Vorausschauende Wartung mit dem Ziel der Reduktion von Stillstandszeiten und der Vermeidung von ungeplantem Maschinenstillstand aufgrund von vorhersehbaren Maschinenausfällen und Degeneration von Verschleißteilen. Durch die Auswertung von Maschinendaten, beispielsweise akustischen Kennfeldern, lassen sich theoretische Vorhersagen über drohende Störungen treffen und es können somit z. B. Ersatzteile installiert werden, bevor das Originalteil ausfällt. Wartungsintervalle können mithilfe der Daten des Condition Monitorungs am tatsächlichen Bedarf orientiert werden und brauchen nicht an pauschale Vorgaben gekoppelt werden, die oftmals deutlich von den realen Betriebsbedingungen und Verschleißzuständen abweichen. Wichtig ist die Ermittlung geeigneter Grenzwerte bei Belastung und Verschleiß, die dann auch tatsächlich gemessen werden können. Das erlaubt ein Herantasten an die Grenze des sicheren Betriebs und eine rechtzeitige und geplante Überholung vor einem ungeplanten Ausfall. Um geeignete Aussagen zu Verschleiß, Lebensdauer etc. treffen zu können sind neben einer ausreichend guten Datenbasis u. a. aus dem Condition Monitoring, vor allem entsprechende digitale Modelle (z.B. Funktionen, Verhalten) der zu überwachenden Komponenten und Maschinen erforderlich. Smarte Produkte mit drahtloser Kommunikation, lokaler Vernetzung und Lokalisierung erweitern den Anwendungsbereich von Predictive Maintenance auf Anwendungen, in denen Produkte, Komponenten oder Anlagen im Feld oder im Einsatzgebiet gewartet werden sollen.