El presente trabajo se enfoca en la Detección y Aislamiento del Fallo de manera tal que se pueda determinar la presencia de un fallo en una válvula de control de igual porcentaje como la que ofrece el programa DAMADICS. La importancia de este trabajo radica en las necesidades de completar los sistemas modernos de control automatizados con una herramienta capaz de detectar, aislar e informar (DAl) la ocurrencia de anomalías incipientes o catastróficas en los procesos industriales. Para ello se diseñan y ponen a prueba tres detectores de fallo entre la amplia gama de detectores presentados en la comunidad académica y de ingenieros dedicados a la práctica industrial. Se determina cuál de ellos es mejor para la DAI del fallo a un sistema SCADA el cual no es objeto de estudio y diseño en este Trabajo. Para la selección del mejor detector se empleó el criterio de la frecuencia de detección correcta del fallo considerando la limitación propia de la muestra del trabajo de los detectores de fallos. Completando las ideas del Control Tolerante a Fallos se propone un Controlador Predictivo Neuronal Robusto, con lo cual se termina de conformar el Control Tolerante a Fallos Pasivo. Se prueban las bondades de robustez del controlador diseñado aplicando en la válvula de control del modelo en Simulink, dos fallos del conjunto de 19 fallos que proporciona el programa DAMADICS. Se dan las inclusiones y propuestas para el trabajo futuro en esta línea de investigación actual