V tradicionalnih tekstilnih sektorjih, kot sta tkanje in pletenje tkanin za oblačila ter domače tekstilije, ta oprema odpravi osnovni konflikt med visokimi količinami proizvodnje in napakami pri pregledu, ki jih povzroča utrujenost človeka. Omogoča 100 % celovit pregled rolovs tkanin, samodejno prepoznava in natančno določa lokacijo različnih napak pri tkanju in barvanju. S tem znatno zmanjšuje stopnjo vračil končnih izdelkov in ščiti ugled blagovne znamke. Poleg tega omogoča objektivno in dosledno avtomatizirano vrednotenje kakovosti tkanin glede na količino in resnost napak. To optimizira cenovanje in maksimizira izhodno vrednost vsakega rolova, kar pomeni skok od »pregleda« do »inteligentnega upravljanja«.
Na področju industrijskih tekstilij, kjer so zahteve zelo visoke, ima njegova uporaba kritični »najpomembnejši« pomen. Na primer pri trdnih tkaninah za zračne blazinice in varnostne pasove v avtomobilih lahko celo najmanjša napaka povzroči katastrofalne posledice. Oprema omogoča zaznavanje takšnih »mikropomanjkav« in s tem postane pomemben dejavnik pri varovanju življenj ter pri izpolnjevanju strogih industrijskih certifikacij. Podobno je natančno prepoznavanje mikroporas in onesnažil pri tekstilijah, kot so kirurške obleke in implantati, ključno za ohranjanje sterilnih pregrad in zagotavljanje varnosti pacientov.
Poleg tega ima zanesljivost opreme neposreden vpliv na uspeh infrastrukturnih projektov pri proizvodnji netkanih materialov, kot so geotekstilije za gradbene inženirje. Učinkovito zaznava skrite tveganje, kot so neenakomerna tvorba vlaknene mreže ali nihanja debeline, s čimer preprečuje dragocene inženirske napake. Pri otroških plenicah in higienskih izdelkih zagotavljanje enakomernosti absorpcijskih jedrov in površinskih slojev neposredno vpliva na udobje, preprečevanje puščanja ter zaupanje potrošnikov.
V prihodnosti se stroji za pregled tkanin spreminjajo iz »varovanja kakovosti« v »podatkovne motorje«. Z integracijo v okvire IoT in Industry 4.0 postajajo temeljni element pri gradnji pametnih tovarn. S prenosom podatkov o kakovosti v realnem času v sisteme za izvajanje proizvodnje omogočajo podporo odločanju pri optimizaciji procesov od začetka do konca. Z globokim analiziranjem podatkov o napakah lahko že preden nastanejo kritični problemi v nadrejenih procesih, kot so tkanje in barvanje, uvedemo celo prediktivno vzdrževanje, s čimer omogočimo temeljni premik z »nadzora po dogodku« na »premogilen preprečevanje«.