Отримані результати дали змогу сформулювати практичні рекомендації щодо вибору діагностичних конфігурацій: CBR + баєсівські мережі доцільно застосовувати за стабільних режимів роботи, а повну інтеграцію всіх компонентів - за умов перевантаження та дефіциту інформації. Запропонована методологія може бути адаптована до інших інтелектуальних діагностичних систем, що працюють за умов невизначеності, змінного навантаження та неповних даних, зокрема у кіберфізичних та промислових системах. Представлений підхід є універсальним і масштабованим рішенням для прикладних задач діагностики, які потребують високої точності, адаптивності та стійкості.