如果有辦法確保產品的可靠性，那麼確保其可預測性 PCB 是產品的重要組成部分。 事實上，PCB 現在幾乎是所有電子設備的核心部件，從手機到計算機系統。 事實上，從汽車到國防，從航空到科技，沒有一個行業是PCB無處不在的。

在所有這些行業中，產品可靠性至關重要。 無論是醫療技術還是航空，任何錯誤都可能代價高昂。 同樣，在醫療領域，設備故障會產生可怕的後果，導致生命損失。

這需要的是傳統的可預測性方法是重鑄。 傳統的可預測性方法通常基於物理檢查。 但是，檢查具有僅檢查外部缺陷的固有缺點。 此外，物理檢測面臨的另一個問題是，當 PCBS 複雜且通孔眾多時，微切片和檢測成為物流的噩夢。 如果只檢查幾個孔，這個過程可以是萬無一失的。 由於產品多樣性高，傳統統計工具不足以識別缺陷

檢查過程的另一個主要缺點是它可以在製造過程完成後進行。 首先，這個過程是昂貴的。 其次，缺陷可能以其他方式相互關聯，因此其他批次也可能受到影響。

對於復雜度高、產品多樣化的PCBS來說，傳統測試無法保證的可預測性更為重要。

這個問題的解決方案是使用極其全面的數據分析、測試自動化和數字化。 它是導致可靠性和可追溯性的綜合統計數據。 有了可靠的數據預測，才能做出準確的預測。 任何異常行為都可以被調用，非典型產品可以被移除。

這基本上要求以集中方式存儲所有可用數據。 幾乎每台機器都需要使用接口進行編程，以將所有數據加載到集中存儲庫中。 這反過來又允許深入的數據分析。 與物理檢查過程不同，它還確保在發生故障時發生相關關聯。 然而，即使在這裡也存在挑戰，因為數據來自多個來源並被轉換為大量數據點。 這個問題可以通過形式化兩階段數據處理格式來克服。 第一階段是對數據進行歸一化，第二階段是對歸一化後的數據進行分析。 科學數據分析意味著您不必依賴於在製造過程結束時發現問題，然後在被動的基礎上做出響應。 相反，它允許您主動預測問題並確保將失敗的可能性降至最低。 這可以在控製過程輸入變量時完成。 反過來，它控制延遲，這可能是非常昂貴的。

雖然可預測性可能很高，但事實是失敗的成本遠遠超過它。