¿Qué es un gemelo digital?

Los gemelos digitales permiten la monitorización, la simulación y el análisis continuos de un objeto, producto o sistema a lo largo de su ciclo de vida, desde el diseño y la producción hasta el mantenimiento y el desmantelamiento. También pueden incorporar procesos externos y variables críticas que afectan al rendimiento de un activo.

Una característica clave es el intercambio de datos bidireccional en tiempo real entre el objeto y su réplica virtual, lo que ayuda a garantizar que las condiciones simuladas reflejen con precisión el mundo físico. Las empresas también pueden conectar múltiples gemelos digitales para modelar sistemas más complejos al servicio de una estrategia más amplia de transformación digital o Industria 4.0.

Al proporcionar perspectivas sobre cómo funciona un objeto en el presente, y proyectar cómo podría comportarse en escenarios futuros, los gemelos digitales ayudan a las organizaciones a mejorar la eficiencia, acelerar la innovación y tomar decisiones informadas y basadas en datos. Entre los casos de uso más comunes se incluyen la optimización de procesos, el mantenimiento predictivo, la optimización de la cadena de suministro y el desarrollo de productos.

Muchos proveedores modernos de gemelos digitales, incluidos Siemens, General Electric, Nvidia, IBM, Bentley y Microsoft, ofrecen un conjunto completo de servicios. Los paquetes pueden incluir capas de hardware (como kits de sensores), procesadores de datos, servicios de sincronización, motores de simulación, plataformas de análisis y paneles de control. Sin embargo, las empresas con aplicaciones más especializadas podrían optar por un enfoque modular y seleccionar varios servicios que se adapten a sus necesidades.

Los gemelos digitales pueden representar prácticamente cualquier objeto, desde edificios y puentes hasta coches, aviones, artefactos históricos e incluso la Tierra. También pueden modelar sistemas complejos como patrones de tráfico, fenómenos meteorológicos, planes de tratamiento sanitario y operaciones de fábrica. Por último, en contextos más experimentales, los gemelos digitales pueden basarse en personas reales o imaginarias, con voz, apariencia y rasgos de personalidad modelados.

Los gemelos digitales se utilizan ahora ampliamente en diversos sectores: un estudio de investigación de Strategic Market Research de 2023 reveló que aproximadamente el 75 % de las empresas los emplean de alguna manera. Estas iniciativas pueden resultar costosas y consumir muchos recursos. Pero para muchas empresas, la inversión merece la pena: el 92 % de las empresas que implementan gemelos digitales informan de rendimientos superiores al 10 %, mientras que más de la mitad informan de al menos un 20 % de retorno de la inversión, según una encuesta de Hexagon de 2025.

• Un activo físico que una empresa pretende monitorizar, analizar o simular en un entorno virtual.
  
  
• Un modelo virtual que actúa como representación digital del objeto o sistema del mundo real
  
  
• Fuentes de datos como sensores o dispositivos de Internet de las cosas (IoT) que registran continuamente métricas relevantes como temperatura, presión o movimiento
  
  
• Un pipeline de datos que transmite los datos de los sensores al modelo virtual, manteniéndolos sincronizados con su activo físico asociado en tiempo real
  
  
• Un bucle de feedback que envía perspectivas o señales de control desde el gemelo digital de vuelta al activo físico para optimizar el rendimiento, la eficiencia y la toma de decisiones
  
  
• Un motor de análisis, a menudo impulsado por machine learning o inteligencia artificial, que puede detectar patrones de datos, simular escenarios futuros, realizar análisis predictivos y ayudar con el seguimiento de activos
  
  
• Interfaces de visualización y paneles de control que permiten a los equipos interactuar con una representación 2D o 3D de activos o sistemas

Aunque los flujos de trabajo de los gemelos digitales varían mucho según los sectores y las aplicaciones, la mayoría incluye estos pasos fundamentales:

Una empresa podría comenzar equipando un objeto físico con una serie de sensores, que capturan su rendimiento, condición y entorno operativo. En contextos de IoT, una organización puede implementar “objetos inteligentes”, que a menudo vienen preinstalados con sensores integrados que pueden recopilar y compartir datos continuamente. En los entornos de TI, los equipos pueden construir representaciones digitales de aplicaciones, software y ordenadores (máquinas virtuales) utilizando tecnologías de virtualización. Luego pueden implementar agentes de software para recopilar datos en el recurso digital o cerca de él para su monitorización y análisis.

