जर एखाद्या उत्पादनाची विश्वासार्हता सुनिश्चित करण्याचा मार्ग असेल तर त्याची पूर्वसूचना सुनिश्चित करणे पीसीबी उत्पादनाचा एक महत्त्वाचा भाग आहे. खरं तर, पीसीबी आता फोनपासून संगणक प्रणालीपर्यंत जवळजवळ प्रत्येक इलेक्ट्रॉनिक उपकरणांचा मुख्य भाग आहे. खरं तर, ऑटोमोटिव्हपासून संरक्षण, विमानचालन ते तंत्रज्ञानापर्यंत कोणताही उद्योग सर्वव्यापी पीसीबी नाही.

या सर्व उद्योगांमध्ये, उत्पादनाची विश्वसनीयता महत्त्वपूर्ण आहे. वैद्यकीय तंत्रज्ञान असो किंवा विमानचालन, कोणत्याही चुका महागड्या ठरू शकतात. त्याचप्रमाणे, वैद्यकीय क्षेत्रात, उपकरण अपयशाचे भयंकर परिणाम होऊ शकतात, परिणामी जीवितहानी होऊ शकते.

याची आवश्यकता आहे ती म्हणजे पूर्वानुमानाची पारंपारिक पद्धत पुन्हा तयार करणे. पारंपारिक अंदाज पद्धती सामान्यतः शारीरिक तपासणीवर आधारित असतात. तथापि, तपासणीमध्ये केवळ बाह्य दोष तपासण्याचे मूळ नुकसान आहे. याव्यतिरिक्त, शारीरिक तपासणीस सामोरे जाणारी आणखी एक समस्या अशी आहे की जेव्हा पीसीबीएस गुंतागुंतीचे असतात आणि असंख्य थ्रू-होल्स असतात तेव्हा मायक्रोस्लायसिंग आणि तपासणी लॉजिस्टिक दिवास्वप्न बनते. जर फक्त काही छिद्रे तपासली गेली तर प्रक्रिया निर्विवाद होऊ शकते. उच्च उत्पादन विविधतेमुळे, पारंपारिक सांख्यिकीय साधने दोष ओळखण्यासाठी अपुरी आहेत

तपासणी प्रक्रियेचा आणखी एक मोठा तोटा म्हणजे उत्पादन प्रक्रिया पूर्ण झाल्यानंतर ती होऊ शकते. प्रथम, प्रक्रिया महाग आहे. दुसरे म्हणजे, दोष अन्यथा परस्परसंबंधित असू शकतो, म्हणून इतर बॅचेस देखील प्रभावित होऊ शकतात.

उच्च जटिलता आणि उत्पादन विविधता असलेल्या पीसीबीएससाठी, पारंपारिक चाचण्यांची भविष्यवाणी हमी देता येत नाही हे अधिक महत्वाचे आहे.

या समस्येचे समाधान म्हणजे अत्यंत व्यापक डेटा विश्लेषण, चाचणी ऑटोमेशन आणि डिजिटलायझेशन वापरणे. ही सर्वसमावेशक आकडेवारी आहे ज्यामुळे विश्वसनीयता आणि शोध काढता येते. विश्वासार्ह डेटा अंदाजांसह, अचूक भविष्यवाणी केली जाऊ शकते. कोणत्याही असामान्य वर्तनाला बोलावले जाऊ शकते आणि एटिपिकल उत्पादने काढली जाऊ शकतात.

यासाठी मुळात सर्व उपलब्ध डेटा केंद्रीकृत पद्धतीने संग्रहित करणे आवश्यक आहे. अक्षरशः प्रत्येक मशीनला केंद्रीकृत रेपॉजिटरीमध्ये सर्व डेटा लोड करण्यासाठी इंटरफेससह प्रोग्राम करणे आवश्यक आहे. हे यामधून सखोल डेटा विश्लेषण करण्यास अनुमती देते. हे देखील सुनिश्चित करते की, शारीरिक तपासणी प्रक्रियेच्या विपरीत, अपयशी झाल्यास संबंधित संबंध येतो. तथापि, येथेही अनेक आव्हाने आहेत कारण डेटा अनेक स्त्रोतांकडून येतो आणि असंख्य डेटा पॉइंटमध्ये अनुवादित केला जातो. दोन-टप्प्यातील डेटा प्रोसेसिंगचे स्वरूप औपचारिक करून या समस्येवर मात करता येते. पहिला टप्पा म्हणजे डेटा सामान्य करणे आणि दुसरा टप्पा म्हणजे सामान्यीकृत डेटाचे विश्लेषण करणे. वैज्ञानिक डेटा विश्लेषणाचा अर्थ असा आहे की आपल्याला उत्पादन प्रक्रियेच्या शेवटी समस्या शोधण्यावर अवलंबून राहण्याची गरज नाही आणि नंतर त्यांना प्रतिक्रियाशील आधारावर प्रतिसाद द्या. त्याऐवजी, हे आपल्याला समस्यांचा सक्रियपणे अंदाज लावू देते आणि अपयशाची शक्यता कमी करते याची खात्री करते. प्रक्रिया इनपुट व्हेरिएबल्स नियंत्रित करताना हे केले जाऊ शकते. यामधून, ते विलंब नियंत्रित करते, जे अत्यंत महाग असू शकते.

अंदाज जास्त असला तरी सत्य हे आहे की अपयशाची किंमत त्याच्यापेक्षा जास्त आहे.