近年由於各種如手機、電腦、IoT、車載等新產品迭代更新頻繁，導致PCB產業產品少量多樣，並且生產製程、配方參數也隨著不同客戶與產品不斷的替換更新，事態加劇，而這也導致企業往往需仰賴資深員工的經驗，在短時間內來調出製造故產品的最佳設定參數；另外，PCB製程複雜，當產線品質問題發生時，往往問題的源頭，可能會歸咎在多個製程上，而無法精確地找出問題要因。

有鑑於此，多數PCB大廠針對製造現場，早期均已投入如MES、機台連線、AIoT、BI等系統，其目的為了實現工廠數據的生產透明化、資訊即時化、產品履歷化、戰情可視化，以期能透過上述的系統，能夠進一步持續改善品質、降低不良等議題，使整體廠內成本降低、工時浪費減少，並有效備料。

早期PCB產業無論遇到甚麼樣的問題，皆會將資料收集後，採用如田口法、6 Sigma等相關品質統計手法來找出要因並進行改善，但觀察到行業內製造現場人員素質不一，且專業統計軟體等運用擴散不易，最重要的是近年資深員工老化與人才招募不易的大環境，這也讓PCB產業無論是自身企業的專業知識留存、複製擴散等，都面臨到嚴苛的課題。
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