Tomar la decisión correcta sobre la estrategia de mantenimiento para máquinas industriales multietapa (MSTM) es un desafío constante para los fabricantes industriales. Las estrategias de mantenimiento preventivo son las más populares y ofrecen resultados interesantes, pero no pueden prevenir fallos inesperados y sus consecuencias, como la pérdida de tiempo de producción (TLP). En estos casos, se debe utilizar una estrategia de mantenimiento predictivo para mantener el nivel adecuado de tiempo de operación. Esta investigación tiene como objetivo presentar un modelo para identificar el componente que falló antes de su tiempo medio hasta el fallo (MTTF) y, dependiendo de si se conoce la causa del fallo, proponer el uso de una estrategia de mantenimiento predictivo y una toma de decisiones adicional para asegurar el mayor valor posible del tiempo de operación. Además, es necesario verificar el valor fiable de MTTF antes de tomar ciertas decisiones. Para esta investigación, se caracterizó un estudio de caso real de un MSTM componente por componente, estableciendo los tiempos de mantenimiento individuales. La estrategia de mantenimiento inicial utilizada para todos los componentes es el mantenimiento programado preventivo (PPM). Si un componente presenta un fallo inesperado, se propone un método para decidir si la estrategia de mantenimiento debe cambiarse, añadiendo una estrategia de mantenimiento predictivo para monitorear dicho componente. La investigación también proporciona un nivel de confianza para evaluar el valor fiable de MTTF de cada componente. Los autores consideran que este enfoque es muy útil para los fabricantes de máquinas y los usuarios finales.