El enfoque tradicional que separa la predicción de la vida útil restante del diseño de la estrategia de mantenimiento a menudo no logra apoyar la toma de decisiones eficiente. Un mantenimiento efectivo requiere una consideración integral de la precisión de la predicción, el control de costos y la seguridad del equipo. Para abordar este problema, este documento propone un método de optimización de mantenimiento multiobjetivo basado en modelado estocástico. Primero, se desarrolla una técnica de fusión de datos de múltiples sensores, que mapea señales de degradación multidimensionales en un indicador de estado de degradación compuesto utilizando métricas de evaluación como monotonía, tendencia y robustez. Luego, se establece un modelo de proceso de Wiener lineal para caracterizar la trayectoria de degradación del equipo, y se deriva una solución analítica en forma cerrada de su función de fiabilidad. Sobre esta base, se construye un modelo de optimización multiobjetivo, con el objetivo de maximizar la seguridad del equipo y minimizar el costo de mantenimiento. El método propuesto se valida utilizando el conjunto de datos de degradación de motores de aeronaves de la NASA. Los resultados experimentales demuestran que, al garantizar la fiabilidad del sistema, el enfoque propuesto reduce significativamente los costos de mantenimiento en comparación con las estrategias de mantenimiento periódico tradicionales, confirmando su efectividad y valor práctico.