En este documento, se propone un novedoso marco de detección y diagnóstico de fallas basado en un modelo de lenguaje grande multimodal que aborda las limitaciones de los enfoques tradicionales de detección y diagnóstico de fallas. El marco propuesto aprovecha el modelo Generative Pre-trained Transformer-4-Preview para mejorar su escalabilidad, generalización y eficiencia en el manejo de sistemas complejos y diversos escenarios de falla. Además, los conjuntos de datos sintéticos generados a través de grandes modelos de lenguaje aumentan la base de conocimientos y mejoran la precisión de la detección y diagnóstico de fallas en escenarios desequilibrados. En el marco, se introduce una arquitectura híbrida que integra procesamiento en línea y fuera de línea, combinando flujos de datos en tiempo real con modelos de lenguaje grande afinados para una detección de fallas dinámica, precisa y contextual adecuada para entornos industriales, centrándose particularmente en preocupaciones de seguridad. Este enfoque integral tiene como objetivo abordar los desafíos tradicionales de detección y diagnóstico de fallas y avanzar en el campo hacia sistemas de diagnóstico de fallas más adaptativos y eficientes. Este documento presenta una revisión detallada de la literatura, que incluye una taxonomía detallada de métodos de detección y diagnóstico de fallas y sus aplicaciones en diversos dominios industriales. Este estudio analiza los resultados de estudios de caso y comparaciones de modelos, explorando las implicaciones para futuros desarrollos en sistemas industriales de detección y diagnóstico de fallas dentro de las tecnologías de la Industria 4.0.