Kung adunay usa ka paagi aron masiguro ang pagkakasaligan sa usa ka produkto, nan siguruha ang pagkatagna niini PCB usa ka hinungdanon nga bahin sa produkto. Sa tinuud, ang PCB karon usa ka punoan nga bahin sa hapit tanan nga elektronik nga aparato, gikan sa mga telepono hangtod sa mga sistema sa kompyuter. Sa tinuud, gikan sa awto hangtod sa pagdepensa, gikan sa paglupad ngadto sa teknolohiya, wala’y industriya sa bisan diin nga dapit nga PCB.

Sa tanan niining mga industriya, kritikal ang pagkakasaligan sa produkto. Teknikal man nga teknolohiya o ayroplano, bisan unsang sayup mahimo mapamatud-an nga mahal. Sa susama, sa natad sa medisina, ang mga pagkabigo sa kagamitan dili mahimo’g adunay grabe nga sangputanan, nga magresulta sa pagkawala sa kinabuhi.

Ang gikinahanglan niini mao ang tradisyonal nga pamaagi nga mahibal-an ang prediksyon. Ang mga tradisyonal nga pamaagi sa pagtagna sagad nga gibase sa mga pagsusi sa lawas. Bisan pa, ang mga pagsusi adunay kinaiyanhon nga kakulangan sa pagsusi ra sa mga depekto sa gawas. Dugang pa, usa pa nga problema nga giatubang sa pisikal nga pag-inspeksyon mao nga ang microslicing ug pag-inspeksyon nahimo nga usa ka logistic nightmare kung ang PCBS komplikado ug adunay daghang mga lungag. Kung pipila ra nga mga lungag ang gisusi, ang proseso mahimo’g dili mabuang. Tungod sa taas nga pagkalainlain sa produkto, ang mga tradisyonal nga himan sa istatistika dili igo aron maila ang mga depekto

Ang laing hinungdan nga kawala sa proseso sa pag-inspeksyon mao nga mahimo kini pagkahuman nga nahuman ang proseso sa paggama. Una, mahal ang proseso. Ikaduha, ang depekto mahimo’g magkadugtong, busa mahimo usab maapektuhan ang ubang mga hugpong.

Alang sa PCBS nga adunay taas nga pagkakumplikado ug pagkalainlain sa produkto, ang pagkatagna sa tradisyonal nga mga pagsulay dili masiguro nga labi ka hinungdanon.

Ang solusyon sa kini nga problema mao ang paggamit sa labi ka komprehensibo nga pagtuki sa datos, awtomatiko nga pagsulay ug pag-digitize. Kini usa ka komprehensibo nga istatistika nga mosangput sa pagkakasaligan ug pagsubay. Uban sa kasaligan nga prediksiyon sa datos, mahimo ang husto nga prediksiyon. Ang bisan unsang dili normal nga pamatasan mahimong tawgon, ug ang mga dili tipikal nga mga produkto mahimong tangtangon.

Kasagaran kini nanginahanglan nga ang tanan nga magamit nga datos gitipigan sa usa ka sentralisado nga pamaagi. Sa tinuud ang matag makina kinahanglan ma-program sa mga interface aron ma-load ang tanan nga datos sa usa ka sentralisadong tipiganan. Kini sa baylo nagtugot sa lawom nga pagtuki sa datos. Gisiguro usab niini nga, dili sama sa proseso sa pisikal nga pag-inspeksyon, adunay kalabutan nga kalabotan kung adunay usa ka kapakyasan. Bisan pa, bisan dinhi adunay mga hagit tungod kay ang datos gikan sa daghang mga gigikanan ug gihubad sa daghang mga punto sa datos. Ang kini nga problema mahimo’g mabuntog pinaagi sa pag-pormal sa usa ka duha ka yugto nga format sa pagproseso sa datos. Ang una nga yugto mao ang pag-normalize sa datos, ug ang ikaduha nga yugto mao ang pag-analisar sa naormal nga datos. Ang pagtuki sa sayantipiko nga datos nagpasabut nga dili ka kinahanglan magsalig sa pagpangita mga problema sa katapusan sa proseso sa paggama ug dayon pagtubag sa kanila sa usa ka reaktibo nga basihan. Hinuon, gitugotan ka nga maabtik nga maabtanga ang mga problema ug maseguro nga ang posibilidad nga mapakyas maminusan. Mahimo kini kung makontrol ang mga variable sa pag-input sa proseso. Sa baylo, gikontrol niini ang mga pagkalangan, nga mahimo’g labing mahal.

Samtang ang pagtag-an mahimo nga taas, ang tinuod mao nga ang gasto sa pagkapakyas labi ka daghan kaysa niini.