En la era de los rápidos avances en la automatización industrial, la complejidad del equipo de fabricación inteligente ha aumentado constantemente. Las exigencias estrictas de diagnóstico de alta eficiencia y alta precisión están siendo cada vez más insatisfechas por los métodos convencionales de diagnóstico de fallos. Para abordar estos desafíos, se presenta en este documento un nuevo enfoque de diagnóstico de fallos basado en el Q-learning cuántico. Las ventajas distintivas de la computación cuántica se integran de manera innovadora con el marco de toma de decisiones del Q-learning a través de este método. Al aprovechar las capacidades de transporte de información múltiple de los qubits, se pueden procesar de manera eficiente grandes cantidades de datos heterogéneos de múltiples fuentes generados durante la operación del equipo. De este modo, se descubren rápidamente las características latentes de los fallos, reduciendo significativamente el tiempo requerido para la extracción de características de fallos. Además, se pueden formular decisiones óptimas de manera dinámica mediante el Q-learning en entornos de producción en evolución, aprovechando los resultados de análisis precisos de la computación cuántica. El estado del equipo se monitorea continuamente en tiempo real para identificar con precisión los tipos de fallos, localizar puntos específicos y generar rápidamente estrategias de mantenimiento dirigidas. Las pruebas de diagnóstico de fallos realizadas en equipos típicos de fabricación inteligente industrial demuestran que el método de Q-learning cuántico supera a los enfoques tradicionales en términos de precisión de diagnóstico, eficiencia y adaptabilidad a patrones de fallos complejos. Este avance abre nuevas fronteras para el diagnóstico de fallos en sistemas de fabricación inteligente.