Целью магистерской диссертации является ИТ-решения и методики его использования для прогнозирования поломок промышленного оборудования на основе методов машинного обучения. Для достижения данной цели были определены такие понятия как цифровая экономика, цифровое предприятие и выявлены его характерные черты. Определены основные характеристики прогнозной аналитики, рассмотрены основные методы машинного обучения, с помощью которых строятся прогнозные модели и рынок современных систем прогнозной аналитики. В результате работы было спроектирована универсальная архитектура ИТ-решения по прогнозированию поломок промышленного оборудования и оценкой эффективности от его использования с учетом инструментов интеграции между компонентами системы и разработана методика его использования и пути встраивания решения в существующий ИТ-ландшафт предприятий. Разработанное решение было апробировано на примере конкретного промышленного предприятия и экономически оценено.