Las actividades de mantenimiento dependen principalmente de las condiciones específicas de cada equipo, definiéndose como negocios personalizados. Con el fin de mejorar la eficiencia de las actividades de mantenimiento para equipos complejos en lotes, se utiliza el pensamiento de la personalización masiva. Después de la tecnología modular utilizada para el modelo de mantenimiento genérico, el producto/servicio se dividió en módulos obligatorios y opcionales, que pueden formar múltiples soluciones de servicio de mantenimiento opcionales. Considerando las características de las actividades de mantenimiento y los requisitos de mantenimiento personalizados de los clientes, se utiliza la optimización de la configuración para encontrar la solución de mantenimiento más satisfactoria bajo diferentes objetivos. Este documento tiene como objetivo proporcionar ideas y soluciones de optimización de la configuración para los servicios de mantenimiento de equipos complejos. Se estableció un modelo de optimización multiobjetivo y se propuso un algoritmo basado en Algoritmos Genéticos de Clasificación No Dominada (NSGA-II) para resolver este modelo de optimización de configuración. Finalmente, se tomó el servicio de mantenimiento del bogie de las Unidades Múltiples Eléctricas (EMU) como ejemplo para verificar la viabilidad del modelo y del algoritmo.