Mit Predictive Maintenance meint „vorausschauende Wartung“.  Sie verfolgt den Ansatz, Maschinen und Anlagen proaktiv zu warten und instant zu halten.  Störungs- und Ausfallzeiten sollen weitestgehend minimiert werden. Das Verfahren nutzt hochauflösende Mess- und Produktionsdaten aus Maschinen, Anlagen und Sensoren für die Prognose.  Daraus werden erforderliche Wartungsmaßnahmen abgeleitet.  In Verbindung mit maschinellem Lernen (Machine Learning) und künstlicher Intelligenz (KI) liefern beispielsweise Algorithmen für die Anomalie-Erkennung oft noch bessere Ergebnisse für vorausschauende Wartungs- und Instanthaltungsmaßnamen.

Vorteile sind die Vermeidung etwaiger Ausfälle oder Störungen, die Verringerung von Stillstandzeiten oder die Senkung der Wartungskosten. Die Verarbeitung der enormen Datenmengen erfordert leistungsfähige, performante Systeme und Technologien aus dem Bereich Big Data.

Die in Energiemanagementsoftware enthaltenen Analyse-Tools helfen bei der frühzeitigen Erkennung ungewöhnlicher Verbrauchsmuster und der Anomalie-Detektion.