Hvis der er en måde at sikre pålideligheden af ​​et produkt, så sikre forudsigeligheden af ​​dets PCB er en vigtig del af produktet. Faktisk er PCB nu en kernedel i næsten alle elektroniske enheder, fra telefoner til computersystemer. Faktisk, fra bilindustri til forsvar, fra luftfart til teknologi, er ingen industri allestedsnærværende PCB.

I alle disse industrier er produktpålidelighed kritisk. Uanset om det er medicinsk teknologi eller luftfart, kan eventuelle fejl vise sig at være dyre. På det medicinske område kan udstyrssvigt på samme måde have alvorlige konsekvenser og resultere i tab af mennesker.

Det kræver, at den traditionelle metode til forudsigelighed er omarbejdning. Traditionelle forudsigelighedsmetoder er normalt baseret på fysiske kontroller. Inspektioner har imidlertid den iboende ulempe, at de kun kontrollerer eksterne fejl. Derudover er et andet problem ved fysisk inspektion, at mikroslibning og inspektion bliver et logistisk mareridt, når PCBS er komplekse og har mange gennemgående huller. Hvis kun et par huller kontrolleres, kan processen være idiotsikker. På grund af stor produktdiversitet er traditionelle statistiske værktøjer utilstrækkelige til at identificere fejl

En anden stor ulempe ved inspektionsprocessen er, at den kan finde sted, efter at fremstillingsprocessen er afsluttet. For det første er processen dyr. For det andet kan defekten på anden måde hænge sammen, så andre partier kan også blive påvirket.

For PCBS med høj kompleksitet og produktdiversitet er forudsigeligheden af ​​traditionelle test ikke garanteret vigtigere.

Løsningen på dette problem er at bruge ekstremt omfattende dataanalyse, testautomatisering og digitalisering. Det er omfattende statistik, der fører til pålidelighed og sporbarhed. Med pålidelig dataforudsigelse kan der laves nøjagtig forudsigelse. Enhver unormal adfærd kan kaldes op, og atypiske produkter kan fjernes.

Dette kræver dybest set, at alle tilgængelige data lagres centralt. Næsten hver maskine skal programmeres med grænseflader for at indlæse alle data i et centraliseret lager. Dette giver igen mulighed for en dybdegående dataanalyse. Det sikrer også, at der i modsætning til den fysiske inspektionsproces opstår en relevant korrelation i tilfælde af en fejl. Selv her er der imidlertid udfordringer, da dataene kommer fra flere kilder og oversættes til talrige datapunkter. Dette problem kan løses ved at formalisere et to-trins databehandlingsformat. Det første trin er at normalisere dataene, og det andet trin er at analysere de normaliserede data. Videnskabelig dataanalyse betyder, at du ikke behøver at stole på at finde problemer i slutningen af ​​fremstillingsprocessen og derefter reagere på dem på et reaktivt grundlag. I stedet giver det dig mulighed for proaktivt at forudse problemer og sikre, at sandsynligheden for fejl minimeres. Dette kan gøres ved styring af procesinputvariabler. Til gengæld styrer den forsinkelser, hvilket kan være ekstremt dyrt.

Selvom forudsigeligheden kan være høj, er sandheden, at omkostningerne ved fiasko langt opvejer den.