В статье исследуется возможность автоматизации прогнозирования потенциальных отказов сложного технологического оборудования с помощью современных методов обработки данных и систем машинного обучения. Основной фокус сделан на описании существующих алгоритмов машинного обучения, используемых в предиктивном анализе, таких как регрессионный анализ, классификация и кластеризация данных, а также применение нейронных сетей, включая сверточные и рекуррентные сети. Эти методы позволяют эффективно выявлять и анализировать основные режимы работы оборудования и прогнозировать потенциальные отказы на основе исторических данных. Правильное применение этих методов может существенно повысить надежность и эффективность обслуживания оборудования на крупных производствах, снизить затраты на ремонт и замену оборудования, а также повысить общую производительность и конкурентоспособность предприятия. В статье подробно рассматриваются примеры использования этих алгоритмов в реальных условиях, что позволяет получить практическое представление о возможностях и перспективах предиктивного анализа в промышленности.