Los procesos semimarcovianos son herramientas típicas para modelar sistemas de múltiples estados al permitir varias distribuciones para los tiempos de permanencia. En este trabajo, nos enfocamos en una clase general de distribuciones basada en una función de distribución continua padre arbitraria G con Kumaraswamy como la distribución base y discutimos algunas de sus propiedades, incluida la propiedad ventajosa de ser cerrada bajo mínimos. Además, se proporciona una estimación para el llamado parámetro de confiabilidad esfuerzo-resistencia, que mide el rendimiento de un sistema en ingeniería mecánica. En este trabajo, se considera que los tiempos de permanencia del sistema de múltiples estados siguen una distribución con dos parámetros de forma, que pertenece a la clase general de distribuciones propuesta. Además, para un sistema de múltiples estados, proporcionamos estimaciones de parámetros para la mencionada clase general, que se asume que varían según los estados del sistema. La parte teórica del trabajo también incluye la teoría asintótica para los estimadores propuestos con y sin censura, así como expresiones para características de confiabilidad clásicas. La eficacia y el rendimiento de la metodología propuesta se investigan mediante simulaciones, que muestran resultados notables con la ayuda de herramientas estadísticas (para las estimaciones de parámetros) y gráficas (para la estimación del parámetro de confiabilidad).