Las cadenas cinemáticas son cruciales en numerosos entornos industriales, desempeñando un papel clave en diversos procesos. En los últimos años, se han desarrollado varios métodos para monitorear y mantener estos sistemas de manera efectiva. Un método notable es el análisis de imágenes térmicas infrarrojas, que sirve como enfoque no invasivo y efectivo para identificar varios problemas electromecánicos. Además, la Realidad Virtual (RV) es una tecnología emergente que, a pesar de su uso limitado en contextos industriales, ofrece una solución económica y accesible para la formación y educación de trabajadores industriales en temas de ingeniería especializados. Sin embargo, la mayoría de los entornos virtuales se basan en simulaciones numéricas. Este documento presenta el diseño y desarrollo de un módulo de entrenamiento de Realidad Virtual para la detección de catorce casos de fallas electromecánicas en una cadena cinemática. La herramienta de entrenamiento de RV desarrollada se basa en datos termográficos reales derivados de experimentos realizados en una cadena cinemática auténtica. Durante estos experimentos, se capturaron imágenes térmicas utilizando un sensor infrarrojo de bajo costo. Las imágenes termográficas fueron procesadas mediante el cálculo del histograma y quince indicadores estadísticos, que sirvieron para diferenciar los casos de falla en la aplicación de RV. Se llevó a cabo una evaluación exhaustiva con un grupo de estudiantes de formación profesional especializados en instalaciones eléctricas y de automatización para determinar la efectividad y practicidad del módulo de entrenamiento de RV.