Al inicio del proyecto se debe identificar y seleccionar candidatos adecuados para el Mantenimiento Predictivo, esta selección se realiza en función de la necesidad de aplicar pronósticos (extracción de decisiones) o la oportunidad de utilizar sensores o datos disponibles (impulso de tecnología). El segundo y tercer paso son la recopilación de datos y el análisis de mantenimiento. Por lo tanto, primero se debe seleccionar el enfoque óptimo basado en un mapeo de los datos disponibles y el nivel de ambición para la empresa. Luego la aplicación propuesta de PdM debe evaluarse usando tres perspectivas: técnica, organizacional y financiera. En esta investigación podemos observar que la digitalización de la fabricación está transformando gradualmente la función del mantenimiento basada en la parte digital y sensores. Esto ofrece muchas oportunidades para el mantenimiento predictivo, pero requiere muchas habilidades nuevas del personal. En parte, esta digitalización ayuda a mejorar los registros de fallas, el estado y el uso de los activos al hacer que el registro dependa menos de la participación humana. Sin embargo, el conocimiento experto y la gestión del conocimiento siguen siendo fundamentales ya que se necesitan más especialistas para recopilar y analizar datos específicos. La implementación del Mantenimiento Predictivo requiere instar a los profesionales a mejorar sus estrategias de recolección de datos, demostrar que la falta de disponibilidad de datos es un problema muy extendido entre los profesionales, este mantenimiento garantiza la disponibilidad de datos históricos de alta calidad y la gestión de datos de los sensores enfatiza la importancia de la gestión de información dentro las empresas. Hoy en día, métodos como el análisis de big data y la minería de datos requieren estos datos (históricos) de alta calidad para el correcto desarrollo del plan de Mantenimiento Predictivo. A continuación se muestra un gráfico resumen de todo lo que implica la realización de un correcto mantenimiento en una empresa: