Los Vehículos Aéreos No Tripulados (VANT), particularmente los drones multirrotor, requieren un monitoreo estructural riguroso para garantizar una operación segura y confiable. Las inspecciones visuales a menudo son ineficientes y pueden pasar por alto signos tempranos de daño. Incluso cuando se detectan fallas visualmente, una reparación efectiva requiere conocimiento contextual, como reparaciones pasadas, especificaciones de piezas e información del proveedor. Este estudio presenta un sistema de Gestión del Ciclo de Vida del Producto (PLM) de bucle cerrado implementado y validado experimentalmente que integra el monitoreo de salud estructural (SHM) basado en vibraciones con flujos de trabajo de mantenimiento de VANT. Se utiliza una plataforma de cuadricóptero físico para recopilar datos de vibración para entrenamiento y pruebas bajo ocho escenarios de fallas únicas inducidas físicamente, incluyendo hélices dañadas y componentes aflojados. Se entrenan modelos de aprendizaje profundo con datos de vibración en el dominio del tiempo recopilados de sensores a bordo para aprender patrones de fallas y luego se implementan en el sistema propuesto para la clasificación de fallas en tiempo real. El modelo GRU (Unidad Recurrente Gated) se selecciona para su implementación debido a su rendimiento superior y menor costo computacional, y se integra con un repositorio de datos de VANT desarrollado a medida dentro de la plataforma PLM Aras Innovator. La validación experimental muestra que el modelo GRU logra una precisión de clasificación del 99.26% y un puntaje macro F1 de 0.9917, confirmando la fiabilidad del enfoque de detección de fallas basado en vibraciones. Esta integración de extremo a extremo permite no solo la detección de fallas en tiempo real, sino también la trazabilidad del ciclo de vida, la documentación digital y decisiones de mantenimiento basadas en datos. La validación experimental a través de ejecuciones de prueba confirma que el sistema propuesto detecta con precisión fallas estructurales y permite protocolos de seguridad automatizados y flujos de trabajo de mantenimiento. El sistema mejora la eficiencia de las inspecciones y demuestra cómo el PLM de bucle cerrado puede ir más allá de la documentación estática para monitorear, diagnosticar y gestionar activamente la salud de los VANT a lo largo de su ciclo de vida operativo.