Jei yra būdas užtikrinti produkto patikimumą, tada užtikrinkite jo nuspėjamumą PCB yra svarbi produkto dalis. Tiesą sakant, PCB dabar yra pagrindinė beveik kiekvieno elektroninio prietaiso dalis – nuo telefonų iki kompiuterinių sistemų. Tiesą sakant, nuo automobilių iki gynybos, nuo aviacijos iki technologijų, jokia pramonė nėra visur paplitusi PCB.

Visose šiose pramonės šakose produkto patikimumas yra labai svarbus. Nesvarbu, ar tai būtų medicinos technologijos, ar aviacija, bet kokios klaidos gali būti brangios. Panašiai medicinos srityje įrangos gedimai gali turėti skaudžių pasekmių, dėl kurių gali būti prarasta žmonių.

Tam reikia, kad tradicinis nuspėjamumo metodas būtų nauja redakcija. Tradiciniai nuspėjamumo metodai dažniausiai grindžiami fiziniais patikrinimais. Tačiau patikrinimai turi būdingą trūkumą – tik išorinių defektų tikrinimas. Be to, kita problema, su kuria susiduria fizinis patikrinimas, yra tai, kad mikrosluoksniavimas ir tikrinimas tampa logistiniu košmaru, kai PCBS yra sudėtingi ir turi daug skylių. Jei tikrinamos tik kelios skylės, procesas gali būti nepriekaištingas. Dėl didelės produktų įvairovės tradicinių statistinių priemonių nepakanka defektams nustatyti

Kitas svarbus tikrinimo proceso trūkumas yra tai, kad jis gali būti atliktas pasibaigus gamybos procesui. Pirma, procesas yra brangus. Antra, defektas gali būti kitaip susijęs, todėl gali būti paveiktos ir kitos partijos.

Didelio sudėtingumo ir produktų įvairovės PCBS atveju negalima garantuoti tradicinių bandymų nuspėjamumo.

Šios problemos sprendimas yra naudoti itin išsamią duomenų analizę, bandymų automatizavimą ir skaitmeninimą. Tai yra išsami statistika, kuri užtikrina patikimumą ir atsekamumą. Naudojant patikimą duomenų prognozavimą, galima tiksliai prognozuoti. Bet koks nenormalus elgesys gali būti iškviestas ir netipiniai produktai gali būti pašalinti.

Tam iš esmės reikia, kad visi turimi duomenys būtų saugomi centralizuotai. Praktiškai kiekviena mašina turi būti užprogramuota sąsajomis, kad visi duomenys būtų įkelti į centralizuotą saugyklą. Tai savo ruožtu leidžia atlikti išsamią duomenų analizę. Ji taip pat užtikrina, kad, priešingai nei fizinio tikrinimo procesas, gedimo atveju atsirastų atitinkama koreliacija. Tačiau net ir čia kyla problemų, nes duomenys gaunami iš kelių šaltinių ir yra išversti į daugybę duomenų taškų. Šią problemą galima išspręsti įforminus dviejų etapų duomenų apdorojimo formatą. Pirmasis etapas yra duomenų normalizavimas, o antrasis – normalizuotų duomenų analizė. Mokslinių duomenų analizė reiškia, kad jums nereikia pasikliauti tuo, kad gamybos proceso pabaigoje surasite problemas, o tada reaguosite į jas. Vietoj to, tai leidžia aktyviai numatyti problemas ir užtikrinti, kad nesėkmių tikimybė būtų sumažinta iki minimumo. Tai galima padaryti valdant proceso įvesties kintamuosius. Savo ruožtu jis kontroliuoja vėlavimą, kuris gali būti labai brangus.

Nors nuspėjamumas gali būti didelis, tiesa yra ta, kad nesėkmės kaina yra daug didesnė.