Hvis det er en måte å sikre påliteligheten til et produkt, så sikre forutsigbarheten til det PCB er en viktig del av produktet. Faktisk er PCB nå en kjernedel i nesten alle elektroniske enheter, fra telefoner til datasystemer. Faktisk, fra bil til forsvar, fra luftfart til teknologi, er ingen industri allestedsnærværende PCB.

I alle disse næringene er produktsikkerhet avgjørende. Uansett om det er medisinsk teknologi eller luftfart, kan eventuelle feil bli kostbare. På det medisinske feltet kan utstyrssvikt ha alvorlige konsekvenser og resultere i tap av liv.

Det dette krever er at den tradisjonelle metoden for forutsigbarhet er omarbeiding. Tradisjonelle forutsigbarhetsmetoder er vanligvis basert på fysiske kontroller. Imidlertid har inspeksjoner den iboende ulempen at de bare ser etter eksterne feil. I tillegg er et annet problem ved fysisk inspeksjon at mikroslising og inspeksjon blir et logistisk mareritt når PCBS er komplekse og har mange gjennomgående hull. Hvis bare noen få hull er sjekket, kan prosessen være idiotsikker. På grunn av høy produktmangfold er tradisjonelle statistiske verktøy utilstrekkelige til å identifisere feil

En annen stor ulempe med inspeksjonsprosessen er at den kan skje etter at produksjonsprosessen er ferdig. For det første er prosessen dyr. For det andre kan feilen på annen måte ha sammenheng, så andre partier kan også påvirkes.

For PCBS med høy kompleksitet og produktmangfold er forutsigbarheten til tradisjonelle tester ikke garantert viktigere.

Løsningen på dette problemet er å bruke ekstremt omfattende dataanalyse, testautomatisering og digitalisering. Det er omfattende statistikk som fører til pålitelighet og sporbarhet. Med pålitelig dataprediksjon kan nøyaktig prediksjon gjøres. Enhver unormal oppførsel kan kalles opp, og atypiske produkter kan fjernes.

Dette krever i utgangspunktet at alle tilgjengelige data lagres sentralt. Nesten hver maskin må programmeres med grensesnitt for å laste alle data til et sentralisert depot. Dette gir igjen en grundig dataanalyse. Det sikrer også at, i motsetning til den fysiske inspeksjonsprosessen, oppstår en relevant korrelasjon i tilfelle feil. Selv her er det imidlertid utfordringer ettersom dataene kommer fra flere kilder og blir oversatt til mange datapunkter. Dette problemet kan løses ved å formalisere et to-trinns databehandlingsformat. Det første trinnet er å normalisere dataene, og det andre trinnet er å analysere de normaliserte dataene. Vitenskapelig dataanalyse betyr at du ikke trenger å stole på å finne problemer på slutten av produksjonsprosessen og deretter svare på dem på en reaktiv basis. I stedet lar det deg proaktivt forutse problemer og sikre at sannsynligheten for feil minimeres. Dette kan gjøres ved kontroll av prosessinngangsvariabler. På sin side kontrollerer den forsinkelser, noe som kan være ekstremt kostbart.

Selv om forutsigbarheten kan være høy, er sannheten at kostnaden for fiasko langt oppveier den.