Nëse ekziston një mënyrë për të siguruar besueshmërinë e një produkti, atëherë duke siguruar parashikueshmërinë e tij PCB është një pjesë e rëndësishme e produktit. Në fakt, PCB tani janë një pjesë thelbësore e pothuajse çdo pajisje elektronike, nga telefonat në sistemet kompjuterike. Në fakt, nga automobilistika në mbrojtje, nga aviacioni në teknologji, asnjë industri nuk është PCB e kudogjendur.

Në të gjitha këto industri, besueshmëria e produktit është kritike. Pavarësisht nëse është teknologjia mjekësore apo aviacioni, çdo gabim mund të jetë i kushtueshëm. Në mënyrë të ngjashme, në fushën mjekësore, dështimet e pajisjeve mund të kenë pasoja të tmerrshme, duke rezultuar në humbjen e jetës.

Ajo që kërkon kjo është që metoda tradicionale e parashikueshmërisë është rishikimi. Metodat tradicionale të parashikueshmërisë zakonisht bazohen në kontrolle fizike. Sidoqoftë, inspektimet kanë disavantazhin e natyrshëm të kontrollimit të defekteve të jashtme. Përveç kësaj, një problem tjetër me të cilin përballet inspektimi fizik është se mikroslikimi dhe inspektimi bëhen një makth logjistik kur PCBS janë komplekse dhe kanë vrima të shumta. Nëse kontrollohen vetëm disa vrima, procesi mund të jetë i patëmetë. Për shkak të diversitetit të lartë të produktit, mjetet tradicionale statistikore janë të pamjaftueshme për të identifikuar defektet

Një tjetër disavantazh i madh i procesit të inspektimit është se ai mund të ndodhë pasi të ketë përfunduar procesi i prodhimit. Së pari, procesi është i shtrenjtë. Së dyti, defekti mund të jetë i ndërlidhur ndryshe, kështu që grupet e tjera gjithashtu mund të preken.

Për PCBS me kompleksitet të lartë dhe diversitet produkti, parashikueshmëria e testeve tradicionale nuk mund të garantohet është më e rëndësishme.

Zgjidhja për këtë problem është përdorimi i analizës jashtëzakonisht të plotë të të dhënave, automatizimi i testimit dhe digjitalizimi. Janë statistika gjithëpërfshirëse që çojnë në besueshmëri dhe gjurmueshmëri. Me një parashikim të besueshëm të të dhënave, mund të bëhet një parashikim i saktë. Çdo sjellje jonormale mund të thirret, dhe produktet atipike mund të hiqen.

Kjo në thelb kërkon që të gjitha të dhënat në dispozicion të ruhen në mënyrë të centralizuar. Pothuajse çdo makinë duhet të programohet me ndërfaqe për të ngarkuar të gjitha të dhënat në një depo të centralizuar. Kjo nga ana tjetër lejon një analizë të thelluar të të dhënave. Gjithashtu siguron që, ndryshe nga procesi i inspektimit fizik, të ketë një korrelacion përkatës në rast të dështimit. Sidoqoftë, edhe këtu ka sfida pasi të dhënat vijnë nga burime të shumta dhe përkthehen në pika të shumta të të dhënave. Ky problem mund të tejkalohet duke zyrtarizuar një format të përpunimit të të dhënave me dy faza. Faza e parë është normalizimi i të dhënave, dhe faza e dytë është analizimi i të dhënave të normalizuara. Analiza e të dhënave shkencore do të thotë që ju nuk duhet të mbështeteni në gjetjen e problemeve në fund të procesit të prodhimit dhe më pas t’u përgjigjeni atyre në baza reaktive. Në vend të kësaj, ju lejon të parashikoni në mënyrë proaktive problemet dhe të siguroheni që gjasat e dështimit të minimizohen. Kjo mund të bëhet kur kontrolloni variablat e hyrjes së procesit. Nga ana tjetër, ai kontrollon vonesat, të cilat mund të jenë jashtëzakonisht të kushtueshme.

Ndërsa parashikueshmëria mund të jetë e lartë, e vërteta është se kostoja e dështimit e tejkalon atë.