Прогнозирование отказа прибора?
Такие задачи сегодня действительно успешно решаются методами машинного обучения.
То, о чем вы говорите - "дамп-файл" -  это по сути временной ряд с записанными показателями вашего прибора (если я правильно понял). Плюс вы имеете информацию о том, когда в ходе ваших измерений прибор выходил  из строя. Все это в совокупности составляет "обучающую выборку". Ваша задача найти такие паттерны в поведении системы, которые предвосхищают наступление сигнала поломки.
Не знаю, чем вы конкретно занимаетесь, но я встречался с такими задачи в обнаружении отказов оборудования самолета, в обнаружении отказов в работе оборудования АЭС, в обнаружения начальной стадии заболевания,  в задаче обнаружения вторжений в компьютерных сетях. Конечно, без грамотной поддержки специалиста в предметной области задачу не решить (или очень сложно решить). Его задача - объяснить в первом приближении, какие параметры могут влиять на появление аварийного сигнала, ваша первоначальная задача - проверить его "показания", скорее всего согласиться с ним, а может и скорректировать этот список (бывает и так).
После этого ваша задача построить классификатор. Классификатор - это такой алгоритм, заданный либо функционально, либо логически, либо программно, который на вход будет принимать ваши будущие дамп-файлы, а на выходе давать прогноз (ставить диагноз) о приближении события , а по сути - относить эти данные к одному из классов, в простейшем случае - к классам "норма" или "предаварийное состояние". 
В машинном обучении такой подход носит название "обучение с учителем" т.е. в начале вы обучаете (строите) алгоритм классификации, а потом  используете его для предсказания. Методов построения классификаторов  - достаточно много, от тривиального кNN до методов на основе различных нейросетей, от методов анализа временных рядов до систем на основе нечетких вычислений. И заочно вам сказать, какой именно из этого множества алгоритмов целесообразнее применить именно для вашей задачи  -невозможно. Тут уж вам потребуется либо самим разбираться с ними (генеральное направление я указал), либо нанимать специалиста по ML.
Прочитать об этом можно где угодно - от научно-популярных статей типа
https://habr.com/ru/post/460467/
https://towardsdatascience.com/how-to-implement-ma...
https://www.kdnuggets.com/2017/04/datarpm-predicti...
до более серьезных работ (тут их приводить нет смысла, если дойдете до уровня когда они вам потребуются - думаю сами их найдете для своей предметной области. Если нет - напишите, чем смогу- помогу).
В любом случае, поставленная вами задача - не легкая, но интересная. Быстро и с наскока ничего вразумительного вы не получите, но если найдете в себе силы и интерес углубиться - результаты могут быть глубокими и значимыми. 
Удачи!.
Вопрос - как часто приборы выходят из строя? 

Если отказ прибора - достаточно частое явление, то можно попробовать решить задачу классификации, а, в дальнейшем, возвращать "вероятность отказа". 

Если выход из строя - это редкое явление, тогда почитайте про "autoencoder for anomaly detection".