Промышленный мониторинг в современных условиях сопровождается возможностью сбора с помощью датчиков и приборов больших массивов данных, подлежащих обработке и анализу. В то же время наличие аномалий в наблюдениях негативно влияет на результаты анализа, ухудшая их качество, объясняющую способность и прогнозную силу. Эта проблема в работе решается путем импутации аномальных наблюдений с помощью расчетных значений экзогенной переменной, полученных в результате регрессионного моделирования. Кроме того, выявление аномалий позволило определить «узкие места» и проблемные точки как в съеме данных, так и в производственном процессе в целом и рекомендовать управленческие решения, способствующие их устранению.