El motor de análisis autónomo de Able System opera según una potente filosofía de dos etapas que va más allá de las simples alarmas que proporcionan información útil. En primer lugar, para la detección inicial de fallas, se emplea un paradigma de aprendizaje no supervisado avanzado. A diferencia de los sistemas tradicionales, que requieren un amplio historial de datos de fallas, los modelos de aprendizaje no supervisado funcionan con la primera firma de vibración sin procesar que se recolecta de su maquinaria. Esto es optimizado por las técnicas avanzadas de filtrado adaptativo que procesan de forma autónoma la señal sin procesar para revelar impulsos periódicos ocultos, garantizando que se capturen incluso los primeros signos de un problema en desarrollo sin necesidad de interpretaciones manuales o ejemplos de fallas previas. Se estima una frecuencia de fallas del rodamiento para cada componente del rodamiento (carrera exterior, carrera interior, elemento rodante) para guiar al usuario en la evaluación de las posibles relaciones causa-efecto en esa falla específica.