El ser humano siempre ha empleado la inteligencia para tomar decisiones, su condición biológica acota su capacidad de procesamiento y en consecuencia el progreso se demora. Hasta el momento en que se encuentran alternativas. Con el avance estrepitoso de la tecnología, las máquinas tienen cada vez más autonomía, llegando al estado de contar con su propia inteligencia. ¿Para que se dotan a las máquinas de capacidad para aprender por si solas? Por inter´es. Inter´es en optimizar los procesos, en crear los modelos más eficientes y en reducir costes. En sintonía con dichos intereses se encuentra la Industria 4.0, aprovechando todos los recursos disponibles para su potenciación. Se ha aprovechado este contexto para adentrarse en el campo del Machine Learning, que tiene un gran potencial. En primer lugar se ha realizado un análisis exploratorio del conjunto de datos disponible. Luego se han realizado los cambio pertintes, en base a la información extraída. A continuación se han creado diversos modelos de clasificación binaria utilizando los algoritmos de regresión logística y Support Vector Machines para analizar su comportamiento y extraer el modelo más eficiente. Por último se ha realizado una comparativa entre los modelos escogidos para cada algo-ritmo. Se ha determinado que el sistema obtenido clasifica de forma satisfactoria el conjunto de datos y se ha destacado el hecho, de que según los objetivos, un modelo será mas o menos adecuado que otro.