如果有一種方法可以確保產品可靠，那就是要確保其PCB的可預測性，這是產品的重要組成部分。實際上，PCB是當今幾乎所有電子產品（從電話到計算機系統）中的核心組件。實際上，從汽車到國防，從航空業到技術，沒有哪個行業的PCB并非無處不在。

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技術，任何錯誤都可能造成巨大的損失。類似地，在醫療領域，設備故障可能會帶來可怕的后果，導致生命損失。

這就需要改寫傳統的可預測性方法。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。物理檢查還面臨的另一個問題是，當PCB復雜且具有無數的過孔時，微切片和檢查成為后勤上的噩夢。如果只檢查了幾個通孔，則該過程將是萬無一失的。由于產品多樣性高，傳統的統計工具不足以找出缺陷

檢驗過程的另一個主要缺點是，檢驗過程可以在制造過程結束后進行。第一，該過程成本高昂。其次，缺陷可能具有其他相互聯系，因此有可能也影響其他批次。

因此，對于復雜性和產品多樣性較高的PCB，傳統檢查無法保證的可預測性就變得尤為重要。

解決此問題的方法是使用極為全面的數據分析，測試自動化和數字化。它是全面的統計信息，可以導致可靠性和可追溯性。借助強大的數據，可以準確地進行預測。任何異常行為都可以被消除，非典型產品可以被清除。

這本質上要求的是所有可用數據都以集中方式存儲。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。反過來，這允許進行深入的數據分析。它還可以確保與物理檢查過程不同，在出現故障時進行相關的關聯。但是，即使在這里，也存在挑戰，因為數據是從多個來源獲取的，并轉換為無數的數據點。可以通過形式化兩階段數據處理格式來解決此問題。第一個階段是指對數據進行標準化，第二個階段是對已標準化的數據進行分析。科學的數據分析意味著您不必在制造過程結束后就依靠查找問題來做出反應。相反，它使您可以主動預測問題并確保將故障的可能性降到最低。由于可以控制過程輸入變量，因此可以做到這一點。反過來，它所控制的是延遲，這可能會造成極大的損失。

即使可預測性可能會非常寶貴，但事實是，失敗的代價遠遠超過了這一代價。