El mantenimiento predictivo puede mejorar eficientemente al estudiar la sensibilidad de las decisiones de mantenimiento con respecto a cambios en los parámetros del modelo propuesto (costos, duración de reparación, etc.). Para abordar este problema, primero proponemos un enfoque original que incluye tanto los costos de mantenimiento como los riesgos de mantenimiento en la misma función objetivo a minimizar. Este enfoque utiliza la Vida Útil Restante (RUL) como indicador del estado de salud del sistema y supone que el sistema está bajo inspecciones regulares y solo puede ser reemplazado por un sistema nuevo en caso de deterioro grave o falla. Luego, presentamos un proceso de toma de decisiones humanas bajo incertidumbre basado en varios criterios. Finalmente, estudiamos y analizamos la influencia de los parámetros del modelo y sus implicaciones en las políticas de mantenimiento obtenidas. El estudio llevará a algunas recomendaciones que pueden mejorar las decisiones de mantenimiento predictivo y ayudar a los expertos a manejar mejor los costos de mantenimiento.