Una garantía de confiabilidad eficaz es crucial para asegurar el funcionamiento seguro, confiable y rentable de los sistemas de ingeniería modernos. Durante décadas, investigadores y profesionales de la ingeniería han desarrollado varios métodos que han evolucionado gradualmente desde el mantenimiento preventivo hacia el paradigma de mantenimiento predictivo (PdM). Este artículo presenta una revisión integral de las estrategias de garantía de confiabilidad, haciendo especial énfasis en los avances recientes en el mantenimiento predictivo inteligente. El núcleo de este nuevo paradigma es el concepto de "agente inteligente", capaz de monitorear el funcionamiento del sistema, detectar la aparición y evolución de fallas, evaluar el estado de salud, estimar la vida útil restante de los componentes clave y el sistema, y tomar decisiones de manera autónoma sobre el suministro de repuestos y la programación del mantenimiento. Los métodos revisados se clasifican en tres categorías principales: métodos basados en estadísticas, métodos basados en física y métodos inteligentes. Este artículo pone énfasis en los métodos inteligentes, incluyendo las fuentes de datos (como vibraciones, imágenes y videos, emisión acústica, ultrasonido y señales de corriente), métodos de análisis (basados en reglas, estadísticos, físicos, aprendizaje superficial y profundo) y equipos objetivo (incluyendo baterías, rodamientos, turbinas de gas, turbinas eólicas, chips y sistemas mecatrónicos). Además, se discuten aplicaciones prácticas en los campos de ferrocarriles de alta velocidad, aeroespacial y nuclear. Finalmente, el artículo resume los principales desafíos de investigación y perspectivas para el desarrollo futuro de la garantía de confiabilidad inteligente, incluyendo la estandarización de datos, seguridad y compartición, computación en el borde, algoritmos de fusión de datos, razonamiento bajo incertidumbre, toma de decisiones cuantificable, modelos base de gran escala y gemelos digitales.

garantía de confiabilidad inteligente; mantenimiento predictivo; predicción y gestión de la salud; sistemas de ingeniería