Хотя искусственный интеллект способен анализировать обширные объемы производственных данных и заблаговременно сигнализировать о потенциальных сбоях в работе оборудования, сам по себе прогноз не приносит достаточной пользы.
Специалисту требуется глубокое понимание причин, по которым модель прогнозирует поломку, а также информация о текущей стоимости ремонта и последствиях отсрочки обслуживания на период в месяц.
Таким образом, для применения в промышленной сфере ИИ должен обладать не только высокой точностью, но и быть объяснимым, предсказуемым и интегрированным непосредственно в действующие рабочие процессы.