiguravanje da je vjerovatnoća neuspjeha svedena na minimum. To se može učiniti pri kontroliranju ulaznih varijabli procesa. Zauzvrat, kontrolira kašnjenja, što može biti izuzetno skupo.

Iako je predvidljivost možda velika, istina je da je cijena neuspjeha daleko veća od nje.