En la industria de procesos, un sistema de alarmas es una de las formas importantes de monitoreo de condiciones. Debido a la complejidad e irregularidad de la información del proceso en el monitoreo de condiciones, hay demasiadas falsas alarmas en el sistema de alarmas actual. Para resolver el problema de diseñar un sistema de alarmas, este artículo propone un método de diseño de alarmas multivariable basado en la regla de razonamiento de evidencia (ER), considerando la confiabilidad con valores de intervalo, que puede aprovechar al máximo la información del proceso para tomar decisiones de alarma precisas. En primer lugar, se construyen matrices de evidencia referencial (REMs) basadas en las muestras de entrenamiento de variables de proceso, y las muestras en tiempo real de las variables de proceso se convierten en evidencia de alarma activando las REMs. La evidencia de alarma se fusiona luego mediante la regla de ER. En este proceso de fusión, para describir mejor la incertidumbre de la información del proceso, la confiabilidad de la evidencia de alarma se caracteriza por variables aleatorias con ciertas distribuciones de probabilidad, y puede ajustarse en intervalos dinámicos según el cambio en tiempo real de la evidencia de alarma. Finalmente, se implementa el caso de falla del reactor en el proceso de Tennessee Eastman (TE), lo que muestra que el ajuste de la confiabilidad con valores de intervalo puede adaptarse al cambio irregular de la información del proceso y obtener resultados de alarma consistentes para mejorar aún más la precisión de las decisiones de alarma.