El Monitoreo de Salud Estructural (SHM), definido como el proceso que implica la detección, el cálculo y la toma de decisiones para evaluar la integridad de la infraestructura, ha estado plagado de desafíos en la gestión de datos. El Internet Industrial de las Cosas (IIoT), un subconjunto del Internet de las Cosas (IoT), proporciona una forma de abordar de manera decisiva el problema de los grandes datos de SHM y ofrecer un marco para el procesamiento autónomo. El enfoque clave del IIoT es la eficiencia operativa y la optimización de costos. Por lo tanto, el propósito del enfoque IIoT en esta investigación es desarrollar un marco que conecte los datos de sensores de evaluación no destructiva con algoritmos de procesamiento en tiempo real en un sistema de hardware/software IoT para proporcionar capacidades de diagnóstico para un procesamiento de datos eficiente relacionado con SHM. Específicamente, el enfoque IIoT propuesto se compone de tres componentes: la Nube, la Niebla y el Borde. La Nube se utiliza para almacenar datos históricos, así como para realizar cálculos exigentes como el aprendizaje automático fuera de línea. La Niebla es el hardware que realiza diagnósticos en tiempo real utilizando información recibida tanto de la detección como de la Nube. El Borde es el hardware de nivel inferior que registra datos a nivel de sensor. En esta investigación, se presenta una aplicación de este enfoque para evaluar el estado de salud de un material compuesto de grado aeroespacial en condiciones de laboratorio. El vínculo clave que limita la intervención humana en el procesamiento de datos es el enfoque de gestión de bases de datos implementado, que es el enfoque particular de este manuscrito. Específicamente, se implementa una base de datos NoSQL para proporcionar transferencia de datos en vivo desde el Borde tanto a la Niebla como a la Nube. A través de esta base de datos, los algoritmos utilizados son capaces de ejecutar filtrado por clasificación a nivel de Niebla, a medida que se registran datos en vivo. Los datos procesados se envían automáticamente a la Nube para operaciones adicionales como la visualización. La integración del sistema con tres capas ofrece una oportunidad para crear un paradigma para la gestión de calidad de datos en tiempo real inteligente.