数据准备（Data preparation）------数据处理（Merging data sources）------特征工程（Feature engineering: lag feature, static feature）------建模（Modeling: Bin-class, regression, multi-class）------训练、仿真（Training, Simulation）------决策（Decision）
++Binary classification for predictive maintenance: ++to pred++ ++i++ ++ct the++ ++probabi++ ++l++ ++i++ ++t++ ++y++ ++th++ ++a++ ++t++ ++an++ ++equ++ ++i++ ++p++ ++m++ ++ent++ ++will fa++ ++i++ ++l++ ++w++ ++i++ ++t++ ++hin a future++ ++t++ ++i++ ++m++ ++e per++ ++i++ ++od.++
++Regression for predictive maintenance: ++to++ ++co++ ++m++ ++pute the++ ++re++ ++m++ ++a++ ++i++ ++ning++
++useful life++ ++(RUL) of++ ++a++ ++n++ ++asset++
++Multi-class classification for predictive maintenance: ++to assign++ ++a++ ++n++ ++asset to one of the++ ++m++ ++ul++ ++t++ ++ip++ ++l++ ++e++ ++pos++ ++s++ ++ib++ ++l++ ++e++ ++periods++ ++of ti++ ++m++ ++e++ ++to++ ++give++ ++a++ ++range++ ++of++ ++t++ ++i++ ++m++ ++e to failure++ ++for++ ++e++ ++a++ ++ch asse++ ++t++ ++,++ ++and to++ ++id++ ++e++ ++nt++ ++i++ ++fy++ ++the l++ ++i++ ++ke++ ++l++ ++ihood++ ++of++ ++fa++ ++i++ ++lure++ ++in++ ++a future++ ++period d++ ++u++ ++e to++ ++one++ ++o++ ++f++ ++t++ ++he++ ++m++ ++ult++ ++i++ ++ple++ ++root++ ++c++ ++a++ ++u++ ++s++ ++e++ ++s++ ++.++