La manutenzione predittiva si basa sull'analisi in tempo reale dei dati dei sensori al fine di fornire una proiezione degli sviluppi futuri e una prognosi del malfunzionamento. Lo sviluppo ottimale di soluzioni integrate di manutenzione lungimirante consente ai produttori di hardware di offrire approcci unificati e servizi remoti, garantendo al contempo i budget dei servizi forniti. L'obiettivo è aumentare la produttività, evitare costosi tempi di inattività attraverso una migliore pianificazione delle azioni di manutenzione e un'adeguata gestione dei pezzi di ricambio e della produzione. Gli attuali modelli di manutenzione richiedono alcune ipotesi vincolanti per quanto riguarda l'effettiva attuazione. L'obiettivo del progetto è quello di rimuovere le serrature metodologiche quando le azioni di manutenzione sono imperfette e di vario tipo. L'obiettivo è quello di tenere conto della storia delle azioni di manutenzione su un dato sistema. Queste configurazioni si riferiscono agli effetti della manutenzione della memoria. La loro integrazione dinamica nel processo decisionale è fondamentale per il progetto. Da un punto di vista scientifico, si tratta di trovare strumenti probabilistici sviluppati per arricchire i modelli esistenti. Nuovi modelli promettono benefici economici, sociali e ambientali legati al controllo della qualità e alla riduzione dei costi e delle conseguenze dovuti a guasti industriali e incidenti.