यदि किसी उत्पाद की विश्वसनीयता सुनिश्चित करने का कोई तरीका है, तो उसकी भविष्यवाणी सुनिश्चित करना पीसीबी उत्पाद का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है। वास्तव में, पीसीबी अब फोन से लेकर कंप्यूटर सिस्टम तक लगभग हर इलेक्ट्रॉनिक उपकरण का एक मुख्य हिस्सा है। वास्तव में, ऑटोमोटिव से लेकर रक्षा तक, विमानन से लेकर प्रौद्योगिकी तक, कोई भी उद्योग सर्वव्यापी पीसीबी नहीं है।

इन सभी उद्योगों में, उत्पाद विश्वसनीयता महत्वपूर्ण है। चाहे मेडिकल टेक्नोलॉजी हो या एविएशन, कोई भी गलती महंगी साबित हो सकती है। इसी तरह, चिकित्सा क्षेत्र में, उपकरण विफलताओं के गंभीर परिणाम हो सकते हैं, जिसके परिणामस्वरूप जीवन की हानि हो सकती है।

इसके लिए यह आवश्यक है कि पूर्वानुमेयता का पारंपरिक तरीका पुनर्रचना है। पारंपरिक पूर्वानुमेयता विधियां आमतौर पर भौतिक जांच पर आधारित होती हैं। हालाँकि, निरीक्षणों में केवल बाहरी दोषों की जाँच करने का अंतर्निहित नुकसान होता है। इसके अलावा, भौतिक निरीक्षण के सामने एक और समस्या यह है कि जब PCBS जटिल होते हैं और उनमें कई छेद होते हैं, तो माइक्रोस्लाइसिंग और निरीक्षण एक तार्किक दुःस्वप्न बन जाते हैं। यदि केवल कुछ छेदों की जाँच की जाती है, तो प्रक्रिया फुलप्रूफ हो सकती है। उच्च उत्पाद विविधता के कारण, पारंपरिक सांख्यिकीय उपकरण दोषों की पहचान करने के लिए अपर्याप्त हैं

निरीक्षण प्रक्रिया का एक और बड़ा नुकसान यह है कि यह निर्माण प्रक्रिया समाप्त होने के बाद हो सकता है। सबसे पहले, प्रक्रिया महंगी है। दूसरा, दोष अन्यथा परस्पर संबंधित हो सकता है, इसलिए अन्य बैच भी प्रभावित हो सकते हैं।

उच्च जटिलता और उत्पाद विविधता वाले PCBS के लिए, पारंपरिक परीक्षणों की पूर्वानुमेयता की गारंटी नहीं दी जा सकती है, यह अधिक महत्वपूर्ण है।

इस समस्या का समाधान अत्यंत व्यापक डेटा विश्लेषण, परीक्षण स्वचालन और डिजिटलीकरण का उपयोग करना है। यह व्यापक आँकड़े हैं जो विश्वसनीयता और पता लगाने की क्षमता की ओर ले जाते हैं। विश्वसनीय डेटा भविष्यवाणी के साथ, सटीक भविष्यवाणी की जा सकती है। किसी भी असामान्य व्यवहार को बुलाया जा सकता है, और असामान्य उत्पादों को हटाया जा सकता है।

इसके लिए मूल रूप से यह आवश्यक है कि सभी उपलब्ध डेटा को केंद्रीकृत तरीके से संग्रहीत किया जाए। वस्तुतः प्रत्येक मशीन को सभी डेटा को एक केंद्रीकृत भंडार में लोड करने के लिए इंटरफेस के साथ प्रोग्राम करने की आवश्यकता होती है। यह बदले में गहन डेटा विश्लेषण की अनुमति देता है। यह यह भी सुनिश्चित करता है कि, भौतिक निरीक्षण प्रक्रिया के विपरीत, विफलता की स्थिति में एक प्रासंगिक सहसंबंध होता है। हालांकि, यहां भी चुनौतियां हैं क्योंकि डेटा कई स्रोतों से आता है और कई डेटा बिंदुओं में अनुवाद किया जाता है। दो चरणों वाले डेटा प्रोसेसिंग प्रारूप को औपचारिक रूप देकर इस समस्या को दूर किया जा सकता है। पहला चरण डेटा को सामान्य करना है, और दूसरा चरण सामान्यीकृत डेटा का विश्लेषण करना है। वैज्ञानिक डेटा विश्लेषण का मतलब है कि आपको निर्माण प्रक्रिया के अंत में समस्याओं को खोजने और फिर प्रतिक्रियात्मक आधार पर उनका जवाब देने पर भरोसा नहीं करना है। इसके बजाय, यह आपको सक्रिय रूप से समस्याओं का अनुमान लगाने और यह सुनिश्चित करने की अनुमति देता है कि विफलता की संभावना कम से कम हो। यह प्रक्रिया इनपुट चर को नियंत्रित करते समय किया जा सकता है। बदले में, यह देरी को नियंत्रित करता है, जो बेहद महंगा हो सकता है।

जबकि भविष्यवाणी की क्षमता अधिक हो सकती है, सच्चाई यह है कि विफलता की लागत इससे कहीं अधिक है।