Jika ada cara untuk memastikan keandalan suatu produk, maka memastikan prediktabilitasnya PCB merupakan bagian penting dari produk. Faktanya, PCB sekarang menjadi bagian inti dari hampir setiap perangkat elektronik, mulai dari telepon hingga sistem komputer. Faktanya, dari otomotif hingga pertahanan, dari penerbangan hingga teknologi, tidak ada industri PCB di mana-mana.

Di semua industri ini, keandalan produk sangat penting. Baik itu teknologi medis atau penerbangan, kesalahan apa pun dapat terbukti mahal. Demikian pula, di bidang medis, kegagalan peralatan dapat memiliki konsekuensi yang mengerikan, yang mengakibatkan hilangnya nyawa.

Apa yang dibutuhkan ini adalah bahwa metode prediktabilitas tradisional adalah penyusunan kembali. Metode prediktabilitas tradisional biasanya didasarkan pada pemeriksaan fisik. Namun, inspeksi memiliki kelemahan yang melekat hanya memeriksa cacat eksternal. Selain itu, masalah lain yang dihadapi oleh inspeksi fisik adalah bahwa pengirisan dan inspeksi mikro menjadi mimpi buruk logistik ketika PCBS rumit dan memiliki banyak lubang tembus. Jika hanya beberapa lubang yang diperiksa, prosesnya bisa sangat mudah. Karena keragaman produk yang tinggi, alat statistik tradisional tidak cukup untuk mengidentifikasi cacat

Kerugian utama lainnya dari proses inspeksi adalah bahwa hal itu dapat terjadi setelah proses manufaktur selesai. Pertama, prosesnya mahal. Kedua, cacat mungkin sebaliknya saling terkait, sehingga batch lain juga dapat terpengaruh.

Untuk PCB dengan kompleksitas tinggi dan keragaman produk, prediktabilitas tes tradisional tidak dapat dijamin lebih penting.

Solusi untuk masalah ini adalah dengan menggunakan analisis data yang sangat komprehensif, otomatisasi pengujian, dan digitalisasi. Ini adalah statistik komprehensif yang mengarah pada keandalan dan ketertelusuran. Dengan prediksi data yang andal, prediksi yang akurat dapat dibuat. Setiap perilaku abnormal dapat dipanggil, dan produk atipikal dapat dihilangkan.

Ini pada dasarnya mengharuskan semua data yang tersedia disimpan secara terpusat. Hampir setiap mesin perlu diprogram dengan antarmuka untuk memuat semua data ke dalam repositori terpusat. Hal ini pada gilirannya memungkinkan untuk analisis data yang mendalam. Ini juga memastikan bahwa, tidak seperti proses pemeriksaan fisik, korelasi yang relevan terjadi jika terjadi kegagalan. Namun, bahkan di sini ada tantangan karena data berasal dari berbagai sumber dan diterjemahkan ke dalam banyak titik data. Masalah ini dapat diatasi dengan memformalkan format pemrosesan data dua tahap. Tahap pertama adalah melakukan normalisasi data, dan tahap kedua adalah menganalisis data yang telah dinormalisasi. Analisis data ilmiah berarti Anda tidak harus bergantung pada penemuan masalah di akhir proses manufaktur dan kemudian menanggapinya secara reaktif. Sebaliknya, ini memungkinkan Anda untuk secara proaktif mengantisipasi masalah dan memastikan bahwa kemungkinan kegagalan diminimalkan. Hal ini dapat dilakukan ketika mengontrol variabel input proses. Pada gilirannya, ia mengontrol penundaan, yang bisa sangat mahal.

Sementara prediktabilitas mungkin tinggi, kenyataannya adalah bahwa biaya kegagalan jauh lebih besar daripada itu.