近年由於各种如手机、电脑、IoT、车载等新产品迭代更新频繁，导致PCB产业产品少量多样，并且生产制程、配方叁数也随着不同客户与产品不断的替换更新，事态加剧，而这也导致企业往往需仰赖资深员工的经验，在短时间内来调出制造故产品的最隹设定叁数；另外，PCB制程复杂，当产线品质问题发生时，往往问题的源头，可能会归咎在多个制程上，而无法精确地找出问题要因。

有监於此，多数PCB大厂针对制造现场，早期均已投入如MES、机台连线、AIoT、BI等系统，其目的为了实现工厂数据的生产透明化、资讯即时化、产品履历化、战情可视化，以期能透过上述的系统，能够进一步持续改善品质、降低不良等议题，使整体厂内成本降低、工时浪费减少，并有效备料。

早期PCB产业无论遇到甚麽样的问题，皆会将资料收集後，采用如田囗法、6 Sigma等相关品质统计手法来找出要因并进行改善，但观察到行业内制造现场人员素质不一，且专业统计软体等运用扩散不易，最重要的是近年资深员工老化与人才招募不易的大环境，这也让PCB产业无论是自身企业的专业知识留存、复制扩散等，都面临到严苛的课题。
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