Bir ürünün güvenilirliğini sağlamanın bir yolu varsa, o zaman ürünün öngörülebilirliğini sağlamak PCB ürünün önemli bir parçasıdır. Aslında, PCB artık telefonlardan bilgisayar sistemlerine kadar neredeyse her elektronik cihazın temel bir parçası. Aslında, otomotivden savunmaya, havacılıktan teknolojiye kadar hiçbir endüstri her yerde PCB değildir.

Tüm bu endüstrilerde ürün güvenilirliği kritik öneme sahiptir. İster tıbbi teknoloji ister havacılık olsun, herhangi bir hata pahalıya mal olabilir. Benzer şekilde, tıp alanında, ekipman arızaları ciddi sonuçlara yol açarak can kaybına neden olabilir.

Bunun gerektirdiği şey, geleneksel öngörülebilirlik yönteminin yeniden biçimlendirme olmasıdır. Geleneksel öngörülebilirlik yöntemleri genellikle fiziksel kontrollere dayanır. Bununla birlikte, denetimler, yalnızca dış kusurları kontrol etmenin doğal dezavantajına sahiptir. Ek olarak, fiziksel muayenenin karşılaştığı bir diğer sorun, PCB’ler karmaşık olduğunda ve çok sayıda açık deliğe sahip olduğunda mikro dilimleme ve incelemenin lojistik bir kabusa dönüşmesidir. Yalnızca birkaç delik kontrol edilirse, işlem kusursuz olabilir. Yüksek ürün çeşitliliği nedeniyle, geleneksel istatistiksel araçlar kusurları belirlemek için yetersizdir.

Denetim sürecinin bir diğer önemli dezavantajı, üretim süreci bittikten sonra gerçekleşebilmesidir. İlk olarak, süreç pahalıdır. İkincisi, kusur başka türlü birbiriyle ilişkili olabilir, bu nedenle diğer partiler de etkilenebilir.

Yüksek karmaşıklık ve ürün çeşitliliğine sahip PCBS için, garanti edilemeyen geleneksel testlerin öngörülebilirliği daha önemlidir.

Bu sorunun çözümü, son derece kapsamlı veri analizi, test otomasyonu ve sayısallaştırma kullanmaktır. Güvenilirlik ve izlenebilirlik sağlayan kapsamlı istatistiklerdir. Güvenilir veri tahmini ile doğru tahmin yapılabilir. Herhangi bir anormal davranış çağrılabilir ve atipik ürünler kaldırılabilir.

Bu temelde mevcut tüm verilerin merkezi bir şekilde saklanmasını gerektirir. Tüm verileri merkezi bir havuza yüklemek için neredeyse her makinenin arayüzlerle programlanması gerekir. Bu da derinlemesine veri analizine izin verir. Ayrıca, fiziksel inceleme sürecinden farklı olarak, bir arıza durumunda ilgili bir korelasyonun oluşmasını sağlar. Bununla birlikte, veriler birden fazla kaynaktan geldiğinden ve çok sayıda veri noktasına çevrildiğinden burada bile zorluklar vardır. Bu problem, iki aşamalı bir veri işleme formatının resmileştirilmesiyle aşılabilir. İlk aşama verileri normalleştirmek, ikinci aşama ise normalleştirilmiş verileri analiz etmektir. Bilimsel veri analizi, üretim sürecinin sonunda sorunları bulmaya ve ardından bunlara reaktif bir temelde yanıt vermeye güvenmek zorunda olmadığınız anlamına gelir. Bunun yerine, sorunları proaktif olarak tahmin etmenize ve başarısızlık olasılığının en aza indirilmesini sağlamanıza olanak tanır. Bu işlem girdi değişkenlerini kontrol ederken yapılabilir. Buna karşılık, son derece maliyetli olabilen gecikmeleri kontrol eder.

Öngörülebilirlik yüksek olsa da, gerçek şu ki, başarısızlığın maliyeti bundan çok daha ağır basıyor.