Sekiranya ada cara untuk memastikan kebolehpercayaan produk, maka pastikan ramalannya boleh didapati BPA adalah bahagian penting dalam produk. Sebenarnya, PCB kini menjadi bahagian utama hampir setiap peranti elektronik, dari telefon hingga sistem komputer. Sebenarnya, dari automotif hingga pertahanan, dari penerbangan hingga teknologi, tidak ada industri yang ada di mana-mana PCB.

Dalam semua industri ini, kebolehpercayaan produk sangat penting. Sama ada teknologi perubatan atau penerbangan, sebarang kesilapan boleh membuktikan kos yang tinggi. Begitu juga, dalam bidang perubatan, kegagalan peralatan boleh membawa akibat buruk, yang mengakibatkan kehilangan nyawa.

Ini memerlukan kaedah ramalan tradisional yang dibuat semula. Kaedah ramalan tradisional biasanya berdasarkan pemeriksaan fizikal. Walau bagaimanapun, pemeriksaan mempunyai kelemahan yang wujud kerana hanya memeriksa kerosakan luaran. Di samping itu, masalah lain yang dihadapi oleh pemeriksaan fizikal adalah bahawa pengecilan mikro dan pemeriksaan menjadi mimpi buruk logistik ketika PCBS kompleks dan mempunyai banyak lubang. Sekiranya hanya beberapa lubang yang diperiksa, prosesnya boleh dilakukan. Kerana kepelbagaian produk yang tinggi, alat statistik tradisional tidak mencukupi untuk mengenal pasti kecacatan

Kelemahan utama lain dari proses pemeriksaan adalah kerana ia dapat dilakukan setelah proses pembuatan selesai. Pertama, prosesnya mahal. Kedua, kecacatan mungkin saling berkaitan, jadi kumpulan lain juga mungkin terjejas.

Untuk PCBS dengan kerumitan dan kepelbagaian produk yang tinggi, ramalan ujian tradisional tidak dapat dijamin adalah lebih penting.

Penyelesaian untuk masalah ini adalah dengan menggunakan analisis data yang sangat komprehensif, automasi ujian dan digitalisasi. Ini adalah statistik yang komprehensif yang membawa kepada kebolehpercayaan dan pengesanan. Dengan ramalan data yang boleh dipercayai, ramalan yang tepat dapat dibuat. Sebarang tingkah laku yang tidak normal dapat dipanggil, dan produk yang tidak normal dapat dihilangkan.

Ini pada dasarnya memerlukan semua data yang ada disimpan secara terpusat. Hampir setiap mesin perlu diprogramkan dengan antara muka untuk memuat semua data ke dalam repositori terpusat. Ini seterusnya membolehkan analisis data mendalam. Ini juga memastikan bahawa, tidak seperti proses pemeriksaan fizikal, korelasi yang relevan berlaku sekiranya berlaku kegagalan. Walau bagaimanapun, di sini terdapat cabaran kerana data berasal dari pelbagai sumber dan diterjemahkan ke dalam banyak titik data. Masalah ini dapat diatasi dengan memformalkan format pemprosesan data dua peringkat. Tahap pertama adalah menormalkan data, dan tahap kedua adalah menganalisis data yang dinormalisasi. Analisis data saintifik bermaksud bahawa anda tidak perlu bergantung pada mencari masalah pada akhir proses pembuatan dan kemudian menanggapi secara reaktif. Sebaliknya, ini membolehkan anda secara proaktif menjangkakan masalah dan memastikan kemungkinan kegagalan diminimumkan. Ini dapat dilakukan semasa mengawal pemboleh ubah input proses. Sebaliknya, ia mengawal kelewatan, yang sangat mahal.

Walaupun ramalannya mungkin tinggi, kebenarannya adalah bahawa kos kegagalan jauh lebih tinggi daripada itu.