Los ascensores sirven como sistemas de transporte vertical esenciales tanto para pasajeros como para cargas pesadas en edificios modernos. Los elevadores electromecánicos se han convertido en la opción dominante debido a sus ventajas de rendimiento sobre los sistemas hidráulicos. Un componente crítico de su mecanismo de accionamiento es el Motor Sincrónico de Imán Permanente (PMSM), que está sujeto a estrés mecánico y eléctrico durante la operación continua. Esto requiere técnicas avanzadas de monitoreo para garantizar la seguridad, la fiabilidad del sistema y la reducción de costos de mantenimiento. En este estudio, se diseña y evalúa un PMSM tolerante a fallos a través de un Análisis de Elementos Finitos (FEA) en 2D, optimizando parámetros electromagnéticos clave. El diseño se valida mediante pruebas experimentales en un sistema de ascensor real, capturando datos operativos bajo diversas condiciones de carga. Estas señales se preprocesan y analizan utilizando técnicas avanzadas de aprendizaje automático, específicamente un clasificador de Bosque Aleatorio, para distinguir entre estados Normal, Marginal y Crítico de la salud del motor. El modelo logró una precisión de clasificación del 94%, demostrando alta precisión en las capacidades de mantenimiento predictivo. Los resultados confirman que la integración de un diseño de PMSM tolerante a fallos con análisis de datos en tiempo real ofrece una solución confiable para la detección temprana de fallos, minimizando el tiempo de inactividad y mejorando la seguridad del ascensor.