Este documento propone un enfoque de pronóstico impulsado por datos de sensores para el mantenimiento predictivo de una planta satélite de gas natural licuado (GNL). Mediante el uso de análisis de datos de sensores instalados en las plantas satélite, es posible predecir el tiempo restante para rellenar el tanque de las plantas remotas. En el enfoque propuesto, se presenta la primera tarea de validación y corrección de datos para transformar los datos en bruto en datos validados confiables. Luego, la segunda tarea presenta dos métodos para el pronóstico del consumo de gas en tiempo real y la predicción del tiempo restante para rellenar el tanque de la planta. Los resultados obtenidos con plantas satélite reales mostraron un buen rendimiento para su implementación directa en un plan de mantenimiento predictivo.