Het doel van CausAICA is het ontwikkelen van een framework voor Root Cause Analysis (RCA) met een aanvullende interactieve diagnostische assistent die gebruikmaakt van causale AI, multimodale data-integratie en ingenieursmodellen om te achterhalen waarom storingen optreden in complexe machines.

Door sensordata, onderhoudslogboeken en expertise van vakmensen te combineren, ondersteunt deze gerichte aanpak efficiëntere storingsonderzoeken en biedt het verklaarbare inzichten om de productbetrouwbaarheid te verbeteren en de juiste corrigerende maatregelen mogelijk te maken.

Daarnaast wijst de methode op blinde vlekken waar cruciale gegevens ontbreken, wat helpt bij het verfijnen van monitoring- en dataverzamelstrategieën om de nauwkeurigheid van de oorzaakanalyse te verbeteren.

Deze aanpak heeft niet alleen het potentieel om operationele kosten te verlagen en stilstand te minimaliseren, maar stelt technici en ingenieurs ook in staat om continu te werken aan verbeteringen in machinekwaliteit en betrouwbaarheid.