L'objectif du projet était de permettre à Primetals de comprendre les prédictions et conclusions générées par son simulateur de données existant. En intégrant une IA explicable, il s'agissait de fournir une visualisation plus claire et détaillée des résultats, offrant une transparence pour que les résultats inspirent confiance et optimisent l'efficacité de l'usine.

L'équipe de Primetals faisait face à des contradictions entre les prédictions générées par leur ancien système de simulation et leurs propres déductions et attentes basées sur la connaissance actuelle de l'état de l'usine. Les prédictions ne correspondaient pas à la réalité et l'équipe ne comprenait pas pourquoi le système générait ces résultats.  Ce problème entravait la prise de décisions futures, car sans une interprétation claire des données, il était difficile de planifier les améliorations.