Nếu có một cách để đảm bảo độ tin cậy của một sản phẩm, thì hãy đảm bảo khả năng dự đoán của nó PCB là một phần quan trọng của sản phẩm. Trên thực tế, PCB hiện là một phần cốt lõi của hầu hết mọi thiết bị điện tử, từ điện thoại đến hệ thống máy tính. Trên thực tế, từ ô tô đến quốc phòng, từ hàng không đến công nghệ, không có ngành công nghiệp nào có PCB phổ biến.

Trong tất cả các ngành công nghiệp này, độ tin cậy của sản phẩm là rất quan trọng. Cho dù đó là công nghệ y tế hay hàng không, bất kỳ sai lầm nào cũng có thể phải trả giá đắt. Tương tự, trong lĩnh vực y tế, sự cố thiết bị có thể gây ra hậu quả nghiêm trọng, dẫn đến thiệt hại về tính mạng.

Điều này yêu cầu là phương pháp dự đoán truyền thống là lặp lại. Các phương pháp dự đoán truyền thống thường dựa trên các kiểm tra vật lý. Tuy nhiên, kiểm tra có nhược điểm cố hữu là chỉ kiểm tra các khuyết tật bên ngoài. Ngoài ra, một vấn đề khác mà quá trình kiểm tra thực tế phải đối mặt là việc kiểm tra và xử lý vi mô trở thành cơn ác mộng hậu cần khi PCBS phức tạp và có nhiều lỗ thông. Nếu chỉ một vài lỗ được kiểm tra, quá trình này có thể dễ dàng. Do tính đa dạng của sản phẩm cao, các công cụ thống kê truyền thống không đủ để xác định các khuyết tật

Một nhược điểm lớn khác của quá trình kiểm tra là nó có thể diễn ra sau khi quá trình sản xuất kết thúc. Đầu tiên, quá trình này là tốn kém. Thứ hai, khuyết tật có thể có liên quan với nhau, do đó các lô khác cũng có thể bị ảnh hưởng.

Đối với PCBS có độ phức tạp cao và đa dạng sản phẩm, khả năng dự đoán của các thử nghiệm truyền thống không thể được đảm bảo là quan trọng hơn.

Giải pháp cho vấn đề này là sử dụng phân tích dữ liệu cực kỳ toàn diện, tự động hóa thử nghiệm và số hóa. Đó là số liệu thống kê toàn diện dẫn đến độ tin cậy và khả năng truy xuất nguồn gốc. Với dự đoán dữ liệu đáng tin cậy, dự đoán chính xác có thể được thực hiện. Bất kỳ hành vi bất thường nào đều có thể được gọi lên và các sản phẩm không điển hình có thể bị loại bỏ.

Điều này về cơ bản yêu cầu tất cả dữ liệu có sẵn phải được lưu trữ một cách tập trung. Hầu như mọi máy đều cần được lập trình với các giao diện để tải tất cả dữ liệu vào một kho lưu trữ tập trung. Điều này lại cho phép phân tích dữ liệu chuyên sâu. Nó cũng đảm bảo rằng, không giống như quá trình kiểm tra thực tế, một mối tương quan có liên quan xảy ra trong trường hợp hỏng hóc. Tuy nhiên, ngay cả ở đây cũng có những thách thức vì dữ liệu đến từ nhiều nguồn và được chuyển thành nhiều điểm dữ liệu. Vấn đề này có thể được khắc phục bằng cách chính thức hóa một định dạng xử lý dữ liệu hai giai đoạn. Giai đoạn đầu tiên là chuẩn hóa dữ liệu và giai đoạn thứ hai là phân tích dữ liệu đã chuẩn hóa. Phân tích dữ liệu khoa học có nghĩa là bạn không phải dựa vào việc tìm ra các vấn đề ở cuối quá trình sản xuất và sau đó phản hồi chúng trên cơ sở phản ứng. Thay vào đó, nó cho phép bạn chủ động dự đoán các vấn đề và đảm bảo rằng khả năng thất bại được giảm thiểu. Điều này có thể được thực hiện khi kiểm soát các biến đầu vào của quá trình. Đổi lại, nó kiểm soát sự chậm trễ, có thể cực kỳ tốn kém.

Mặc dù khả năng dự đoán có thể cao, nhưng sự thật là cái giá phải trả cho thất bại lớn hơn rất nhiều.