如果有办法确保产品的可靠性，那么确保其可预测性 PCB 是产品的重要组成部分。 事实上，PCB 现在几乎是所有电子设备的核心部件，从手机到计算机系统。 事实上，从汽车到国防，从航空到科技，没有一个行业是无处不在的PCB。

在所有这些行业中，产品可靠性至关重要。 无论是医疗技术还是航空，任何错误都可能代价高昂。 同样，在医疗领域，设备故障可能会产生可怕的后果，导致生命损失。

这需要的是传统的可预测性方法是重铸。 传统的可预测性方法通常基于物理检查。 但是，检查具有仅检查外部缺陷的固有缺点。 此外，物理检测面临的另一个问题是，当 PCBS 复杂且通孔众多时，微切片和检测成为物流的噩梦。 如果只检查几个孔，则该过程可以是万无一失的。 由于产品多样性高，传统统计工具不足以识别缺陷

检查过程的另一个主要缺点是它可以在制造过程完成后进行。 首先，这个过程是昂贵的。 其次，缺陷可能以其他方式相互关联，因此其他批次也可能受到影响。

对于复杂度高、产品多样化的PCBS来说，传统测试无法保证的可预测性更为重要。

这个问题的解决方案是使用极其全面的数据分析、测试自动化和数字化。 它是导致可靠性和可追溯性的综合统计数据。 有了可靠的数据预测，才能做出准确的预测。 任何异常行为都可以被调用，非典型产品可以被移除。

这基本上要求以集中方式存储所有可用数据。 实际上，每台机器都需要使用接口进行编程，以将所有数据加载到集中存储库中。 这反过来又允许深入的数据分析。 它还确保与物理检查过程不同，在发生故障时会发生相关的关联。 然而，即使在这里也存在挑战，因为数据来自多个来源并被转换为大量数据点。 这个问题可以通过形式化两阶段数据处理格式来克服。 第一阶段是对数据进行归一化，第二阶段是对归一化后的数据进行分析。 科学数据分析意味着您不必依赖于在制造过程结束时发现问题，然后在被动的基础上做出响应。 相反，它允许您主动预测问题并确保将失败的可能性降至最低。 这可以在控制过程输入变量时完成。 反过来，它控制延迟，这可能是非常昂贵的。

虽然可预测性可能很高，但事实是失败的成本远远超过它。