Kui on võimalik tagada toote usaldusväärsus, siis tagame selle etteaimatavuse PCB on toote oluline osa. Tegelikult on PCB nüüd peaaegu iga elektroonikaseadme põhiosa, alates telefonidest kuni arvutisüsteemideni. Tegelikult pole autotööstusest kaitseni, lennundusest tehnoloogiani ükski tööstusharu üldlevinud PCB.

Kõigis neis tööstusharudes on toodete usaldusväärsus kriitilise tähtsusega. Ükskõik, kas see on meditsiinitehnoloogia või lennundus, võivad kõik vead osutuda kulukaks. Sarnaselt võivad meditsiinivaldkonnas seadmete rikked põhjustada kohutavaid tagajärgi, mis võivad lõppeda inimeludega.

See eeldab, et traditsiooniline prognoositavuse meetod on uuesti sõnastamine. Traditsioonilised prognoositavuse meetodid põhinevad tavaliselt füüsilistel kontrollidel. Kontrollidel on aga puuduseks see, et kontrollitakse ainult väliseid defekte. Lisaks on veel üks probleem, millega füüsiline kontroll silmitsi seisab, et mikroslõikamine ja kontrollimine muutuvad logistiliseks õudusunenäoks, kui PCBS on keeruline ja sellel on palju läbivaid auke. Kui kontrollitakse vaid mõnda auku, võib protsess olla lollikindel. Toodete suure mitmekesisuse tõttu ei piisa defektide tuvastamiseks traditsioonilistest statistilistest vahenditest

Kontrolliprotsessi teine ​​suur puudus on see, et see võib toimuda pärast tootmisprotsessi lõppu. Esiteks on protsess kallis. Teiseks võib defekt olla muul viisil omavahel seotud, seega võivad mõjutada ka teised partiid.

Suure keerukusega ja toodete mitmekesisusega PCBS -i puhul ei saa traditsiooniliste testide prognoositavust garanteerida.

Selle probleemi lahendus on äärmiselt põhjaliku andmeanalüüsi, testide automatiseerimise ja digiteerimise kasutamine. See on terviklik statistika, mis tagab usaldusväärsuse ja jälgitavuse. Andmete usaldusväärse prognoosimise abil saab täpselt ennustada. Igasugust ebanormaalset käitumist saab välja kutsuda ja ebatüüpilised tooted eemaldada.

See nõuab põhimõtteliselt kõigi olemasolevate andmete tsentraliseeritud salvestamist. Peaaegu iga masin peab olema programmeeritud liidestega, et laadida kõik andmed tsentraliseeritud hoidlasse. See omakorda võimaldab põhjalikku andmete analüüsi. Samuti tagab see, et erinevalt füüsilisest kontrollimisprotsessist ilmneb rikke korral asjakohane korrelatsioon. Kuid isegi siin on väljakutseid, kuna andmed pärinevad mitmest allikast ja tõlgitakse arvukatesse andmepunktidesse. Sellest probleemist saab üle, kui vormistada kaheastmeline andmetöötlusvorming. Esimene etapp on andmete normaliseerimine ja teine ​​etapp normaliseeritud andmete analüüs. Teaduslik andmete analüüs tähendab, et te ei pea lootma tootmisprotsessi lõpus probleemide leidmisele ja seejärel reageerimisele reageerimisele. Selle asemel võimaldab see probleeme ennetavalt ette näha ja tagada ebaõnnestumise tõenäosuse minimeerimise. Seda saab teha protsessi sisendmuutujate juhtimisel. See omakorda kontrollib viivitusi, mis võivad olla äärmiselt kulukad.

Kuigi prognoositavus võib olla suur, on tõde see, et ebaõnnestumise hind kaalub selle kaugelt üles.