La gestión de pronósticos y salud basada en datos (PHM) es clave para aumentar la productividad de los procesos industriales a través de una planificación de mantenimiento precisa. La creciente complejidad de los propios sistemas, además de la conectividad ciberfísica, ha traído consigo demasiados desafíos para la disciplina. Como resultado, los desafíos de complejidad de datos se han extendido para incluir desafíos de aprendizaje más descentralizados. En este contexto, este documento de perspectiva describe estos desafíos y proporciona direcciones futuras basadas en una revisión relevante del estado del arte.