Ако постоји начин да се осигура поузданост производа, онда се осигурава његова предвидљивост ПЦБ- је важан део производа. У ствари, ПЦБ су сада језгро скоро сваког електронског уређаја, од телефона до рачунарских система. У ствари, од аутомобила до одбране, од ваздухопловства до технологије, ниједна индустрија није свеприсутна ПЦБ.

У свим овим индустријама поузданост производа је критична. Било да се ради о медицинској технологији или ваздухопловству, све грешке могу бити скупе. Слично, у медицини, кварови на опреми могу имати страшне последице, што доводи до губитка живота.

Оно што ово захтева је да се традиционални метод предвидивости преобликује. Традиционалне методе предвидљивости обично се заснивају на физичким проверама. Међутим, инспекције имају инхерентни недостатак само проверавајући спољне недостатке. Осим тога, још један проблем са којим се физички преглед суочава је то што микрорезивање и преглед постају логистичка ноћна мора када су ПЦБС сложени и имају бројне рупе. Ако се провери само неколико рупа, процес може бити сигуран. Због велике разноликости производа, традиционални статистички алати нису довољни за идентификацију недостатака

Још један велики недостатак процеса инспекције је то што се може обавити након завршетка производног процеса. Прво, процес је скуп. Друго, квар може бити на други начин међусобно повезан, па могу утицати и на друге серије.

За ПЦБС са великом сложеношћу и разноврсношћу производа, предвидљивост традиционалних тестова није важнија.

Решење овог проблема је употреба изузетно свеобухватне анализе података, аутоматизације теста и дигитализације. Свеобухватна статистика води до поузданости и следљивости. Уз поуздано предвиђање података, може се направити тачно предвиђање. Свако ненормално понашање се може позвати, а нетипични производи се могу уклонити.

Ово у основи захтева да се сви доступни подаци складиште на централизован начин. Готово свака машина мора бити програмирана са интерфејсима за учитавање свих података у централизовано спремиште. Ово заузврат омогућава дубинску анализу података. Такође обезбеђује да се, за разлику од процеса физичког прегледа, догоди релевантна корелација у случају квара. Међутим, чак и овде постоје изазови јер подаци долазе из више извора и преведени су у бројне тачке података. Овај проблем се може превазићи формализацијом двостепеног формата за обраду података. Прва фаза је нормализација података, а друга фаза је анализа нормализованих података. Анализа научних података значи да се не морате ослањати на проналажење проблема на крају производног процеса, а затим на реактивно реаговање на њих. Уместо тога, омогућава вам проактивно предвиђање проблема и осигуравање да је вероватноћа неуспеха сведена на минимум. То се може учинити приликом контроле улазних варијабли процеса. Заузврат, контролише кашњења, што може бити изузетно скупо.

Иако је предвидљивост велика, истина је да је цена неуспеха далеко већа од ње.