En el análisis de confiabilidad, la probabilidad de falla depende en gran medida del umbral de seguridad predefinido. Sin embargo, la mayoría de los índices de sensibilidad independiente de momentos, incluido el índice δ de Borgonovo, ignoran el efecto del umbral y solo caracterizan las propiedades de la distribución de salida, lo que puede llevar a que los resultados de ordenamiento de sensibilidad no coincidan con las mediciones basadas en confiabilidad. En aplicaciones de ingeniería prácticas, el umbral de seguridad varía según los requisitos de servicio, y esta limitación puede inducir evaluaciones de sensibilidad engañosas. Para superar esta deficiencia, este estudio propone un índice avanzado de sensibilidad independiente de momentos — denominado índice δ^(*) — que incorpora explícitamente la información del umbral de seguridad en el análisis de sensibilidad. El índice propuesto se derivó mediante la reconstrucción de la expresión integral del índice δ clásico, lo que le permite capturar tanto la información de la forma de la distribución relacionada con el umbral de falla como la información de posición. Este artículo discute rigurosamente las propiedades matemáticas fundamentales del índice δ^(*). En cuanto a la implementación numérica, se desarrollaron dos estimadores basados en simulación de Monte Carlo (MCS): MCS de doble ciclo y un MCS de ciclo único eficiente que reduce significativamente el coste computacional. El desempeño del método propuesto se validó mediante tres casos numéricos representativos: caso asimétrico, caso de respuesta discontinua y un problema de confiabilidad del sistema. Los resultados muestran que las medidas de sensibilidad proporcionadas por el índice δ^(*) son altamente coherentes con las variaciones en la probabilidad de falla. En particular, el índice propuesto proporciona una base más confiable para el análisis de sensibilidad en problemas de ingeniería que involucran criterios de rendimiento relacionados con umbrales, revelando claramente la necesidad de incorporar el umbral de seguridad en el análisis de sensibilidad independiente de momentos orientado a aplicaciones de confiabilidad.

Análisis global de sensibilidad;Umbral de seguridad;Análisis de sensibilidad independiente de momentos;Análisis de importancia de variables;Evaluación de riesgos probabilísticos