Los pronósticos de vida útil restante para componentes de aeronaves son fundamentales para un mantenimiento eficiente y robusto de las aeronaves. En este artículo, proponemos un enfoque de extremo a extremo para obtener pronósticos de vida útil restante basados en modelos y en línea, aprendiendo de grupos de componentes con tendencias de degradación similares. Las mediciones de degradación en series temporales se agrupan primero utilizando la alineación dinámica de series temporales. Para cada grupo, se propone un modelo de degradación y un umbral de fallo correspondiente. Estos modelos de degradación específicos de cada grupo, junto con un algoritmo de filtrado de partículas, se utilizan además para obtener pronósticos de vida útil restante en línea. Como estudio de caso, consideramos los datos operativos de varias unidades de refrigeración que provienen de una flota de aeronaves. Las unidades de refrigeración se agrupan en función de sus tendencias de degradación y se obtienen pronósticos de vida útil restante de manera en línea. En general, este enfoque proporciona apoyo para un mantenimiento inteligente de aeronaves, donde el análisis de modelos de degradación de componentes específicos de grupos se integra en el proceso de mantenimiento predictivo.