В предложенной статье рассматривается проблема автоматизированного использования современных методов и алгоритмов обработки данных с помощью систем машинного обучения и искусственного интеллекта для решения актуальной задачи предиктивного прогнозирования потенциальных отказов сложного технологического оборудования. Основное внимание уделяется подробному описанию примеров существующих алгоритмов машинного обучения, используемых в современном предиктивном анализе. Применение таких методов позволяет эффективно выделять и анализировать основные режимы работы и прогнозировать отказ сложного технологического оборудования на основе исторических данных. В статье подробно рассматриваются такие алгоритмы, как: регрессионный анализ, классификация и кластеризация данных а также использование нейронных сетей (преимущественно сверточных и рекуррентных. Эти алгоритмы и методы являются лишь некоторыми из множества инструментов, доступных для предиктивного анализа в промышленности. Их правильное применение может значительно повысить надежность и эффективность обслуживания оборудования на крупных производствах в целом.