La estimación de parámetros de confiabilidad y resistencia es importante en la industria manufacturera. En este documento, desarrollamos estimadores de tipo contracción para los parámetros de confiabilidad y resistencia basados en datos censurados de forma progresiva de una amplia clase de distribuciones. Estos nuevos estimadores mejoran el rendimiento de los Estimadores de Máxima Verosimilitud (MLEs) comúnmente utilizados al reducir sus errores cuadráticos medios. Proporcionamos intervalos de confianza analíticos asintóticos y por bootstrap para los parámetros objetivo. A través de un estudio de simulación detallado, demostramos que los nuevos estimadores tienen un mejor rendimiento que los MLEs. Finalmente, ilustramos la aplicación de los nuevos métodos a dos conjuntos de datos industriales, mostrando su relevancia y efectividad práctica.