Якщо є спосіб забезпечити надійність товару, то забезпечення передбачуваності його Друкована плата є важливою частиною продукту. Фактично, друковані плати зараз є основною частиною майже кожного електронного пристрою, від телефонів до комп’ютерних систем. Насправді, від автомобільної до оборонної, від авіаційної до технологічної, жодна промисловість не є повсюдно поширеною друкованою платою.

У всіх цих галузях надійність продукції має вирішальне значення. Будь то медична техніка чи авіація, будь -які помилки можуть коштувати дорого. Подібним чином у медичній сфері відмови обладнання можуть мати жахливі наслідки, що призведе до загибелі людей.

Для цього потрібно, щоб традиційним методом передбачуваності було перепланування. Традиційні методи передбачуваності зазвичай ґрунтуються на фізичних перевірках. Однак інспекції мають невід’ємний недолік – перевіряти лише зовнішні дефекти. Крім того, іншою проблемою, з якою стикається фізичний огляд, є те, що мікророзрізання та перевірка стають логістичним кошмаром, коли ПХБ складні і мають численні наскрізні отвори. Якщо перевірити лише кілька отворів, процес може бути надійним. Через велику різноманітність продукції традиційних статистичних засобів недостатньо для виявлення дефектів

Ще одним істотним недоліком процесу перевірки є те, що він може відбуватися після завершення виробничого процесу. По -перше, процес дорогий. По -друге, дефект може бути іншим чином взаємопов’язаний, тому можуть постраждати й інші партії.

Для PCBS з високою складністю та різноманітністю продукції важливішою є передбачуваність традиційних тестів.

Вирішенням цієї проблеми є використання надзвичайно комплексного аналізу даних, автоматизації тестування та оцифрування. Всеосяжна статистика веде до надійності та відстеження. Завдяки надійному прогнозуванню даних можна зробити точний прогноз. Будь -яку ненормальну поведінку можна викликати, а нетипові продукти можна видалити.

Це в основному вимагає, щоб усі наявні дані зберігалися централізовано. Практично на кожній машині потрібно запрограмувати інтерфейси для завантаження всіх даних у централізоване сховище. Це, у свою чергу, дозволяє проводити поглиблений аналіз даних. Він також гарантує, що, на відміну від процесу фізичного огляду, у разі збою має місце відповідна кореляція. Однак навіть тут виникають проблеми, оскільки дані надходять із кількох джерел і перетворюються на численні точки даних. Цю проблему можна подолати, формалізувавши двоетапний формат обробки даних. Перший етап – нормалізація даних, а другий – аналіз нормалізованих даних. Аналіз наукових даних означає, що вам не доведеться розраховувати на виявлення проблем в кінці виробничого процесу, а потім на реагування на них реактивно. Натомість він дозволяє завчасно передбачати проблеми та гарантувати, що ймовірність невдачі зведена до мінімуму. Це можна зробити під час керування вхідними змінними процесу. У свою чергу, він контролює затримки, які можуть бути надзвичайно дорогими.

Хоча передбачуваність може бути високою, правда в тому, що вартість невдач значно перевищує її.