Ha van mód a termék megbízhatóságának biztosítására, akkor annak kiszámíthatóságának biztosítása PCB fontos része a terméknek. Valójában a NYÁK szinte minden elektronikus eszköz központi eleme, a telefonoktól a számítógépes rendszerekig. Valójában az autóipartól a védekezésig, a légi közlekedéstől a technológiáig egyetlen iparág sem mindenütt jelenlévő PCB.

Ezen iparágak mindegyikében a termék megbízhatósága kritikus. Legyen szó orvosi technológiáról vagy repülésről, minden hiba költséges lehet. Hasonlóképpen, az orvosi területen a berendezések meghibásodása súlyos következményekkel járhat, ami életveszélyhez vezethet.

Ehhez az kell, hogy a kiszámíthatóság hagyományos módszere az átdolgozás. A hagyományos kiszámíthatósági módszerek általában fizikai ellenőrzéseken alapulnak. Az ellenőrzéseknek azonban az a hátrányuk, hogy csak külső hibákat vizsgálnak. Ezenkívül egy másik probléma, amellyel a fizikai ellenőrzés szembesül, az, hogy a mikroszeletelés és az ellenőrzés logisztikai rémálommá válik, ha a PCBS összetett és számos átmenő lyukkal rendelkezik. Ha csak néhány lyukat ellenőrzünk, az eljárás bolondbiztos lehet. A termékek sokfélesége miatt a hagyományos statisztikai eszközök nem elegendőek a hibák azonosítására

Az ellenőrzési folyamat másik nagy hátránya, hogy a gyártási folyamat befejezése után is megtörténhet. Először is, az eljárás drága. Másodszor, a hiba egyébként kölcsönösen összefügghet, így más tételek is érintettek lehetnek.

A nagy komplexitású és termékskálájú PCBS -ek esetében a hagyományos tesztek kiszámíthatósága nem garantálható.

A megoldás erre a problémára rendkívül átfogó adatelemzés, tesztautomatizálás és digitalizálás. Ez egy átfogó statisztika, amely megbízhatósághoz és nyomon követhetőséghez vezet. Megbízható adatbecsléssel pontos előrejelzés készíthető. Bármilyen rendellenes viselkedés előhívható, és az atipikus termékek eltávolíthatók.

Ez alapvetően megköveteli, hogy az összes rendelkezésre álló adatot központilag tárolják. Gyakorlatilag minden gépet interfészekkel kell programozni, hogy minden adat betöltődjön egy központosított lerakatba. Ez pedig lehetővé teszi a mélyreható adatelemzést. Biztosítja azt is, hogy a fizikai ellenőrzési folyamattól eltérően, megfelelő összefüggés lép fel hiba esetén. Azonban még itt is vannak kihívások, mivel az adatok több forrásból származnak, és számos adatpontra vannak lefordítva. Ez a probléma kiküszöbölhető egy kétlépcsős adatfeldolgozási formátum formalizálásával. Az első szakasz az adatok normalizálása, a második lépés a normalizált adatok elemzése. A tudományos adatelemzés azt jelenti, hogy nem kell arra hagyatkoznia, hogy a gyártási folyamat végén megtalálja a problémákat, majd reagál rájuk. Ehelyett lehetővé teszi a problémák proaktív előrejelzését és a kudarc valószínűségének minimalizálását. Ez a folyamat bemeneti változóinak vezérlésekor tehető meg. Viszont ellenőrzi a késéseket, ami rendkívül költséges lehet.

Bár a kiszámíthatóság magas lehet, az igazság az, hogy a kudarc költsége messze felülmúlja azt.