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.