首先，可以通过结构化实现的三维锡膏印刷检测(3D SPI)识别这些根本原因，并且利用3D SPI更好的实现过程控制以及识别变化。此外，在电路板组装后认真的检查SPI数据可以找到问题的根本原因，这种智能可以输入到检测指标中，通过为错误和变化确定更有效的工艺参数从而来预防问题。
为了有效的分析根本原因，制造商必须首先了解怎样把回流焊后发现的特定问题与锡膏印刷流程联系起来。根据试验研究和实施无铅化过程的初步经验，目前已经确定了多个关注领域。回流焊中无铅锡膏的润湿力较低，导致了锡桥缺陷在回流焊后更加普遍。由于这种回流焊的现象，锡膏检测系统可以通过编程接受普通共晶上的最小锡桥量。在拥有更多限制的无铅过程中，不得不重新考虑下限的设置。此外，由于下游流程能够使用更加强健的回流焊特点来校正印刷的不一致性，因此体积和面积的容限比传统意义更宽广。
研究表明，小型芯片器件的印刷注册问题与元器件偏移相比，其缺陷数量翻了一倍。偏移锡膏上缺少润湿力会导致更高的墓碑现象发生率。这表明了更多的重视和查看锡膏印刷注册所具有的一个优势。因此，通过利用从SPI工具中获得的注册数据，可以分析出根本原因。然后通过利用从这一试验获得的知识，制造商可以更有效地采取预防措施。
为了在锡膏印刷过程中进行这种级别的根本原因分析，这要求来自3D SPI检测系统数据的正确分辨率。
属性数据或通过-未通过测试数据可能并不能有效的识别问题，而只是能简单的表明问题的存在，这些缺陷报警取决于用户所树立的准确通过与否的标准，而这些标准存在着很大的主观性。由于印刷过程中拥有各种各样的变量，因此锡膏容积、高度和面积的量化分析对了解和提出更加有效的根本原因分析起着至关重要的作用。通过使用量化数据，可以监测和识别发展趋势和变化；其可能不会出现在最后的属性级故障数据中。同时，如果制造商希望了解其能力以及在发生变化时其识别能力，那么适当的流程特性描述是非常重要的。通过针对最初的流程特性描述使用发展趋势和变化分析，用户可以洞察到印刷问题是如何传播到回流焊相关的缺陷中。
起初，由于整个行业已经受到教育，知道锡膏流程对产品线最终的缺陷的影响最为明显，因此可以以更快反应方式去分析根本原因。然而，我们可以采用并将这些知识转化成预防性更强的措施，这样一来，可以通过对3D SPI数据更加仔细的检查，在制造过程中实现主动性更强的优化。
在考察无铅制造锡膏印刷过程中的根本原因时，制造商将从下述特定流程和培训中受益。了解由于无铅焊接特点而导致的回流焊典型的失败模式至关重要，以便3D SPI检测系统能够最有效的找到和量化这些问题。此外，通过属性数据和测量数据的同时使用，并把重点放在功能的最初特性描述上，3D SPI必定能被最大限度的利用。
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