工業4.0 (Industry 4.0)可望在提高工廠資料自動化效率和生產率方面發揮重大作用，這有一部份要歸功於汽車、物聯網(IoT)和人工智慧(AI)領域的同時進展。我們可以預見，在未來的工業製程中，機器將負責特定的「學習」任務，利用封閉的回饋迴路，即時監控和報告高度詳盡的生產資料，檢測到偏差後會自動觸發源參數調整。透過這種方式，系統將自我控制和校正，從而極大化提升產品良率。
這個過程將產生的驚人的資料量，如要加以利用和分析，將是一項管理上的艱鉅挑戰；但這對機器學習(ML)來說不可或缺，因為AI系統就是被設計成會汲取和「學習」任何一點可用的資訊。儘管電子產業實現這種等級的自動化和智慧尚待時日，但朝向工業4.0的演進已是現在進行式，PCB製造市場的最新趨勢就證明了這一點。
PCB製造商面臨的壓力越來越大，因為他們被要求提供在其廠房生產的每個PCB成品單元越來越詳盡的資料，從而使客戶能夠利用整個供應鏈中以最高精細度的資料快速識別、追蹤和排除PCB缺陷問題。為了因應這一挑戰，PCB製造商正在改變流程，試圖在每個製程階段都擷取PCB生產資料，並進行根本原因分析(root cause analysis)。這個過程將產生具備大量製造數據的資料庫，最終讓整個製造流程具備完整的可見度，以實現對特定PCB中每一層的功能完整性進行評估，並在元件通過生產線時監測其狀態。