Ak existuje spôsob, ako zaistiť spoľahlivosť produktu, potom jeho predvídateľnosť PCB je dôležitou súčasťou výrobku. V skutočnosti sú PCB v súčasnosti základnou súčasťou takmer každého elektronického zariadenia, od telefónov po počítačové systémy. V skutočnosti, od automobilového priemyslu po obranu, od letectva k technológiám, žiadny priemysel nie je všadeprítomným PCB.

Vo všetkých týchto odvetviach je spoľahlivosť produktu rozhodujúca. Či už ide o lekársku technológiu alebo letectvo, akékoľvek chyby môžu byť nákladné. Podobne v lekárskej oblasti môžu mať zlyhania zariadenia vážne následky, ktoré môžu viesť k stratám na životoch.

To vyžaduje, aby tradičnou metódou predvídateľnosti bolo prepracovanie. Tradičné metódy predvídateľnosti sú zvyčajne založené na fyzických kontrolách. Inšpekcie však majú inherentnú nevýhodu v tom, že sa kontrolujú iba vonkajšie chyby. Okrem toho ďalším problémom, s ktorým sa stretáva fyzická kontrola, je to, že mikroskopické krájanie a kontrola sa stávajú logistickou nočnou morou, keď sú PCBS zložité a majú množstvo priechodných otvorov. Ak je skontrolovaných iba niekoľko otvorov, proces môže byť spoľahlivý. Vzhľadom na vysokú rozmanitosť produktov nie sú tradičné štatistické nástroje dostatočné na identifikáciu chýb

Ďalšou zásadnou nevýhodou kontrolného postupu je, že sa môže uskutočniť po dokončení výrobného procesu. Po prvé, tento proces je drahý. Za druhé, chyba môže byť inak vzájomne prepojená, takže môžu byť ovplyvnené aj iné šarže.

Pre PCBS s vysokou komplexnosťou a rozmanitosťou produktov je dôležitejšia predvídateľnosť tradičných testov.

Riešením tohto problému je použitie mimoriadne komplexnej analýzy údajov, automatizácie testov a digitalizácie. Jedná sa o komplexné štatistiky, ktoré vedú k spoľahlivosti a sledovateľnosti. So spoľahlivou predikciou údajov je možné vykonať presnú predpoveď. Akékoľvek abnormálne správanie je možné vyvolať a atypické výrobky je možné odstrániť.

To v zásade vyžaduje, aby boli všetky dostupné údaje uložené centralizovaným spôsobom. Prakticky každý počítač musí byť naprogramovaný pomocou rozhraní, aby sa všetky údaje mohli načítať do centralizovaného úložiska. To zase umožňuje hĺbkovú analýzu údajov. Tiež zaisťuje, že na rozdiel od procesu fyzickej kontroly v prípade poruchy dôjde k relevantnej korelácii. Aj tu však existujú výzvy, pretože údaje pochádzajú z viacerých zdrojov a sú preložené do mnohých údajových bodov. Tento problém je možné prekonať formalizovaním dvojstupňového formátu spracovania údajov. Prvou fázou je normalizácia údajov a druhou fázou je analýza normalizovaných údajov. Vedecká analýza údajov znamená, že sa nemusíte spoliehať na to, že na konci výrobného procesu nájdete problémy a potom na ne reagujete. Namiesto toho vám umožňuje proaktívne predvídať problémy a zaistiť, aby bola minimalizovaná pravdepodobnosť zlyhania. To sa dá dosiahnuť pri riadení vstupných premenných procesu. Na druhej strane riadi oneskorenia, čo môže byť extrémne nákladné.

Aj keď predvídateľnosť môže byť vysoká, pravdou je, že náklady na zlyhanie ju výrazne prevyšujú.