Pemeliharaan prediktif adalah strategi yang mengidentifikasi potensi kegagalan sejak dini dan menjadwalkan pemeliharaan melalui pemantauan status peralatan secara real-time, pengumpulan data operasional, dan penggabungan analisis data atau model pembelajaran mesin. Pemeliharaan prediktif lebih efisien daripada pemeliharaan rutin, sehingga mengurangi waktu henti yang tidak terduga dan menurunkan biaya pemeliharaan. Dalam sistem baterai, pemeliharaan prediktif dapat dicapai melalui analisis tren indikator seperti suhu sel, tegangan, dan resistansi internal; prediksi laju penuaan atau probabilitas kegagalan oleh AI atau model berbasis data; dan memicu peringatan dini melalui sistem alarm real-time untuk mencegah risiko keselamatan seperti thermal runaway.
