El Sistema de Predicción de Fallos y Gestión de Salud de Línea de Contacto toma como impulso datos de ciclo de vida completo como parámetros de diseño, detección y monitoreo, inspección fuera de línea, defectos, fallos, registros de mantenimiento generados en la construcción y operación de línea de contacto, utilizando tecnologías de computación en la nube, big data e algoritmos de inteligencia artificial como aprendizaje profundo, razonamiento difuso, etc., estableciendo un sistema de indicadores de evaluación RAMS de línea de contacto, evaluando el estado de salud del sistema de línea de contacto, realizando predicción de fallos y vida útil de línea de contacto, y proporcionando la estrategia de mantenimiento óptima, reduciendo costos de mantenimiento y riesgos de accidentes, realizando la transición del mantenimiento de línea de contacto de "mantenimiento por estado" a "mantenimiento predictivo".