Die Einführung einer zustandsorientierten Instandhaltung verspricht Kostensenkungspotentiale zu heben, da Betriebsmittel nur instandgehalten werden, wenn der individuelle Zustand dies erfordert. Eine Erweiterung des Planungsverfahrens um die Prognose des zukünftigen Zustands verspricht eine weitere Optimierung, da ein geschätzter Zustandswert als Planungsgröße zwischen zwei Inspektionen verwendet werden kann. Inspektionen können verzögert werden, da die Prognose bei der Identifi kation nicht tolerierter Zustände unterstützt. In dieser Arbeit werden selbstlernende, datengetriebene Verfahren für die Prognose von Betriebsmittelzuständen als Grundlage einer prognostischen zustandsorientierten Instandhaltungsstrategie entwickelt. Die Selbstlernfähigkeit verspricht eine Anwendbarkeit bei heute geringen Datengrundlagen. Dabei werden die Verfahren mit zukünftig umfangreicheren Informationen kontinuierlich verbessert. Entwickelt werden Verfahren, die die Entwicklung des Zustandswerts, die Auftrittswahrscheinlichkeit einzelner Schäden und belastungsabhängige Alterungsmodelle schätzen. Zur Bestimmung von Zustandswerten aus prognostizierten Schäden erfolgen die Ableitung von Anforderungen und die Entwicklung von Zustandsbewertungsverfahren für den Einsatz in der prognostischen zustandsorientierten Instandhaltung. Angewendet werden die gewichtete Summenbildung als konventionelles und die Evidenztheorie als innovatives Bewertungsverfahren. Zur Verifikation der Anwendbarkeit der prognostischen zustandsorientierten Instandhaltung und dem Vergleich von unterschiedlichen Prognose- und Zustandsbewertungsverfahren wird eine Instandhaltungssimulation entwickelt. Diese bestimmt resultierende Störungsraten und Gesamtkosten am Beispiel von Ortsnetzstationen, unter Berücksichtigung von Alternativstrategien für die Instandhaltung. Die Simulationsergebnisse zeigen, dass durch den Einsatz der selbstlernenden Prognoseverfahren eine Reduktion von Störungsraten und Gesamtkosten im zweistelligen Prozentbereich erzielt werden können. Vorteile können sich in Abhängigkeit der angewendeten Strategie für die Maßnahmenplanung ergeben. Darüber hinaus zeigen die Ergebnisse, dass Prognoseverfahren zu einer Optimierung der zustandsorientierten Instandhaltung führen können, wenn nicht alle Schäden direkt instandgehalten werden. Je intensiver die Instandhaltung im Referenzszenario durchgeführt wird, desto geringer ist der Einfl uss von Zustandsbewertungs- und Prognoseverfahren auf die Störungsraten und Gesamtkosten.