铁路机构正越来越多地采用车载诊断、轨道旁传感器、远程检测、图像分析、热成像监测、振动测量以及自动几何参数采集等技术。 这些技术使得资产状况的检查频率得以提高，并能减少对需要工作人员进入运营中的铁路线路进行检查的方法的依赖。

维护优先级越来越取决于设备状态、故障概率、运行后果、安全重要性以及可维护性限制等多方面因素的综合考量。 这使组织能够区分可进行监测的劣化情况与需要立即干预的缺陷。

运行中的列车可在正常运行过程中收集有关轨道及周边基础设施的信息。传感器能够检测到位移、振动、冲击、几何形状变化、间隙状况以及其他反映资产性能的指标。 这使得网络覆盖频率得以提高，而无需为每项监测活动都配备专门的测量列车。

定期调查可提供特定时间点的准确记录。连续或重复监测则能提供有关状况变化速度的信息。 当基础设施位移、施工活动、土方工程、清理限制或环境条件导致风险不断变化时，这种监测尤为重要。

资产管理系统正越来越多地与检查记录、工作指令、状态数据、地理信息、运营绩效以及财务规划相衔接。 美国铁路基础设施委员会（UIC）将铁路资产管理定义为：通过协调各项系统、方法、程序和工具，在基础设施整个生命周期内优化成本、绩效和风险。

人工智能有助于从海量的传感器和维护数据中识别规律。当前在铁路领域的应用包括缺陷识别、异常检测、性能劣化建模以及维护预测。 这些系统仍需工程治理。其输出结果必须具备可追溯性，并需针对错误预测可能造成的安全和运营后果进行验证和审查。

卫星系统和地球观测数据正越来越多地被用于基础设施监测、资产管理和预测性维护。欧盟铁路局已确定了利用伽利略、EGNOS和哥白尼数据监测铁路基础设施及其周边环境的应用方案。