La respuesta de pronóstico de los sistemas electrónicos complejos en servicio sigue siendo un desafío debido a su incertidumbre. Se propone en esta investigación un método de modelado de sustitución adaptativa basado en IA, que incluye procedimientos de aprendizaje en línea y fuera de línea, para diferentes sistemas con una variedad significativa.