Software für maschinelles Lernen hat bereits ihre Fähigkeiten bei der Früherkennung von Geräteausfällen bewiesen. Eine solche Software ist nahezu autonom und lernt Verhaltensmuster aus den digitalen Datenströmen, die von Sensoren an den Maschinen und in den Prozessen erzeugt werden. Solche fortschrittliche Technologien lernen automatisch und erfordern minimale Ressourcen. Sie lernen ständig und passen sich neuen Signalmustern an, wenn sich die Betriebsbedingungen ändern. Auf einer Maschine gelernte Fehlersignaturen „impfen“ diese Maschine, so dass die gleiche Bedingungen nicht wieder auftreten. Zusätzlich werden die gelernten Signaturen an ähnliche Maschinen übertragen, um zu verhindern, dass sie von denselben herabsetzenden Bedingungen beeinflusst werden.