Jos on olemassa tapa varmistaa tuotteen luotettavuus, niin varmistetaan sen ennustettavuus PCB on tärkeä osa tuotetta. Itse asiassa piirilevyt ovat nyt olennainen osa lähes kaikkia elektronisia laitteita, puhelimista tietokonejärjestelmiin. Itse asiassa autoteollisuudesta puolustukseen, ilmailusta tekniikkaan mikään teollisuus ei ole läsnä oleva PCB.

Kaikilla näillä aloilla tuotteiden luotettavuus on kriittistä. Olipa kyseessä lääketieteellinen tekniikka tai ilmailu, kaikki virheet voivat osoittautua kalliiksi. Samoin lääkinnällisellä alalla laitteiden vikaantumisilla voi olla vakavia seurauksia, jotka voivat johtaa ihmishenkien menetyksiin.

Tämä edellyttää, että perinteinen ennustettavuusmenetelmä on uudelleenlaatiminen. Perinteiset ennakoitavuusmenetelmät perustuvat yleensä fyysisiin tarkastuksiin. Tarkastuksilla on kuitenkin luontainen haittapuoli vain ulkoisten vikojen tarkastaminen. Lisäksi toinen fyysisen tarkastuksen kohtaama ongelma on, että mikrosilppuroinnista ja tarkastuksesta tulee logistinen painajainen, kun PCBS on monimutkainen ja siinä on lukuisia läpireikiä. Jos vain muutama reikä tarkistetaan, prosessi voi olla idioottivarma. Tuotteiden suuren monimuotoisuuden vuoksi perinteiset tilastotyökalut eivät riitä vikojen tunnistamiseen

Toinen tarkastusprosessin suuri haitta on se, että se voi tapahtua valmistusprosessin päätyttyä. Ensinnäkin prosessi on kallis. Toiseksi vika voi olla muuten toisiinsa yhteydessä, joten se voi vaikuttaa myös muihin eriin.

Perinteisten testien ennustettavuutta ei voida taata PCBS -yhdisteille, joiden monimutkaisuus ja tuotteiden monimuotoisuus ovat suuret.

Ratkaisu tähän ongelmaan on käyttää erittäin kattavaa data -analyysiä, testiautomaatiota ja digitointia. Kattavat tilastot johtavat luotettavuuteen ja jäljitettävyyteen. Luotettavan datan ennakoinnin avulla voidaan tehdä tarkka ennuste. Mikä tahansa epänormaali käyttäytyminen voidaan kutsua esiin ja epätyypilliset tuotteet voidaan poistaa.

Tämä edellyttää periaatteessa, että kaikki saatavilla oleva tieto tallennetaan keskitetysti. Lähes jokainen kone on ohjelmoitava rajapintojen avulla, jotta kaikki tiedot voidaan ladata keskitettyyn arkistoon. Tämä puolestaan ​​mahdollistaa perusteellisen tietojen analysoinnin. Se varmistaa myös, että toisin kuin fyysinen tarkastusprosessi, asiaankuuluva korrelaatio tapahtuu vian sattuessa. Tässäkin on kuitenkin haasteita, koska tiedot ovat peräisin useista lähteistä ja ne on käännetty lukuisiin datapisteisiin. Tämä ongelma voidaan ratkaista virallistamalla kaksivaiheinen tietojenkäsittelymuoto. Ensimmäinen vaihe on tietojen normalisointi ja toinen vaihe normalisoitujen tietojen analysointi. Tieteellisen tiedon analysoinnin ansiosta sinun ei tarvitse luottaa siihen, että etsit ongelmia valmistusprosessin lopussa ja vastaat niihin sitten reaktiivisesti. Sen sijaan voit ennakoida ongelmat ennakoivasti ja varmistaa, että epäonnistumisen todennäköisyys minimoidaan. Tämä voidaan tehdä prosessin tulomuuttujien ohjauksessa. Se puolestaan ​​hallitsee viivästyksiä, jotka voivat olla erittäin kalliita.

Vaikka ennustettavuus voi olla korkea, totuus on, että epäonnistumisen hinta on paljon suurempi.