Om det finns ett sätt att säkerställa en produkts tillförlitlighet, så säkerställa dess förutsägbarhet PCB är en viktig del av produkten. Faktum är att kretskort nu är en kärndel i nästan varje elektronisk enhet, från telefoner till datorsystem. Faktum är att från bil till försvar, från luftfart till teknik, finns ingen industri överallt.

I alla dessa branscher är produktsäkerhet avgörande. Oavsett om det är medicinsk teknik eller luftfart kan alla misstag bli kostsamma. På det medicinska området kan utrustningsfel på samma sätt få allvarliga konsekvenser och resultera i förlust av liv.

Vad detta kräver är att den traditionella metoden för förutsägbarhet är omarbetning. Traditionella förutsägbarhetsmetoder är vanligtvis baserade på fysiska kontroller. Inspektioner har emellertid den inneboende nackdelen att de bara kontrollerar externa defekter. Dessutom är ett annat problem för fysisk inspektion att mikroslitsning och inspektion blir en logistisk mardröm när PCBS är komplexa och har många genomgående hål. Om bara några hål kontrolleras kan processen vara idiotsäker. På grund av hög produktdiversitet är traditionella statistiska verktyg otillräckliga för att identifiera defekter

En annan stor nackdel med inspektionsprocessen är att den kan ske efter att tillverkningsprocessen är klar. För det första är processen dyr. För det andra kan defekten på annat sätt hänga ihop, så andra satser kan också påverkas.

För PCBS med hög komplexitet och produktmångfald är förutsägbarheten för traditionella tester inte garanterad viktigare.

Lösningen på detta problem är att använda extremt omfattande dataanalys, testautomatisering och digitalisering. Det är omfattande statistik som leder till tillförlitlighet och spårbarhet. Med tillförlitlig dataförutsägelse kan exakt förutsägelse göras. Eventuellt onormalt beteende kan kallas upp och atypiska produkter kan tas bort.

Detta kräver i princip att all tillgänglig data lagras centralt. Nästan varje maskin måste programmeras med gränssnitt för att ladda all data till ett centraliserat arkiv. Detta möjliggör i sin tur fördjupad dataanalys. Det säkerställer också att, till skillnad från den fysiska inspektionsprocessen, en relevant korrelation uppstår vid ett fel. Men även här finns det utmaningar eftersom data kommer från flera källor och översätts till många datapunkter. Detta problem kan övervinnas genom att formalisera ett tvåstegs databehandlingsformat. Det första steget är att normalisera data, och det andra steget är att analysera de normaliserade data. Vetenskaplig dataanalys innebär att du inte behöver lita på att hitta problem i slutet av tillverkningsprocessen och sedan reagera på dem på en reaktiv basis. Istället låter det dig proaktivt förutse problem och se till att risken för misslyckande minimeras. Detta kan göras vid kontroll av processinmatningsvariabler. I sin tur styr det förseningar, vilket kan vara extremt kostsamt.

Även om förutsägbarheten kan vara hög, är sanningen att kostnaden för misslyckande långt överväger den.