自動化の度合いが向上するにつれ、CNC工作機械はますます多くの機能を統合し、複雑さの度合いはますます高まっています。 効率的に運転するためには、CNC工作機械の内部状態を監視・評価し、故障の早期警告・診断を行う必要があります。 故障モードの再現性が低く、サンプル収集が難しいため、多数のサンプルを必要とするBPニューラルネットワークなどのインテリジェントな方法は、この機会には適していません。 状態監視と障害診断では、SOMニューラルネットワーク、ファジーロジック、サポートベクターマシン、エキスパートシステム、マルチエージェントなどのインテリジェントな方法がよく使用されます。