산업 전반에서 신뢰성(reliability)은 설비·제품의 수명 주기 전반을 관통하는 핵심 지표로 자리매김해왔다. 전통적인 오프라인(offline) 신뢰성 접근에서는 제한된 수의 시료(샘플)를 대상으로 가속수명시험, 파괴시험 등을 실시하고, 통계적 분석 결과를 제품 설계 및 관리에 반영해 왔다. 이러한 방식은 설계 초기와 양산 전 단계에서 신뢰성 정보를 획득하는 데 효과적이지만, 실제 운용 단계에서의 설비 상태 변동이나 환경 차이에 대응하기에는 한계가 존재한다. 최근 디지털 기술(예: IoT, 인공지능)이 고도화되면서, 오프라인에서 축적된 신뢰성 정보와 더불어 온라인(online) 상태에서 수집되는 실시간 운전 데이터를 활용하는 ‘온라인 신뢰성(online reliability 또는 prognostics and health management (PHM))’ 패러다임이 부상하고 있다. 이는 기존의 오프라인 신뢰성 모델이 제공하는 통계적 수명 예측치에, 센서 기반 실시간 상태 진단·예측 기법을 접목함으로써, 설비의 건전성을 시시각각 추적하고 고장 징후를 조기에 감지·대응할 수 있게 해준다. 특히 회전설비·전력설비·제조라인 등 복잡하면서 fleet으로 운영되는 핵심 설비를 대상으로 이러한 온라인 진단과 예측이 설비 가동률 및 안전성 확보에 결정적 역할을 한다. 본 기조강연에서는 오프라인 신뢰성에서 온라인 신뢰성으로의 파괴적 혁신의 배경, 이러한 파괴적 혁신에 필요한 핵심기술, 그리고 실 사례연구를 조망하고자 한다. 이를 통해 미래 신뢰성 공학에서의 패러다임 변화와, 엔지니어링 현장에서 기대되는 효과를 제시하고자 한다.