Եթե ​​կա ապրանքի հուսալիությունն ապահովելու միջոց, ապա դրա կանխատեսելիության ապահովում PCB արտադրանքի կարևոր մասն է: Փաստորեն, PCB- ն այժմ գրեթե բոլոր էլեկտրոնային սարքերի հիմնական մասն է `հեռախոսներից մինչև համակարգչային համակարգեր: Փաստորեն, ավտոմեքենայից մինչև պաշտպանություն, ավիացիայից մինչև տեխնոլոգիա, ոչ մի արդյունաբերություն ամենուր PCB չէ:

Այս բոլոր ոլորտներում արտադրանքի հուսալիությունը կարևոր է: Անկախ նրանից դա բժշկական տեխնոլոգիա է, թե ավիացիա, ցանկացած սխալ կարող է թանկ լինել: Նմանապես, բժշկական ոլորտում սարքավորումների խափանումները կարող են ունենալ սարսափելի հետևանքներ, ինչը կարող է հանգեցնել կյանքի կորստի:

Այն, ինչ պահանջում է, այն է, որ կանխատեսելիության ավանդական մեթոդը վերափոխումն է: Ավանդական կանխատեսելիության մեթոդները սովորաբար հիմնված են ֆիզիկական ստուգումների վրա: Այնուամենայնիվ, ստուգումներն ունեն իրենց բնածին թերությունը `միայն արտաքին թերությունների ստուգումը: Բացի այդ, ֆիզիկական զննության առջև ծառացած մեկ այլ խնդիր է այն, որ միկրոշրջումը և զննումը դառնում են լոգիստիկ մղձավանջ, երբ PCBS- ն բարդ է և ունեն բազմաթիվ անցքեր: Եթե ​​ընդամենը մի քանի անցք է ստուգվում, գործընթացը կարող է անխախտ լինել: Արտադրանքի բարձր բազմազանության պատճառով ավանդական վիճակագրական գործիքներն անբավարար են թերությունները բացահայտելու համար

Ստուգման գործընթացի մեկ այլ հիմնական թերությունն այն է, որ այն կարող է տեղի ունենալ արտադրության գործընթացի ավարտից հետո: Նախ, գործընթացը թանկ է: Երկրորդ, արատը կարող է այլ կերպ փոխկապակցված լինել, ուստի կարող են ազդել նաև այլ խմբաքանակներ:

Բարդ բարդություն և արտադրանքի բազմազանություն ունեցող PCBS- ի համար ավանդական թեստերի կանխատեսելիությունը չի կարող երաշխավորված լինել:

Այս խնդրի լուծումը տվյալների չափազանց համապարփակ վերլուծության, թեստերի ավտոմատացման և թվայնացման օգտագործումն է: Դա համապարփակ վիճակագրություն է, որը հանգեցնում է հուսալիության և հետագծելիության: Տվյալների հուսալի կանխատեսմամբ կարելի է ճշգրիտ կանխատեսում կատարել: Abnormանկացած աննորմալ վարք կարող է կանչվել, իսկ ոչ տիպիկ արտադրանքը `հեռացվել:

Սա հիմնականում պահանջում է, որ առկա բոլոր տվյալները պահվեն կենտրոնացված եղանակով: Գործնականում յուրաքանչյուր մեքենա պետք է ծրագրավորվի ինտերֆեյսով `բոլոր տվյալները կենտրոնացված շտեմարանում բեռնելու համար: Սա իր հերթին թույլ է տալիս տվյալների խորը վերլուծություն: Այն նաև երաշխավորում է, որ, ի տարբերություն ֆիզիկական զննման գործընթացի, ձախողման դեպքում համապատասխան հարաբերակցություն է տեղի ունենում: Այնուամենայնիվ, նույնիսկ այստեղ կան մարտահրավերներ, քանի որ տվյալները գալիս են բազմաթիվ աղբյուրներից և թարգմանվում են բազմաթիվ տվյալների կետերի: Այս խնդիրը կարելի է հաղթահարել տվյալների մշակման երկաստիճան ձևաչափի ձևակերպմամբ: Առաջին փուլը տվյալների նորմալացումն է, իսկ երկրորդ փուլը `նորմալացված տվյալների վերլուծությունը: Գիտական ​​տվյալների վերլուծությունը նշանակում է, որ պետք չէ ապավինել արտադրական գործընթացի վերջում խնդիրներ գտնելուն, այնուհետև դրանց արձագանքելուն ռեակտիվ հիմունքներով: Փոխարենը, դա թույլ է տալիս կանխամտածված կանխատեսել խնդիրները և ապահովել, որ ձախողման հավանականությունը նվազագույնի հասցվի: Դա կարելի է անել գործընթացի մուտքային փոփոխականների վերահսկման ժամանակ: Իր հերթին, այն վերահսկում է ուշացումները, որոնք կարող են չափազանց թանկ նստել:

Թեև կանխատեսելիությունը կարող է բարձր լինել, ճշմարտությունն այն է, որ անհաջողության արժեքը շատ ավելի մեծ է, քան այն: