Dieses Kapitel evaluiert die entwickelte Methodik zur Industrialisierung maschineller Lernverfahren anhand dreier Fallstudien. Zunächst wird die Industrialisierungsfähigkeit prädiktiver Modelle im MIG-Schweißen durch Quantifizierung aleatorischer Unsicherheiten bewertet. Das zweite Beispiel kombiniert unüberwachtes Lernen mit FEM-Simulationen zur Analyse komplexer Datensignaturen in der additiven Fertigung. Abschließend adressiert eine erklärbare Modellarchitektur zur Faltenbalgmontage gezielt epistemische Unsicherheiten. Diese Validierung belegt die Notwendigkeit eines systematischen Vorgehens bei der Integration datengetriebener Modelle in Fertigungsanlagen.