Ja ir veids, kā nodrošināt produkta uzticamību, tad nodrošinot tā paredzamību PCB ir svarīga produkta sastāvdaļa. Patiesībā PCB tagad ir gandrīz katras elektroniskās ierīces galvenā sastāvdaļa, sākot no tālruņiem un beidzot ar datorsistēmām. Faktiski, sākot no automobiļiem līdz aizsardzībai, no aviācijas līdz tehnoloģijām, neviena nozare nav visuresoša PCB.

Visās šajās nozarēs produktu uzticamība ir kritiska. Neatkarīgi no tā, vai tās ir medicīnas tehnoloģijas vai aviācija, visas kļūdas var izrādīties dārgas. Līdzīgi medicīnas jomā iekārtu kļūmēm var būt briesmīgas sekas, kā rezultātā var tikt zaudētas dzīvības.

Tas prasa, lai tradicionālā paredzamības metode būtu pārstrādāšana. Tradicionālās paredzamības metodes parasti balstās uz fiziskām pārbaudēm. Tomēr inspekcijām ir raksturīgs trūkums – tikai ārējo defektu pārbaude. Turklāt vēl viena problēma, ar ko saskaras fiziskā pārbaude, ir tāda, ka mikroslīpēšana un pārbaude kļūst par loģistikas murgu, ja PCBS ir sarežģītas un tām ir daudz caurumu. Ja tiek pārbaudīti tikai daži caurumi, process var būt drošs. Lielās produktu daudzveidības dēļ tradicionālie statistikas rīki nav pietiekami, lai identificētu defektus

Vēl viens būtisks pārbaudes procesa trūkums ir tas, ka tas var notikt pēc ražošanas procesa beigām. Pirmkārt, process ir dārgs. Otrkārt, defekts var būt citādi savstarpēji saistīts, tāpēc var tikt ietekmētas arī citas partijas.

PCBS ar augstu sarežģītību un produktu daudzveidību tradicionālo testu paredzamība nevar tikt garantēta.

Šīs problēmas risinājums ir izmantot ārkārtīgi visaptverošu datu analīzi, testu automatizāciju un digitalizāciju. Tā ir visaptveroša statistika, kas nodrošina uzticamību un izsekojamību. Ar uzticamu datu prognozēšanu var veikt precīzu prognozēšanu. Jebkuru neparastu uzvedību var izsaukt, un netipiskus produktus var noņemt.

Tas būtībā prasa, lai visi pieejamie dati tiktu glabāti centralizēti. Praktiski katra mašīna ir jāprogrammē ar saskarnēm, lai visus datus ielādētu centralizētā krātuvē. Tas savukārt ļauj veikt padziļinātu datu analīzi. Tas arī nodrošina, ka atšķirībā no fiziskās pārbaudes procesa kļūmes gadījumā rodas atbilstoša korelācija. Tomēr pat šeit ir problēmas, jo dati nāk no vairākiem avotiem un tiek tulkoti daudzos datu punktos. Šo problēmu var pārvarēt, formalizējot divpakāpju datu apstrādes formātu. Pirmais posms ir datu normalizēšana, bet otrais – normalizēto datu analīze. Zinātniskā datu analīze nozīmē, ka jums nav jāpaļaujas uz problēmu atrašanu ražošanas procesa beigās un pēc tam reaģēšanu uz tām. Tā vietā tas ļauj proaktīvi paredzēt problēmas un nodrošināt, ka neveiksmes iespējamība tiek samazināta līdz minimumam. To var izdarīt, kontrolējot procesa ievades mainīgos. Savukārt tas kontrolē kavēšanos, kas var izmaksāt ārkārtīgi dārgi.

Lai gan paredzamība var būt augsta, patiesība ir tāda, ka neveiksmes izmaksas to ievērojami pārsniedz.