Ako postoji način da se osigura pouzdanost proizvoda, tada se osigurava njegova predvidljivost PCB važan je dio proizvoda. Zapravo, PCB su sada jezgra gotovo svakog elektroničkog uređaja, od telefona do računalnih sustava. Zapravo, od automobilske do obrane, od zrakoplovstva do tehnologije, nijedna industrija nije sveprisutna PCB.

U svim je ovim industrijama pouzdanost proizvoda ključna. Bilo da se radi o medicinskoj tehnologiji ili zrakoplovstvu, sve greške mogu se skupo pokazati. Slično, u medicini, kvarovi na opremi mogu imati strašne posljedice, što rezultira gubitkom života.

Ono što to zahtijeva je da je tradicionalna metoda predvidljivosti preoblikovanje. Tradicionalne metode predvidljivosti obično se temelje na fizičkim provjerama. Međutim, inspekcije imaju svojstven nedostatak samo provjeravaju li se vanjski nedostaci. Osim toga, drugi problem s kojim se suočava fizički pregled je taj što mikrorezivanje i pregled postaju logistička noćna mora kada su PCBS složeni i imaju brojne rupe. Ako se provjeri samo nekoliko rupa, proces može biti siguran. Zbog velike raznolikosti proizvoda, tradicionalni statistički alati nedostatni su za identifikaciju nedostataka

Drugi veliki nedostatak inspekcijskog procesa je to što se može izvršiti nakon što je proizvodni proces završen. Prvo, postupak je skup. Drugo, kvar može biti međusobno povezan, pa mogu utjecati i na ostale serije.

Za PCBS s velikom složenošću i raznolikošću proizvoda važnija je predvidljivost tradicionalnih ispitivanja.

Rješenje ovog problema je korištenje iznimno opsežne analize podataka, automatizacije testova i digitalizacije. Sveobuhvatna statistika vodi do pouzdanosti i sljedivosti. Uz pouzdano predviđanje podataka, može se napraviti točno predviđanje. Svako abnormalno ponašanje može se pozvati, a netipični proizvodi mogu se ukloniti.

To u osnovi zahtijeva da se svi dostupni podaci pohrane na centraliziran način. Gotovo svaki stroj mora biti programiran sučeljima za učitavanje svih podataka u centralizirano spremište. To pak omogućuje dubinsku analizu podataka. Također osigurava da se, za razliku od procesa fizičkog pregleda, dogodi relevantna korelacija u slučaju kvara. Međutim, čak i ovdje postoje izazovi jer podaci dolaze iz više izvora i prevedeni su u brojne podatkovne točke. Taj se problem može prevladati formalizacijom dvostupanjskog formata obrade podataka. Prva faza je normalizacija podataka, a druga faza je analiza normaliziranih podataka. Znanstvena analiza podataka znači da se ne morate oslanjati na pronalaženje problema na kraju proizvodnog procesa, a zatim na reakcijsko reagiranje na njih. Umjesto toga, omogućuje vam proaktivno predviđanje problema i osiguravanje da je vjerojatnost neuspjeha svedena na minimum. To se može učiniti tijekom kontrole ulaznih varijabli procesa. S druge strane, kontrolira kašnjenja, što može biti izuzetno skupo.

Iako je predvidljivost možda velika, istina je da je cijena neuspjeha daleko veća od nje.