اگر راهی برای اطمینان از قابلیت اطمینان یک محصول وجود دارد ، بنابراین از قابلیت پیش بینی آن اطمینان حاصل کنید PCB بخش مهمی از محصول است. در واقع ، PCB در حال حاضر بخش اصلی تقریباً هر دستگاه الکترونیکی است ، از تلفن گرفته تا سیستم های کامپیوتری. در حقیقت ، از خودرو گرفته تا دفاع ، از حمل و نقل هوایی تا فناوری ، هیچ صنعتی PCB در همه جا وجود ندارد.

در همه این صنایع ، قابلیت اطمینان محصول بسیار مهم است. چه فناوری پزشکی باشد یا هوانوردی ، هرگونه اشتباه می تواند پرهزینه باشد. به طور مشابه ، در زمینه پزشکی ، خرابی تجهیزات می تواند عواقب ناگواری داشته باشد و منجر به از دست دادن زندگی شود.

آنچه نیاز دارد این است که روش سنتی پیش بینی مجدد بازسازی است. روش های پیش بینی سنتی معمولاً بر اساس بررسی های فیزیکی است. با این حال ، بازرسی ها دارای معایب ذاتی هستند که فقط نقص خارجی را بررسی می کنند. علاوه بر این ، مشکل دیگری که بازرسی فیزیکی با آن روبرو است این است که خرد کردن و بازرسی به یک کابوس لجستیکی تبدیل می شود ، در صورتی که PCBS پیچیده و دارای سوراخ های متعدد باشد. اگر فقط چند سوراخ بررسی شود ، این فرآیند می تواند بدون خطا باشد. به دلیل تنوع بالای محصول ، ابزارهای آماری سنتی برای تشخیص عیوب کافی نیستند

یکی دیگر از معایب مهم فرآیند بازرسی این است که می تواند پس از اتمام فرایند تولید انجام شود. اول ، این فرآیند گران است. ثانیاً ، ممکن است نقص به طور دیگری به هم مرتبط باشد ، بنابراین دسته های دیگر نیز ممکن است تحت تأثیر قرار گیرند.

برای PCBS با پیچیدگی بالا و تنوع محصول ، قابل پیش بینی بودن آزمایشات سنتی نمی تواند مهمتر باشد.

راه حل این مشکل استفاده از تجزیه و تحلیل داده های بسیار جامع ، اتوماسیون آزمایش و دیجیتالی شدن است. این آمار جامع است که منجر به قابلیت اطمینان و قابلیت ردیابی می شود. با پیش بینی داده های معتبر ، می توان پیش بینی دقیقی انجام داد. هر گونه رفتار غیرطبیعی را می توان فراخوانی کرد و محصولات غیر معمول را می توان حذف کرد.

این اساساً مستلزم این است که همه داده های موجود به صورت متمرکز ذخیره شوند. تقریباً هر دستگاهی باید با رابط هایی برنامه ریزی شود تا همه داده ها را به یک مخزن متمرکز بارگذاری کند. این به نوبه خود امکان تجزیه و تحلیل عمیق داده ها را می دهد. همچنین تضمین می کند که بر خلاف فرایند بازرسی فیزیکی ، در صورت خرابی یک همبستگی مناسب ایجاد می شود. با این حال ، حتی در اینجا چالش هایی وجود دارد زیرا داده ها از منابع متعدد گرفته می شوند و به نقاط داده متعددی ترجمه می شوند. با رسمی شدن قالب پردازش داده های دو مرحله ای می توان بر این مشکل فائق آمد. مرحله اول عادی سازی داده ها و مرحله دوم تجزیه و تحلیل داده های نرمال شده است. تجزیه و تحلیل داده های علمی به این معنی است که شما مجبور نیستید در پایان فرآیند تولید مشکلات را بیابید و سپس به صورت واکنشی به آنها پاسخ دهید. در عوض ، به شما این امکان را می دهد که به طور پیشگیرانه مشکلات را پیش بینی کرده و اطمینان حاصل کنید که احتمال شکست به حداقل می رسد. این را می توان هنگام کنترل متغیرهای ورودی فرایند انجام داد. به نوبه خود ، تأخیرها را کنترل می کند ، که می تواند بسیار پرهزینه باشد.

در حالی که قابلیت پیش بینی ممکن است زیاد باشد ، حقیقت این است که هزینه شکست بسیار بیشتر از آن است.