Nghiên cứu này đánh giá khả năng phát hiện và nhận dạng lỗi của mạng ART ANN so với phương pháp suy luận theo luật trên máy lắp ráp vòng O. ART ANN có khả năng phân loại dữ liệu đầu vào thành các cụm, nhưng hiệu suất phụ thuộc vào tham số cảnh giác và thứ tự dữ liệu huấn luyện. Trong khi đó, phương pháp suy luận theo luật yêu cầu xây dựng mô hình chi tiết nhưng lại dễ điều chỉnh và nhận dạng rõ ràng các lỗi chưa biết và lỗi đồng thời. Kết quả cho thấy phương pháp suy luận theo luật có tính thực tiễn cao hơn trong ứng dụng FDI. Tài liệu cũng đề xuất hướng phát triển hệ thống FDI lai giữa ANN và suy luận theo luật để cải thiện khả năng thích nghi.