ในการนำปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence: AI) มาใช้งานนั้น นอกจากจำเป็นจะต้องมีข้อมูลที่เหมาะสมแล้ว อีกขั้นตอนหนึ่งซึ่งขาดไม่ได้ก็คือ Proof of Concept (POC) ซึ่งจะเป็นกระบวนการที่ช่วยให้ผู้ผลิตสามารถตรวจสอบได้ว่า AI จะเป็นประโยชน์ต่อกระบวนการผลิตจริงหรือไม่

ยกตัวอย่างเช่น การนำ AI มาใช้ตรวจสอบชิ้นงานมีตำหนิ หากสมมุติให้ใน 1 วันผลิตชิ้นงาน 10,000 ชิ้น และมีชิ้นงานชำรุดที่รับได้อยู่ที่ 10 ชิ้น ในกรณีนี้ ผู้รับผิดชอบโดยส่วนใหญ่ มักจะประเมินว่า หาก AI มีความแม่นยำอยู่ที่ 80 - 90% แล้ว ก็จะสามารถนำมาใช้ในกระบวนการได้

และหลายคน มักคิดว่า ความแม่นยำ 80 - 90% นี้เพียงพอ แต่ในความเป็นจริงแล้ว การใช้ความรู้สึกส่วนตัวในการตัดสินว่าจะนำ AI มาใช้หรือไม่เป็นสิ่งที่ผิดไปจากความจริงมาก โดยในกรณีเดียวกันนี้ หาก AI มีความแม่นยำ 90% แล้ว แปลว่า AI จะทำงานผิดพลาด 10% หรือเท่ากับตรวจสอบชิ้นงานผิดพลาด 1,000 ชิ้น และหากจำนวนชิ้นงานมีตำหนิที่รับได้คือ 10 ชิ้น แปลว่าต้องใช้ AI ที่มีความแม่นยำ 99.99% 

อย่างไรก็ตาม ในความเป็นจริงนั้น ทางเทคโนโลยีแล้ว ไม่มี AI ใดสามารถทำงานได้ถูกต้อง 99.99%

ในกรณีเช่นนี้ หากผู้ผลิตมีประสบการณ์ว่า จากชิ้นงาน 10,000 ชิ้น จะเป็นชิ้นงานมีตำหนิ 10 ชิ้นจริง แปลว่าตัวเลขที่เป็นส่วนต่าง คือการทำงานของ AI ที่ผิดพลาด และหากผู้ผลิตเชื่อ AI ก็จะทำให้ชิ้นงานที่ได้คุณภาพกลายเป็น Loss ได้

กรณีตัวอย่างเช่นนี้เอง ที่แสดงให้เห็นว่า การทำ POC ก่อนตัดสินใจเลือก AI มีความสำคัญเป็นอย่างยิ่ง และเป็นตัวช่วยในการตัดสินใจว่า ผู้ผลิตควรนำ AI มาใช้ในกระบวนการนี้จริงหรือไม่ อย่างไรก็ตามมีความเป็นไปได้ว่า อาจเกิดปัญหาอื่นหลังจากการติดตั้งไปแล้วเช่นกัน ซึ่งก็เป็นอีกเรื่องที่ผู้รับผิดชอบควรคำนึงอย่างถี่ถ้วนเสียก่อน และการนำมาใช้ในกระบวนการใด ๆ ก็ตาม ก็ย่อมมีข้อดีข้อเสียทั้งสิ้น ดังนั้น AI จะเหมาะแก่การนำมาใช้ในสายการผลิตหรือไม่นั้น ขึ้นกับการพิจารณาแล้วว่าการนำมาใช้ทำให้เกิดความคุ้มค่าจริงหรือไม่