หากมีวิธีที่จะรับรองความน่าเชื่อถือของผลิตภัณฑ์ ก็ต้องทำให้มั่นใจถึงความสามารถในการคาดการณ์ของ PCB เป็นส่วนสำคัญของผลิตภัณฑ์ ในความเป็นจริง PCB เป็นส่วนสำคัญของอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์เกือบทุกประเภท ตั้งแต่โทรศัพท์ไปจนถึงระบบคอมพิวเตอร์ อันที่จริง ตั้งแต่ยานยนต์ไปจนถึงการป้องกัน จากการบินสู่เทคโนโลยี ไม่มีอุตสาหกรรม PCB ใดที่แพร่หลายเลย

ในอุตสาหกรรมเหล่านี้ทั้งหมด ความน่าเชื่อถือของผลิตภัณฑ์เป็นสิ่งสำคัญ ไม่ว่าจะเป็นเทคโนโลยีทางการแพทย์หรือการบิน ความผิดพลาดใดๆ สามารถพิสูจน์ได้ว่ามีค่าใช้จ่ายสูง ในทำนองเดียวกัน ในด้านการแพทย์ ความล้มเหลวของอุปกรณ์อาจมีผลร้ายแรง ส่งผลให้เสียชีวิตได้

สิ่งนี้ต้องการคือการหล่อหลอมวิธีการคาดการณ์แบบเดิม วิธีการคาดการณ์แบบดั้งเดิมมักจะใช้การตรวจสอบทางกายภาพ อย่างไรก็ตาม การตรวจสอบมีข้อเสียโดยธรรมชาติของการตรวจสอบเฉพาะข้อบกพร่องภายนอกเท่านั้น นอกจากนี้ ปัญหาอีกประการหนึ่งของการตรวจสอบทางกายภาพคือการที่ไมโครสไลซ์และการตรวจสอบกลายเป็นฝันร้ายด้านลอจิสติกส์เมื่อ PCBS มีความซับซ้อนและมีรูทะลุจำนวนมาก หากมีการตรวจสอบเพียงไม่กี่รู กระบวนการนี้สามารถป้องกันการเข้าใจผิดได้ เนื่องจากผลิตภัณฑ์มีความหลากหลายสูง เครื่องมือทางสถิติแบบดั้งเดิมจึงไม่เพียงพอที่จะระบุข้อบกพร่อง

ข้อเสียที่สำคัญอีกประการหนึ่งของกระบวนการตรวจสอบคือสามารถเกิดขึ้นได้หลังจากกระบวนการผลิตเสร็จสิ้น ประการแรกกระบวนการนี้มีราคาแพง ประการที่สอง ข้อบกพร่องอาจสัมพันธ์กัน ดังนั้นชุดอื่นๆ อาจได้รับผลกระทบด้วย

สำหรับ PCBS ที่มีความซับซ้อนสูงและความหลากหลายของผลิตภัณฑ์ ไม่สามารถรับประกันความสามารถในการคาดการณ์ของการทดสอบแบบเดิมได้มีความสำคัญมากกว่า

วิธีแก้ปัญหานี้คือใช้การวิเคราะห์ข้อมูล ทดสอบระบบอัตโนมัติ และการแปลงเป็นดิจิทัลอย่างครอบคลุมอย่างยิ่ง เป็นสถิติที่ครอบคลุมซึ่งนำไปสู่ความน่าเชื่อถือและการตรวจสอบย้อนกลับ ด้วยการคาดการณ์ข้อมูลที่เชื่อถือได้ ทำให้สามารถคาดการณ์ได้อย่างแม่นยำ พฤติกรรมผิดปกติใดๆ ก็สามารถเรียกได้ และผลิตภัณฑ์ที่ผิดปรกติก็สามารถลบออกได้

โดยพื้นฐานแล้วจำเป็นต้องจัดเก็บข้อมูลที่มีอยู่ทั้งหมดในลักษณะรวมศูนย์ แทบทุกเครื่องจำเป็นต้องตั้งโปรแกรมด้วยอินเทอร์เฟซเพื่อโหลดข้อมูลทั้งหมดลงในที่เก็บแบบรวมศูนย์ ซึ่งจะช่วยให้วิเคราะห์ข้อมูลในเชิงลึกได้ นอกจากนี้ยังช่วยรับประกันว่า ความสัมพันธ์ที่เกี่ยวข้องจะเกิดขึ้นในกรณีที่เกิดความล้มเหลวต่างจากกระบวนการตรวจสอบทางกายภาพ อย่างไรก็ตาม แม้ที่นี่จะมีความท้าทายเนื่องจากข้อมูลมาจากหลายแหล่งและถูกแปลเป็นจุดข้อมูลจำนวนมาก ปัญหานี้สามารถแก้ไขได้ด้วยการจัดรูปแบบการประมวลผลข้อมูลแบบสองขั้นตอน ขั้นตอนแรกคือการทำให้ข้อมูลเป็นมาตรฐาน และขั้นตอนที่สองคือการวิเคราะห์ข้อมูลที่ทำให้เป็นมาตรฐาน การวิเคราะห์ข้อมูลทางวิทยาศาสตร์หมายความว่า คุณไม่จำเป็นต้องพึ่งพาการค้นหาปัญหาเมื่อสิ้นสุดกระบวนการผลิต แล้วจึงตอบสนองต่อปัญหาเหล่านั้นแบบมีปฏิกิริยา แต่จะช่วยให้คุณสามารถคาดการณ์ปัญหาในเชิงรุกและมั่นใจได้ว่าโอกาสของความล้มเหลวจะลดลง ซึ่งสามารถทำได้เมื่อควบคุมตัวแปรอินพุตของกระบวนการ ในทางกลับกัน มันควบคุมความล่าช้า ซึ่งอาจมีค่าใช้จ่ายสูง

แม้ว่าความสามารถในการคาดการณ์อาจสูง แต่ความจริงก็คือต้นทุนของความล้มเหลวนั้นมีค่ามากกว่ามันมาก