Den tuffa omgivningen för exempelvis borrutrustningen gör inte bara livslängden för enskilda komponenter betydligt kortare än när de används i exempelvis en personbil, det är också svårt att hitta tillräckligt robusta och tillförlitliga sensorer som klarar den utmanande miljön. Det innebär att även metoderna måste vara robusta och inte bara lita till information från sensorer som sitter nära intill den kritiska komponenten.
Tillgång till data är därför av stor vikt för att nå forskningsmålen och en ambitiös insamling av data från gruvor i många länder har påbörjats. Detta kommer också att kompletteras med experiment på en forskningsborrigg för tester av ny sensorteknik.
Detaljerade fysiska modeller av maskinerna kommer inte att vara tillgängliga, i första hand beroende på de svåra driftsförhållandena och det låga antalet maskiner. En viktig forskningsfråga kommer därför att vara att utveckla metoder för att sammanlänka underhållsinformation och data från driften samt högupplösta och högfrekventa mätningar från maskinen med basala fysiska modeller.
Det är en process som kräver utveckling av tekniker inom områden som signalbehandling, maskininlärning, statistiska modeller samt tekniker för livslängds- och tillförlitlighetanalys.
