Se houver uma maneira de garantir a confiabilidade de um produto, então garantir a previsibilidade de seu PCB é uma parte importante do produto. Na verdade, os PCBs agora são uma parte central de quase todos os dispositivos eletrônicos, de telefones a sistemas de computador. Na verdade, do setor automotivo à defesa, da aviação à tecnologia, nenhum setor de PCBs é onipresente.

Em todas essas indústrias, a confiabilidade do produto é crítica. Quer se trate de tecnologia médica ou aviação, qualquer erro pode custar caro. Da mesma forma, na área médica, as falhas de equipamento podem ter consequências terríveis, resultando em perda de vidas.

O que isso requer é que o método tradicional de previsibilidade seja reformulado. Os métodos tradicionais de previsibilidade são geralmente baseados em verificações físicas. No entanto, as inspeções têm a desvantagem inerente de verificar apenas se há defeitos externos. Além disso, outro problema enfrentado pela inspeção física é que o microclima e a inspeção se tornam um pesadelo logístico quando os PCBS são complexos e têm vários orifícios de passagem. Se apenas alguns furos forem verificados, o processo pode ser infalível. Devido à alta diversidade de produtos, as ferramentas estatísticas tradicionais são insuficientes para identificar defeitos

Outra grande desvantagem do processo de inspeção é que ele pode ocorrer após o término do processo de fabricação. Primeiro, o processo é caro. Em segundo lugar, o defeito pode estar relacionado de outra forma, portanto, outros lotes também podem ser afetados.

Para PCBS com alta complexidade e diversidade de produtos, a previsibilidade dos testes tradicionais não pode ser garantida é mais importante.

A solução para este problema é usar análise de dados extremamente abrangente, automação de teste e digitalização. São estatísticas abrangentes que levam à confiabilidade e rastreabilidade. Com previsão de dados confiável, uma previsão precisa pode ser feita. Qualquer comportamento anormal pode ser chamado e produtos atípicos podem ser removidos.

Basicamente, isso requer que todos os dados disponíveis sejam armazenados de forma centralizada. Praticamente todas as máquinas precisam ser programadas com interfaces para carregar todos os dados em um repositório centralizado. Isso, por sua vez, permite uma análise de dados aprofundada. Também garante que, ao contrário do processo de inspeção física, uma correlação relevante ocorre no caso de uma falha. No entanto, mesmo aqui existem desafios, pois os dados vêm de várias fontes e são traduzidos em vários pontos de dados. Esse problema pode ser superado formalizando um formato de processamento de dados em dois estágios. A primeira etapa é normalizar os dados e a segunda etapa é analisar os dados normalizados. A análise de dados científicos significa que você não precisa depender de encontrar problemas no final do processo de fabricação e, em seguida, responder a eles de forma reativa. Em vez disso, permite que você antecipe problemas de forma proativa e garanta que a probabilidade de falha seja minimizada. Isso pode ser feito ao controlar as variáveis ​​de entrada do processo. Por sua vez, ele controla atrasos, que podem ser extremamente caros.

Embora a previsibilidade possa ser alta, a verdade é que o custo do fracasso supera em muito.