Para permitir que a Inteligência Artificial detecte e avalie irregularidades relevantes ao negócio, os algoritmos de Machine Learning são aplicados com base nos dados do processo e, em seguida, programados para determinar quais anomalias têm impacto na eficiência econômica da planta. O próprio operador da planta define, em seguida, o foco adicional da Inteligência Artificial por meio do painel de controle do aplicativo, onde os problemas no sistema podem ser selecionados, avaliados e comentados. Esta fase de avaliação é acompanhada por vários ciclos de retroalimentação, de modo que o operador da planta tenha a tecnologia bem treinada, concentrada e capaz de avaliar anomalias tendo como base os dados do processo para sua relevância comercial.

O aplicativo AI Anomaly Assistant é configurado como aplicação em nuvem ou dentro da própria infraestrutura do usuário como, por exemplo, em um PC, equipamento Simatic ou em uma máquina virtual. A solução baseada em nuvem é especialmente vantajosa durante a fase de treinamento e de avaliação, uma vez que suporta colaboração eficiente entre analistas de dados e operadores de plantas. Além disso, ele também permite que os resultados da detecção de anomalias sejam combinados com outros serviços, como a gestão de ativos preditivos, como parte do Asset Performance Suite (APS).