El tren de aterrizaje es una parte esencial de una aeronave. Sin embargo, los componentes del tren de aterrizaje son susceptibles a la degradación a lo largo de su vida útil, lo que puede resultar en el efecto de vibración durante el despegue y el aterrizaje. Con el fin de reducir las interrupciones no planificadas en los vuelos y aumentar la disponibilidad de las aeronaves, se investiga la técnica de mantenimiento predictivo (PdM) en este estudio. Este documento presenta un estudio de caso sobre la implementación de un flujo de trabajo de evaluación de salud y predicción de la vida útil restante (RUL) basado en el marco de pronósticos y gestión de salud (PHM) de aeronaves actualmente en servicio, lo que podría beneficiar significativamente a los operadores de flotas y al mantenimiento de aeronaves. Se utiliza el aprendizaje automático para desarrollar un indicador de salud (HI) para el tren de aterrizaje utilizando un enfoque basado en datos, mientras que se utiliza un análisis de series temporales (TSA) para predecir su degradación. Los modelos de degradación se evalúan utilizando grandes volúmenes de datos reales de sensores de aeronaves en servicio. Finalmente, se describen los desafíos de implementar un sistema PHM integrado para aeronaves de próxima generación.