Un modelo virtual es una réplica digital de un objeto o sistema, construida a partir de los datos recopilados de su homólogo de la vida real. Está integrado con atributos clave que le ayudan a reaccionar de forma realista a variables como las condiciones ambientales y las interacciones con los sistemas relacionados.

Por ejemplo, un gemelo digital de la turbina de un avión no solo simula el desgaste y los fallos al mismo ritmo que su homólogo de la vida real, sino que también tiene en cuenta las fuerzas aerodinámicas durante el vuelo y la influencia de los componentes hidráulicos y del motor conectados. Este modelado detallado ayuda a garantizar que el gemelo digital pueda simular de forma fiable cómo podría responder su homólogo de la vida real en una serie de condiciones.

La integración de datos en vivo permite una comunicación continua y en tiempo real entre el gemelo digital y su homólogo físico. Este ciclo dinámico de feedback puede ayudar a las organizaciones a optimizar el rendimiento, mejorar la fiabilidad de los sistemas e implementar el mantenimiento predictivo: cuando los equipos se anticipan a los problemas, se reducen los tiempos de inactividad y se prolonga el ciclo de vida de los activos. Las empresas suelen automatizar el proceso de intercambio de datos, lo que les permite dedicarse a tareas estratégicas de nivel superior.

Los gemelos digitales permiten a los equipos ejecutar experimentos seguros y rentables dentro de un entorno virtual. Por ejemplo, en un contexto de fabricación, un equipo puede simular cómo una mejora de la cadena de montaje podría afectar al rendimiento y la eficacia. O bien, podría comprobar si una opción de embalaje más económica es capaz de soportar las exigencias del transporte y la distribución. Al explorar una serie de escenarios hipotéticos, las plataformas gemelas digitales ayudan a los equipos a mejorar la eficiencia operativa, la calidad de los productos sin los riesgos y los costes asociados a las pruebas en el mundo real.

Los motores de análisis pueden sugerir determinados cambios operativos, como ajustar la capacidad en la nube, el volumen de producción o los presupuestos de los equipos, para ayudar a los equipos a optimizar el rendimiento y el gasto. También podrían integrarse con plataformas de gestión de la relación con el cliente (CRM) y herramientas de planificación de recursos empresariales (ERP) para optimizar los flujos de trabajo de producción y los embudos de clientes.

Tanto las simulaciones como los gemelos digitales ayudan a los equipos a replicar y probar escenarios en un entorno digital. Pero mientras que los gemelos digitales reflejan un objeto de la vida real y sus rasgos específicos, las simulaciones a menudo existen completamente en el mundo virtual sin una conexión inmediata con los sistemas del mundo real.

Dicho de otro modo, las simulaciones son estáticas; ejecutan escenarios predefinidos sin un mecanismo incorporado para transmitir sus hallazgos a un sistema físico. Por el contrario, los gemelos digitales pueden reflejar dinámicamente las condiciones en tiempo real y, al mismo tiempo, enviar información a los sistemas físicos que representan.

Otra diferencia es que las soluciones de gemelos digitales pueden conectar múltiples activos y sistemas, en lugar de evaluarlos de forma aislada. Los equipos pueden añadir o eliminar componentes de forma fluida para reflejar escenarios reales, determinando cómo los cambios en un activo pueden afectar al ecosistema más amplio.

Los modelos 3D son representaciones estáticas de un objeto en un único punto en el tiempo. Las organizaciones pueden usarlos para entender el aspecto de un objeto, pero no su comportamiento. Por sí solo, un modelo 3D no puede evaluar escenarios futuros ni representar condiciones en tiempo real. Sin embargo, los modelos 3D suelen servir como componente fundamental tanto de los gemelos digitales como de las simulaciones, proporcionando representaciones visuales y espaciales precisas de activos o procesos físicos.

