La energía juega un papel importante en la vida humana moderna y el desarrollo económico de un país. Debido al creciente costo de los combustibles fósiles y la contaminación ambiental, los recursos energéticos renovables como la solar, eólica, biomasa, geotérmica, etc., se han considerado como recursos alternativos para el desarrollo sostenible. Una de las energías renovables más utilizadas es la ganadora, pero uno de los mayores problemas para un parque eólico está representado por los costos de O&M (Operación y Mantenimiento) que pueden alcanzar el 20-30% de los costos totales relacionados con la generación de energía. Los aerogeneradores es un sistema complejo constituido por numerosos componentes y subcomponentes, cada uno de los cuales se caracteriza por la posibilidad de incurrir en diferentes tipos de fallas, a menudo difíciles de localizar y que pueden impactar en otros componentes. Las fallas debidas al desequilibrio forman la mayor parte de todas las fallas. El uso de datos de control de supervisión y adquisición de datos para el diagnóstico de aerogeneradores es uno de los métodos más utilizados. Con el fin de aumentar la confiabilidad, predecir fallas, reducir los costos de operación / mantenimiento y prevenir accidentes graves que dañen el ecosistema, la solución a un sistema de monitoreo de salud para generadores eólicos se logra utilizando tecnología IoT. En este trabajo se abordaron todas las fases que conducen al desarrollo de una metodología orientada a identificar fallas utilizando SCADA en un Entorno IoT: preprocesamiento de datos, desarrollo de modelos y posprocesamiento de datos. La metodología desarrollada se prueba en un estudio de caso simulado y se guía por las condiciones del parque eólico “Los Canarreos” que actualmente opera en la localidad cubana de “Isla de la Juventud”