Kung may isang paraan upang matiyak ang pagiging maaasahan ng isang produkto, pagkatapos ay tiyakin ang kakayahang mahulaan nito PCB ay isang mahalagang bahagi ng produkto. Sa katunayan, ang PCB ngayon ay isang pangunahing bahagi ng halos bawat elektronikong aparato, mula sa mga telepono hanggang sa mga computer system. Sa katunayan, mula sa automotive to defense, mula sa aviation hanggang sa teknolohiya, walang industriya ang nasa lahat ng pook PCB.

Sa lahat ng mga industriya na ito, kritikal ang pagiging maaasahan ng produkto. Teknikal man o teknolohiyang medikal, ang anumang pagkakamali ay maaaring patunayan nang magastos. Katulad nito, sa larangan ng medisina, ang mga pagkabigo sa kagamitan ay maaaring magkaroon ng matinding kahihinatnan, na nagreresulta sa pagkawala ng buhay.

Ano ang kinakailangan nito ay ang tradisyonal na pamamaraan ng kakayahang mahulaan ang recasting. Ang mga tradisyunal na pamamaraan ng paghula ay karaniwang batay sa mga pisikal na pagsusuri. Gayunpaman, ang mga inspeksyon ay may likas na kawalan ng pagsusuri lamang para sa panlabas na mga depekto. Bilang karagdagan, ang isa pang problema na kinakaharap ng pisikal na inspeksyon ay ang microslicing at inspeksyon ay naging isang logistikong bangungot kapag ang PCBS ay kumplikado at maraming mga through-hole. Kung ilang mga butas lamang ang nasuri, ang proseso ay maaaring maging walang palya. Dahil sa mataas na pagkakaiba-iba ng produkto, hindi sapat ang tradisyunal na mga tool sa istatistika upang makilala ang mga depekto

Ang isa pang pangunahing kawalan ng proseso ng pag-iinspeksyon ay maaari itong maganap matapos ang proseso ng pagmamanupaktura. Una, ang proseso ay mahal. Pangalawa, ang depekto ay maaaring magkaugnay sa kabilang banda, kaya ang iba pang mga batch ay maaari ding maapektuhan.

Para sa PCBS na may mataas na pagiging kumplikado at pagkakaiba-iba ng produkto, ang kakayahang mahulaan ang mga tradisyunal na pagsubok ay hindi garantisadong mas mahalaga.

Ang solusyon sa problemang ito ay ang paggamit ng sobrang komprehensibong pagsusuri ng data, pagsubok sa pag-aautomat at pag-digitize. Ito ay komprehensibong istatistika na humantong sa pagiging maaasahan at kakayahang mai-trace. Sa maaasahang hula ng data, maaaring magawa ang tumpak na hula. Ang anumang abnormal na pag-uugali ay maaaring tawaging up, at ang mga hindi tipikal na produkto ay maaaring alisin.

Karaniwang hinihiling nito na ang lahat ng magagamit na data ay maiimbak sa isang sentralisadong pamamaraan. Halos bawat machine ay kailangang mai-program sa mga interface upang mai-load ang lahat ng data sa isang sentralisadong lalagyan. Pinapayagan din nito ang malalim na pagsusuri ng data. Tinitiyak din nito na, hindi katulad ng proseso ng pisikal na inspeksyon, ang isang nauugnay na ugnayan ay nangyayari sa kaganapan ng isang pagkabigo. Gayunpaman, kahit dito may mga hamon dahil ang data ay nagmumula sa maraming mga mapagkukunan at isinalin sa maraming mga puntos ng data. Ang problemang ito ay maaaring mapagtagumpayan sa pamamagitan ng pag-pormal sa isang dalawang yugto na format ng pagproseso ng data. Ang unang yugto ay upang gawing normal ang data, at ang pangalawang yugto ay pag-aralan ang na-normalize na data. Nangangahulugan ang pagsusuri ng siyentipikong data na hindi mo kailangang umasa sa paghahanap ng mga problema sa pagtatapos ng proseso ng pagmamanupaktura at pagkatapos ay pagtugon sa mga ito sa isang reaktibong batayan. Sa halip, pinapayagan kang maagap na maagap ang mga problema at matiyak na ang posibilidad na mabigo ay mabawasan. Magagawa ito kapag kinokontrol ang mga variable ng pag-input ng proseso. Kaugnay nito, kinokontrol nito ang mga pagkaantala, na maaaring labis na magastos.

Habang ang hula ay maaaring maging mataas, ang totoo ay ang gastos ng kabiguan ay higit na mas malaki kaysa dito.