Važna tema u procesu digitalizacije održavanja je “Prediktivno održavanje”: Nadgledanjem podataka o stroju i statusu moguće je predvidjeti kada će sistem otkazati prije nego što se on zaista dogodi. Pristup baziran na podacima pomaže u postizanju optimalnog održavanja. Na ovaj način se komponente mogu zamijeniti kao mjera opreza i spriječiti zastoji u proizvodnji. Istovremeno, netaknute komponente se ne mijenjaju nepotrebno rano, čime se povećava efikasnost i održivost.
Kako bi se dobilo rano upozorenje o mogućim proizvodnim greškama, predviđanje održavanja koristi modernu cloud platformu. Proizvodni sistemi koje treba nadzirati povezani su u cloud putem sentora i redovno prenose podatke – obično jednom u sekundi. S predviđanjem održavanja, procesi održavanja i popravka mogu se prilagoditi stvarnoj situaciji.
Osim konvencionalnih motora, kućišta za elektromotore također se mehanički proizvode svake minute u fleksibilnim, visoko automatiziranim sistemima u pogonima BMW Grupe. Sistemi predviđanja održavanja koji je razvijen u tu svrhu prepoznaje anomalije pomoću jednostavnih statističkih modela, a u složenijim slučajevima koristeći algoritme umjetne inteligencije. Uz pomoć vizualizacija i alarma, zaposlenik u proizvodnji je unaprijed obaviješten o predstojećim radovima na održavanju.
