Bảo trì dự đoán, được thiết kế để giúp xác định tình trạng của thiết bị đang sử dụng, nhằm ước tính thời điểm bảo trì nên được thực hiện. Cách tiếp cận này, hứa hẹn tiết kiệm chi phí, so với bảo trì phòng ngừa định kỳ, hoặc dựa trên thời gian, bởi vì các nhiệm vụ chỉ được thực hiện khi đã chắc chắn. Vì vậy, nó được coi là bảo trì dựa trên tình trạng được thực hiện, khi được đề xuất bởi các ước tính, về trạng thái xuống cấp của một hạng mục. Từ dự báo của bảo trì dự đoán, cho phép chúng ta lên kế hoạch và lich trình cho việc Bảo trì phục hồi thuận tiện, và ngăn ngừa các hỏng hóc không mong muốn của thiết bị. Điều quan trọng là, "tuổi thọ của thiết bị phù hợp, tăng cường độ an toàn của nhà máy, ít tai nạn có tác động tiêu cực đến môi trường, và quản lý phụ tùng thay thế được tối ưu hóa.

Bảo trì dự đoán khác với bảo trì phòng ngừa, vì nó dựa vào tình trạng thực tế của thiết bị, chứ không phải số liệu thống kê về tuổi thọ trung bình, hoặc dự kiến, để dự đoán khi nào cần bảo trì. Thông thường, các phương pháp tiếp cận Máy học, (Machine Learning), được áp dụng, để xác định tình trạng thực tế của hệ thống, và để dự báo các trạng thái trong tương lai của nó.

Một số thành phần chính cần thiết, để thực hiện bảo trì dự đoán là, thu thập, và xử lý trước dữ liệu, phát hiện lỗi sớm, phát hiện lỗi, dự đoán thời gian xảy ra lỗi, lên lịch bảo trì, và tối ưu hóa tài nguyên. Bảo trì dự đoán cũng được coi là một trong những động lực để cải thiện năng suất, và là một trong những cách, để đạt được sự "kịp thời, Just in time" trong sản xuất.