AI驅動型平臺采用感知技術后，不僅能利用過去的失敗案例進行自學，還能通過學習預計未來的狀況。該功能極為重要，因為許多召回事件的癥結在于出現了新的問題。

利用傳感器數據實現自學后，認知應用就能從微觀層面了解常規工況及環境因素對機器造成的影響了，效果遠超人腦常用的宏模式(macro-patterns)。這意味著，當在品質檢查流程匯中未被探查到細微異常(micro-anomalies)及小變動出現時，可自動識別上述情況。于是，就能提前預知設備關停或故障的時間，并在發布產品召回或引起設備關停前，提前解決問題。

為確保該技術得到有效地利用，汽車制造商應致力于在生產流程中部署多個接觸點。在最初的制造流程中，認知型預見性維護可識別在線缺陷(in-line defects)，在產品進入市場前，就能解決存在的問題。

認知型預見性維護不僅能監控車輛生產，還能在確保生產線平穩運行的情況下，使用生產線機器打造零件。在制造工廠內配置了大量的工業級物聯網及傳感器后，可了解機器的運行及健康狀況，測定精度可達分鐘級別。

這意味著工廠能始終采用精準的數字化模擬其所有機器的運行情況，為其機器提供工裝，查看其是否在未來某個時間段實現維護。認知學習被引入制造流程后，可分析機器的健康狀態并進行上報，從而實現提前維護，避免后期出現故障。

當車輛出廠后，預見性維護依然發揮其作用。認知型預見性維護建模可根據互聯車輛、檢修記錄、已更換零部件的測試數據等多個數據渠道進行判定。此外，天氣條件、路況、駕駛員注意力及生物識別感應器(biometric sensors)及社交媒體等獲得相關信息及數據。該數據可被用于識別并解決故障，避免設備關停，或快速開展維護流程并規劃零部件庫存及現場人員配置。

對汽車業而言，認知型預見性維護的重要性越來越高，即使是細微的優勢也能為車企節省數百萬美元。然而，最令人興奮的是，認知技術在汽車制造流程中的應用只是個開始而已。