Este documento investiga la integración del Monitoreo de Salud Estructural (SHM) dentro del marco de las tecnologías de la Industria 4.0 (I4.0), destacando el potencial para la gestión inteligente de infraestructuras a través de la utilización de análisis de grandes datos, aprendizaje automático (ML) y el Internet de las Cosas (IoT). Este estudio presenta un caso de éxito centrado en una nueva metodología de SHM para detectar y localizar daños en estructuras metálicas de aeronaves, empleando técnicas de reducción dimensional como el Análisis de Componentes Principales (PCA). Al analizar datos de deformación recopilados de una red de sensores y compararlos con una condición base prístina, la metodología tiene como objetivo identificar cambios sutiles en la distribución local de deformación que indiquen daño. A través de extensas simulaciones de Análisis de Elementos Finitos (FEA) y un análisis de contribución de PCA, la investigación explora la influencia de varios factores en la detección de daños, incluyendo la ubicación de los sensores, los niveles de ruido y el tamaño y tipo de daño. Los hallazgos demuestran la efectividad de la metodología propuesta para detectar grietas y agujeros tan pequeños como 2 mm de longitud, mostrando el potencial para la identificación temprana de daños e intervenciones específicas en diversos sectores como la aeronáutica, la ingeniería civil y la manufactura. En última instancia, este documento subraya la relación sinérgica entre SHM e I4.0, allanando el camino hacia un futuro de infraestructuras inteligentes, resilientes y sostenibles.