大数据和AI尝试创造能够像人类一样感知、处理和行动的机器，包括完成自然语言处理、规划、图像、物体和声音识别等复杂的任务，以及作出客观的商业决策。比如，制造商可以利用大数据在智慧工厂中进行预测性维护，识别模式或预测事件，从而大大地节省成本并提高利润。
由于预测性维护有望降低即将发生故障的风险，最大限度地减少停机时间并延长设备的使用寿命，因此自动化制造业对于预测性维护的需求正在不断增加。智能制造通过应用先进的数据分析对耗材、磨损和性能进行状态监控，以简化维护流程。
这些数据将为制造商节约实际成本，并免去对劳动密集型及不精确的人工检查方法的需要。在实时监控中，传感器将被安装到机器上，主动检测并准确获取工人、车辆、机械、设施的状态和环境数据。它们还会跟踪润滑剂或制冷剂等耗材的等级，以及温度、黏度和其他变量。电动仪表盘将收集并分析数据，并在检测到变化时及时向负责人发出警报，以便立即采取纠正措施。详细的停机时间分析和主要机器、部件或工艺约束的故障报告将被生成，以用来全面了解未来的维护需要，使制造商能够减少平均故障和修理的间隔时间。