Se presenta un nuevo algoritmo de detección de anomalías para analizar un grupo de señales que deben estar correlacionadas en condiciones normales. El método se llama Escaneo de Salud por Correlación Agrupada (CCH-Scan). Detecta señales anormales, las duraciones correspondientes a las anomalías y el grado de anormalidad. Este algoritmo se aplica a un estudio de caso sobre diagnóstico de fallas en los cilindros de un motor marino de doble combustible de 12 cilindros. En particular, se analizan 12 señales de Tiempo de Cierre de Válvula de Escape (ECDT) para detectar anomalías. Aunque estas señales son críticas y cualquier anomalía en ellas requiere intervención urgente, esta es la primera vez que se discuten en la literatura. Se elaboran los detalles del algoritmo, se estudian sus parámetros y se miden y analizan los efectos de estos parámetros en los resultados utilizando una puntuación de calidad. Además, se introduce una métrica para medir el grado de anormalidad de la señal. El método detecta señales anormales, las duraciones de las anomalías y los grados de anormalidades. Los resultados se alinean con datos de verdad de un informe técnico de mantenimiento industrial disponible. El enfoque demuestra un potencial prometedor para su aplicación en varios otros contextos.