Klíčem k úspěchu je instalace IoT zařízení a snímačů na kritickém stroji, dokud je v pořádku. Tím je zajištěno, že shromážděné údaje budou skutečně odrážet obvyklé hodnoty pro provoz daného stroje. Tomuto tréninku říkáme trénink modelu umělé inteligence a obvykle trvá několik dní. Model je pak okamžitě nasazen na vybraný stroj, čímž se k průběžnému monitorování přidají technické znalosti konkrétního stroje. Upozornění umožňují pracovníkům rychle reagovat a rozhodnout o vhodné reakci, aby se minimalizovaly ztráty. Většina výstrah umožňuje pracovníkům údržby naplánovat své operace tak, aby nedošlo k neplánovanému omezení výroby.

Okamžitě po nasazení monitorovacího řešení na stroj získá zákazník službu vzdáleného monitorování zařízení. Ví, zda je stroj v provozu, nebo zda došlo k poruše, a má přístup k datům pro vlastní analýzy, kontroly a hodnocení provozu stroje. Po nasazení vyškoleného modelu zákazník obdrží informace o anomáliích stroje včetně doporučených kroků k ověření dopadu na provoz stroje nebo k odstranění problému. Postupem času budou tato doporučení podrobnější a přesnější a to i bez ověření odborným lidským diagnostikem.

Hodnota služby pro zákazníka časem roste. Čím více závad registruje, tím lépe dokáže umělá inteligence závady rozlišovat a poskytuje pracovníkům přesnější informace o závadě a více času na plánování kontrol nebo oprav.

Výrobní ředitelé, kteří tuto investici uskuteční, mají oproti ostatním jasnou výhodu, protože mohou lépe využívat své odborné pracovníky, rychleji reagovat na problémy stroje v počáteční fázi a vytvářet datové a znalostní základny pro budoucí pokročilé modely AI.

Vzhledem k tomu, že na trhu je k dispozici méně odborníků a tlak na inovace a digitalizaci roste, je čas investovat do monitorování s pomocí umělé inteligence.