Tesis ini membahas desain platform *predictive maintenance* untuk sistem wesel kereta api menggunakan IoT (Internet of Things). Penelitian ini bertujuan meningkatkan kualitas layanan kereta api dengan fokus pada komponen *roller* dan motor DC pada mesin wesel, yang berperan penting dalam pengalihan jalur kereta. Platform ini mengintegrasikan perawatan terencana dengan analisis *realtime* menggunakan sensor LiDAR dan accelerometer untuk mendeteksi anomali. Pengujian di laboratorium menunjukkan *throughput* 270.000 per detik dan *response time* 1742 *response per millisecond*, dianggap memadai untuk menyimpan data sebagai acuan *predictive maintenance*. Penelitian ini diharapkan dapat memonitor dan menganalisis kondisi wesel secara *realtime*, sehingga meningkatkan keselamatan dan mengurangi gangguan operasional.