长期以来，工厂经理开发了许多分析模型和经验法则来预测机械设备的故障，降低维护成本并提高工厂的生产效率。但是，随着近年来人工智能的飞速发展，对机械设备的预测将在未来实现。在性维护方面，应用机器学习算法技术将能够以更少的努力获得更多的结果。在传统的行业惯例中，M2M Data和Senseye等公司主要基于从客户端设备收集的数据来开发物理分析模型。这些数据包括压力，电动机速度，声音和温度。对于这种类型的参数，在分析模型中，如果以上参数偏离正常值，它们都会向管理者发送一条消息，提示机器和设备可能异常。展望未来，包括Otosense，3DSignals，Predikto和Mtell在内的数家初创公司使用机器学习算法在上述数据中查找特定模式，并将这些模式链接到机器和设备的异常情况，尽管这些算法可能并非如此。基于运行中的任何计算机的实际模型，但它仍可以检测到计算机运行时偏离可接受基准的那些异常值。机器学习算法的优势在于，只要使用单个参数，就可以在单个设备中导出多种不同的操作模式，就像天文学家使用机器学习技术将光数据从同一宇宙中的不同源中分离出来一样。确定发光体是属于星系，类星体，行星还是一组星系。上述天文学家的方法也可以用于机器和设备的预测维护，但是与使用光数据的天文学家不同，工厂经理通过安装在机器和设备上的声音传感器收集声音数据。之后，使用机器学习算法来区分场景中的不同声源。当前的机器学习算法可以大致分为两类。一种是监视模式，其中现场人员手动注释分析数据。但是，这种方法的局限性在于它的操作必须依靠训练计算机来学习。可用注释数据的数量，并且由于必须适当微调这组模型以适应那些可用的机器数据，因此这也使系统的准确性易于不稳定。至于另一种不需要人工注释数据的非监视模式，它比监视模式更像是让计算机在黑暗中浏览，尽管这种方法不能清楚地解释或理解机械设备中发生了什么异常情况。 。但是，它可以向管理人员发出任何异常数据的警告。