Die Durchführung planbarer Instandhaltungsmaßnahmen während dem Betrieb eines Fertigungssystems kann bei geeigneter Wahl des Durchführungszeitpunktes die Leistungsverluste innerhalb des Systems reduzieren und die Auslastung des Instandhaltungspersonals optimieren. Die Forschungsarbeit untersucht einen Ansatz, um die Auswirkung von Maschinenstillständen aufgrund geplanter Instandhaltungsmaßnahmen unter Verwendung von Maschinellen Lernverfahren vorherzusagen. Dieser Informationsgewinn ermöglicht es, sowohl Priorisierung als auch Terminierung der Instandhaltungsmaßnahmen in Abhängigkeit des tatsächlichen Systemzustandes zu optimieren. Mithilfe einer zweiten Methode wird ein neuartiges Konzept zur Identifikation und Analyse der produktmix-spezifischen Systemengpässe und Kapazitätspuffer untersucht, welches das operative Produktionsmanagement dabei unterstützt, geplante Instandhaltungsmaßnahmen in die kurzfristige Produktionsprogrammplanung zu integrieren. Somit wird eine faktenbasierte Kommunikation und Abstimmung zwischen Instandhaltung und Betreiber ermöglicht, die Rolle der Instandhaltung als unternehmensübergreifender Hauptprozess gestärkt und der wirtschaftlich optimale Betriebspunkt des Fertigungssystems nachhaltig verbessert.