Predictive Maintenance basiert auf IoT-Sensoren, die an Traktoren, Mähdreschern und anderen Landmaschinen installiert sind. Diese Sensoren überwachen permanent Betriebsparameter wie Temperatur, Öldruck, Füllstände, Vibrationen und weitere kritische Werte. Die Daten werden in Echtzeit an ein zentrales System oder eine Telemetrieplattform gesendet, wo sie analysiert und auf potenzielle Anomalien oder Ausfallrisiken überprüft werden. Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen kommen zum Einsatz, um Muster zu erkennen und Ausfälle präzise vorherzusagen. Erkennt ein Sensor z. B. Überhitzung oder ungewöhnliche Vibrationen, kann das System frühzeitig eine Wartung empfehlen – lange bevor ein Schaden eintritt.