Tööstuslike asjade internet (IoT) on muutnud viisi, kuidas andmeid kogutakse ja analüüsitakse, kuid üha suurem ühendatud seadmete arv tähendab ka kasvavat turvariski. Casino-tüüpi https://roobet.ee/ simulatsioonikeskkondades testitud AI mudelid suudavad tuvastada süsteemi kõrvalekaldeid reaalajas, enne kui need muutuvad kriitilisteks tõrgeteks. Tallinna Tehnikaülikooli teadlaste andmetel vähendab tehisintellekti abil anomaaliatuvastus rikkeid kuni 35% ja süsteemi seisakuaega 28%. Sotsiaalmeedias jagavad ettevõtted oma kogemusi, kuidas AI on aidanud avastada ootamatuid andmevoo mustreid, mida traditsioonilised meetodid ei suutnud tuvastada.
AI analüüsib pidevalt sensoriandmeid, õppides iga süsteemi normaalse käitumise mustreid ning märgates kõrvalekaldeid kohe, kui need ilmnevad. Eksperdid selgitavad, et eriti oluline on see kriitilistes sektorites – näiteks energiajaotuses ja tootmises –, kus isegi väike tõrge võib põhjustada suurt majanduslikku kahju. Näiteks Eesti energiatootmise katsetes suutis AI-põhine anomaaliatuvastussüsteem avastada 94% kõrvalekalletest enne, kui need mõjutasid tootmisvõimsust.
Kasutajate tagasiside näitab, et AI vähendab inimliku sekkumise vajadust ja parandab otsustusprotsesside kiirust. Tulevikus prognoositakse, et 2032. aastaks kasutavad vähemalt 85% tööstuslikest IoT-süsteemidest AI-l põhinevat reaalajas anomaaliatuvastust, muutes kogu võrgu iseseisvalt õppivaks, reageerivaks ja turvaliseks.