Confiabilidade baseada em processos repetíveis
Os módulos individuais – coleta de dados, análise e execução de instruções – são separados para que um erro em uma camada não afete as outras. O mesmo princípio se aplica ao escalonamento: o volume crescente de dados não altera a estabilidade da lógica de decisão.
O usuário pode ver em quais entradas o modelo se baseia e visualizar o histórico de ajustes de posição a qualquer momento.