Idealną sytuacją byłaby możliwość przewidywania, kiedy dana maszyna się zepsuje i jak długo będzie działać. To nie jest utopia. W bardzo prosty sposób można to zapewnić również w środowisku produkcyjnym.

Słownik Języka Polskiego definiuje predykcję jako „przewidywanie przyszłych realizacji albo cech statystycznych zjawisk losowych”. W praktyce oznacza to, że jesteśmy w stanie określić przyszłą kondycję rozmaitych podzespołów w oparciu o bieżące parametry. Najbardziej obrazowym przykładem będzie sygnalizacja zużycia klocków hamulcowych na podstawie ich grubości. Dobra wiadomość jest taka, że znacznie trudniej dokonać tego w środowisku pracy administracyjnej, biurowej czy manualnej produkcji. Tak zwany czynnik ludzki jest dużo mniej przewidywalny niż maszyny i roboty. Ograniczenia związane z eksploatacją maszyn są zatem naszym sprzymierzeńcem. W czasach Internetu Rzeczy (Internet of Things) dużo łatwiej i taniej jest zapanować nad maszynami niż nad ludźmi. Koszty zakupu i dostępność maszyn też dają tutaj sporą przewagę.