В условиях автоматизированного производства одной из ключевых задач является прогнозирование износа режущего инструмента при фрезеровании, поскольку своевременная замена инструмента позволяет повысить качество обработки, сократить простои оборудования и минимизировать затраты. В статье рассматриваются теоретические аспекты прогнозирования износа, анализируются современные алгоритмы машинного обучения (регрессионные модели, деревья решений, нейронные сети) и источники данных (вибрация, температура, сила резания и др.). Обосновывается необходимость внедрения интеллектуальных систем мониторинга, позволяющих на основе анализа данных предсказывать степень износа инструмента. Полученные результаты могут служить основой для создания практических решений по интеграции машинного обучения в системы управления фрезерованием.