Dacă există o modalitate de a asigura fiabilitatea unui produs, atunci asigurarea predictibilității acestuia PCB este o parte importantă a produsului. De fapt, PCB sunt acum o parte centrală a aproape tuturor dispozitivelor electronice, de la telefoane la sisteme de calculatoare. De fapt, de la automobile la apărare, de la aviație la tehnologie, nicio industrie nu este PCB omniprezentă.

În toate aceste industrii, fiabilitatea produsului este esențială. Fie că este vorba de tehnologie medicală sau de aviație, orice greșeli se pot dovedi costisitoare. În mod similar, în domeniul medical, defecțiunile echipamentelor pot avea consecințe grave, ducând la pierderea de vieți omenești.

Ceea ce necesită acest lucru este că metoda tradițională de predictibilitate este reformarea. Metodele tradiționale de predictibilitate se bazează de obicei pe verificări fizice. Cu toate acestea, inspecțiile au dezavantajul inerent de a verifica doar defectele externe. În plus, o altă problemă cu care se confruntă inspecția fizică este că microslicarea și inspecția devin un coșmar logistic atunci când PCBS sunt complexe și au numeroase găuri de trecere. Dacă sunt verificate doar câteva găuri, procesul poate fi infailibil. Datorită diversității ridicate a produselor, instrumentele statistice tradiționale sunt insuficiente pentru a identifica defectele

Un alt dezavantaj major al procesului de inspecție este că poate avea loc după terminarea procesului de fabricație. În primul rând, procesul este scump. În al doilea rând, defectul poate fi altfel corelat, astfel încât alte loturi pot fi, de asemenea, afectate.

Pentru PCBS cu complexitate ridicată și diversitate de produse, predictibilitatea testelor tradiționale nu poate fi garantată este mai importantă.

Soluția la această problemă este utilizarea analizei de date extrem de cuprinzătoare, automatizarea testelor și digitalizarea. Sunt statistici cuprinzătoare care conduc la fiabilitate și trasabilitate. Cu o predicție de date fiabilă, se poate face o predicție exactă. Orice comportament anormal poate fi chemat, iar produsele atipice pot fi eliminate.

Acest lucru necesită practic ca toate datele disponibile să fie stocate într-un mod centralizat. Practic fiecare mașină trebuie să fie programată cu interfețe pentru a încărca toate datele într-un depozit centralizat. La rândul său, aceasta permite o analiză aprofundată a datelor. De asemenea, asigură că, spre deosebire de procesul de inspecție fizică, apare o corelație relevantă în caz de eșec. Cu toate acestea, chiar și aici există provocări, deoarece datele provin din mai multe surse și sunt traduse în numeroase puncte de date. Această problemă poate fi depășită prin formalizarea unui format de procesare a datelor în două etape. Prima etapă este de a normaliza datele, iar a doua etapă este de a analiza datele normalizate. Analiza științifică a datelor înseamnă că nu trebuie să vă bazați pe găsirea problemelor la sfârșitul procesului de fabricație și apoi pe răspunsul lor pe o bază reactivă. În schimb, vă permite să anticipați proactiv problemele și să vă asigurați că probabilitatea de eșec este minimizată. Acest lucru se poate face atunci când se controlează variabilele de intrare a procesului. La rândul său, controlează întârzierile, care pot fi extrem de costisitoare.

Deși predictibilitatea poate fi mare, adevărul este că costul eșecului îl depășește cu mult.