Este documento presenta un sistema de monitoreo basado en acústica para el taladrado CNC de alta velocidad, con el objetivo de optimizar procesos y permitir la detección en tiempo real del estado de la máquina. Sensores acústicos de alta fidelidad capturan señales sonoras durante las operaciones de taladrado, lo que permite la identificación de eventos críticos como el compromiso de la herramienta, la ruptura del material y la retirada de la herramienta. Técnicas avanzadas de procesamiento de señales, incluyendo el análisis de espectrogramas y la Transformada Rápida de Fourier, extraen frecuencias dominantes y patrones acústicos, mientras que algoritmos de aprendizaje automático como el agrupamiento DBSCAN clasifican estados operativos como corte, ruptura y retorno. Estudios experimentales sobre materiales como acrílico, PTFE y madera dura revelan perfiles acústicos distintos influenciados por las propiedades del material y las condiciones de taladrado. Patrones sonoros más suaves y frecuencias dominantes más bajas caracterizan el taladrado de PTFE, mientras que la madera dura produce frecuencias más altas y patrones más ásperos debido a su densidad y resistencia. Estos hallazgos demuestran la correlación entre las emisiones acústicas y la dinámica de mecanizado, permitiendo un monitoreo no invasivo en tiempo real y un mantenimiento predictivo. A medida que aumenta el poder de la IA, se espera extraer información del proceso in situ y lograr una mayor resolución, mejorando la precisión en la interpretación de datos y la toma de decisiones. Una contribución clave de este proyecto es la creación de una biblioteca de sonidos abierta para procesos de taladrado, fomentando la colaboración y la innovación en la fabricación inteligente. Al integrar conceptos de big data y algoritmos inteligentes, el sistema apoya el monitoreo continuo, la detección de anomalías y la optimización de procesos. Este hardware preparado para IA mejora la precisión y eficiencia de las operaciones de taladrado, mejorando la calidad, reduciendo el desgaste de las herramientas y minimizando el tiempo de inactividad. La investigación establece el monitoreo acústico como un enfoque transformador para avanzar en los procesos de taladrado CNC y los sistemas de fabricación inteligente.