如果有一種方法可以確保產品的可靠性，那么就要確保其PCB的可預測性，這是產品的重要組成部分。實際上，PCB現在幾乎是從電話到計算機系統的每個電子設備的核心部件。事實上，從汽車到國防，從航空到技術，沒有哪個行業的PCB無處不在。

在所有這些行業中，產品的可靠性至關重要。無論是醫療技術還是航空，任何錯誤都可能被證明是昂貴的。類似地，在醫療領域，設備的故障會導致可怕的后果，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于物理檢查。然而，檢查具有固有的缺點，即只能檢查外部缺陷。此外，物理檢查面臨的另一個問題是，當PCB復雜且具有無數通孔時，微切片和檢查成為后勤噩夢。如果僅檢查幾個過孔，則該過程可以是萬無一失的。由于產品多樣性高，傳統的統計工具不足以找出缺陷

檢查過程的另一個主要缺點是它可以在制造過程結束后進行。其一，這個過程代價高昂。其次，缺陷可能有其他相互聯系，因此其他批次也有可能受到影響。

對于復雜性和產品多樣性高的多氯聯苯，因此，可預測性，傳統檢驗無法保證更為重要。

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。它是全面的統計數據，可以帶來可靠性和可追溯性。通過可靠的數據預測，可以準確地進行預測。可以調出任何異常行為，并且可以刪除非典型產品。

這基本上要求所有可用數據以集中方式存儲。實際上，每臺機器都需要使用接口進行編程，以便將所有數據加載到集中式倉庫中。這反過來又允許深入的數據分析。它還確保與物理檢查過程不同，在出現故障時會產生相關的相關性。然而，即使在這里也存在挑戰，因為數據來自多個來源并轉化為無數的數據點。通過形式化兩階段數據處理格式可以克服該問題。第一階段是指對數據進行歸一化，第二階段是對該歸一化數據進行分析。科學數據分析意味著您不必在制造過程結束后依賴于找到問題，然后在反應的基礎上對其進行響應。相反，它允許您主動預測問題并確保最小化失敗的可能性。這可以在控制過程輸入變量時實現。反過來它控制的是延誤，這可能會導致成本極高。

盡管可預測性可能非常高，但事實是失敗的成本遠遠超過了這個成本。