Produktu baten fidagarritasuna bermatzeko modurik badago, orduan horren aurreikuspena bermatuko da PCB produktuaren zati garrantzitsua da. Izan ere, PCBak ia gailu elektroniko guztien funtsezko elementuak dira, telefonoetatik sistema informatikoetara. Izan ere, automobilgintzatik defentsara, abiaziotik teknologiara, ez dago industriarik non dagoen PCB guztietan.

Industria horietan guztietan, produktuen fidagarritasuna funtsezkoa da. Teknologia medikoa edo abiazioa izan, akatsak garestiak izan daitezke. Era berean, medikuntzaren alorrean, ekipoen hutsegiteak ondorio latzak izan ditzake, bizia galtzea dela eta.

Horrek eskatzen duena da aurreikusteko metodo tradizionala berriztatzea dela. Aurreikusteko metodo tradizionalak kontrol fisikoetan oinarritzen dira normalean. Hala ere, ikuskapenek berezko desabantaila dute kanpoko akatsak soilik egiaztatzea. Horrez gain, ikuskapen fisikoak jasaten duen beste arazo bat da mikroslikatzea eta ikuskapena amesgaizto logistiko bihurtzen direla PCBS konplexuak direnean eta zulo iragankor ugari dituztenean. Zulo batzuk bakarrik egiaztatzen badira, prozesua ezin hobea izan daiteke. Produktuen aniztasun handia dela eta, ohiko estatistika tresnak ez dira nahikoak akatsak identifikatzeko

Ikuskapen prozesuaren beste desabantaila nagusia fabrikazio prozesua amaitu ondoren gerta daitekeela da. Lehenik eta behin, prozesua garestia da. Bigarrenik, akatsak bestela lotura izan dezake, beraz, beste sorta batzuk ere kaltetu daitezke.

Konplexutasun eta produktu aniztasun handiko PCBSentzat, proba tradizionalen aurreikuspena ezin dela ziurtatu garrantzitsuagoa da.

Arazo honen irtenbidea datuen analisi oso integrala, proben automatizazioa eta digitalizazioa erabiltzea da. Fidagarritasuna eta trazabilitatea dakarten estatistika integrala da. Datuen iragarpen fidagarriarekin, iragarpen zehatza egin daiteke. Edozein portaera anormal deitu daiteke, eta produktu atipikoak kendu.

Horrek, funtsean, eskuragarri dauden datu guztiak modu zentralizatuan gordetzea eskatzen du. Ia makina guztiak interfazeekin programatu behar dira datu guztiak biltegi zentralizatu batean kargatzeko. Horrek datuen analisi sakona egiteko aukera ematen du. Gainera, ikuskapen fisikoko prozesuan ez bezala, korrelazio egokia gertatzen dela ziurtatzen du hutsegitea gertatuz gero. Hala ere, hemen ere erronkak daude, datuak iturri anitzetatik datozelako eta datu puntu ugarietara itzulita. Arazo hau bi etapetako datuak prozesatzeko formatua formalizatuta gainditu daiteke. Lehenengo etapa datuak normalizatzea da, eta bigarren etapa normalizatutako datuak aztertzea. Datu zientifikoen analisiak esan nahi du ez duzula fabrikazio prozesuaren amaieran arazoak aurkitu eta gero modu erreaktiboan erantzuten oinarritu beharrik. Horren ordez, arazoak modu proaktiboan aurreikusteko eta porrot egiteko probabilitatea minimizatzen dela ziurtatzeko aukera ematen du. Hori prozesuaren sarrerako aldagaiak kontrolatzean egin daiteke. Aldiz, atzerapenak kontrolatzen ditu, oso garestiak izan daitezkeenak.

Aurreikuspena handia izan daitekeen arren, egia da porrotaren kostuak gainditzen duela.