V zadnjih letih se je hitro razvijala akustična slikarska tehnologija za zaznavanje napak v GIS. Ta tehnologija omogoča intuicijen postopek lokacije izvora zvoka, kar pomaga osebju za vzdrževanje in delovanje, da se osredotoči na točno lokacijo napak v GIS, s tem pa se poveča učinkovitost analize in odpravljanja napak.
Lokacija izvora zvoka je le prvi korak. Še bolj idealno bi bilo, če bi bile običajne vrste napak v GIS avtomatsko prepoznane z uporabo umetne inteligence (AI), skupaj z inteligenčnimi priporočili za strategije vzdrževanja.

Napake, kot so prosto stojajoče vintne glave, premikanje gume in prosto stojajoči notranji ščitni komponenti, ki povzročajo neobičajne zvoke, lahko trenutno lokiramo z uporabo akustične slikarske tehnologije.
Vendar zaradi strukturnih razlik med enotami GIS različnih proizvajalcev in modelov ter različnih konfiguracij bahov v različnih inženirskih projektih, generirani zvočni signali pogosto nosijo lastne značilnosti. To dodaja kompleksnost in tehnične izzive pri diagnostiki napak v GIS z uporabo akustične slikarske tehnologije.

Napredek bo zahteval tesno sodelovanje med akustičnimi strokovnjaki in strokovnjaki za preklopnike električnih omrežij, integriranje domenskih znanj in izkušenj na terenu za iterativno testiranje, izboljševanje in optimizacijo inženirskih metod in algoritmov za analizo zvočnih in vibracijskih signalov.

S stalnim napredkom akustične slikarske tehnologije in izboljšanjem učinkovitosti algoritmov AI bo uporaba bolj naprednih tehnologij znatno zmanjšala delovno obremenitev osebja za delovanje in vzdrževanje na mestu.