이 기술을 통해 얻은 데이터를 활용하여 예측 정비 모델을 개발하기 위해서는 먼저 데이터를 분석하고 정제해야 합니다. 데이터를 통해 자산의 상태를 모니터링하고 이상 징후를 감지하는데 활용할 수 있습니다. 머신러닝 및 딥러닝 기술을 활용하여 데이터를 학습시키고, 예측 모델을 구축할 수 있습니다. 이를 통해 정비 일정을 최적화하고, 잠재적인 고장을 사전에 예측하여 예방할 수 있습니다. 이러한 예측 모델은 자산의 수명을 연장하고 유지보수 비용을 절감하는 데 도움이 될 것입니다.