De nos jours, la production nécessite des machines et des cellules. Les données collectées pour la surveillance réelle peuvent être évaluées pour améliorer la gestion des actifs et éviter les pannes de machines. Les data scientists utilisent la connaissance des machines et découvrent les raisons de l’incapacité à faire des prédictions significatives.

Le processus de données indique l’utilisation de différentes températures et vibrations dans la fabrication de données pour prédire les défaillances. Après avoir détecté les écarts par rapport aux performances optimales de la machine, les ingénieurs peuvent prendre des mesures préventives critiques. Ceux-ci s’avèrent utiles pour éviter un échec important.