Aunque los equipos pueden crear gemelos conectados (redes formadas por gemelos digitales vinculados) para capturar una visión más amplia del rendimiento del sistema, estas redes se utilizan normalmente para optimizar los ciclos de vida de los activos dentro de un único entorno de producción. 

Los hilos digitales, por su parte, suelen tener un alcance más amplio, ya que conectan datos de varios departamentos, procesos y entornos para captar una visión de los activos y sistemas de toda la organización. Los hilos digitales pueden centralizar los datos de múltiples entornos de producción para que sean accesibles a los stakeholders de toda la organización.

En última instancia, los hilos digitales son ideales para obtener una visión holística de los sistemas entrelazados de la organización, mientras que los gemelos digitales son más adecuados para ajustar los activos y procesos individuales.

Es habitual que coexistan varios tipos de gemelos digitales, cada uno de los cuales ofrece un nivel diferente de detalle, dentro de un mismo entorno de producción. Los cuatro tipos principales incluyen:

Los gemelos de componentes, también llamados gemelos de partes, replican componentes individuales, ofreciendo un nivel granular de comprensión de partes específicas. Por ejemplo, un gemelo de un componente podría utilizar un conjunto de sensores para reflejar una válvula en un oleoducto, un motor en una turbina eólica o un turbocompresor en un automóvil.

Los gemelos de activos replican unidades funcionales completas, a menudo compuestas por dos o más componentes, y muestran cómo interactúan estos componentes en tiempo real. Los gemelos de activos pueden reproducir, por ejemplo, el sistema de válvulas de un oleoducto (compuesto por varias válvulas y tuberías), el tren de transmisión de un aerogenerador (compuesto por un motor, una caja de cambios y un eje) o el sistema de sobrealimentación de un automóvil (compuesto por un turbocompresor, un intercooler y un compresor).

Los gemelos de sistemas o unidades permiten a las empresas entender cómo encajan los activos para formar un sistema integrado y más grande. Proporcionan visibilidad de las interacciones de los activos al tiempo que identifican oportunidades de mejora del rendimiento a nivel del sistema. Los sistemas gemelos pueden reflejar un segmento de un oleoducto (compuesto por múltiples sistemas de válvulas y bombas), una turbina eólica (compuesta por motores, palas y sistemas de control) o un sistema de propulsión de un vehículo (incluido el motor, la transmisión y el eje de transmisión).

Los gemelos de proceso ofrecen la visión más amplia, revelando cómo los sistemas funcionan juntos a lo largo de una instalación de producción, cadena de suministro o flujo de trabajo operativo. Los gemelos de procesos pueden ayudar a garantizar que todo el entorno de producción, no solo los componentes específicos, funcione con una eficiencia óptima. Los gemelos de proceso podrían replicar una red de distribución de petróleo integral, un parque eólico generador de energía o un proceso de fabricación automotriz.

Los gemelos digitales brindan a las empresas una mayor visibilidad de los sistemas complejos junto con la flexibilidad de explorar múltiples configuraciones operativas antes de comprometerles recursos del mundo real. Los principales beneficios incluyen:

Las soluciones de gemelos digitales ayudan a las empresas a experimentar con diferentes diseños de productos, flujos de trabajo y procesos de fabricación dentro de un entorno virtual de pruebas, acelerando la innovación y reduciendo el tiempo de lanzamiento al mercado.

Por ejemplo, los ingenieros aeroespaciales pueden crear gemelos digitales de aviones experimentales, cada uno con diferentes diseños de alas y propulsión, para determinar qué versión resulta más prometedora para su desarrollo posterior. Este enfoque es mucho más rentable y seguro que construir y probar prototipos físicos de aeronaves para cada diseño propuesto.

Una vez que un nuevo producto ha entrado en producción, los gemelos digitales pueden ayudar a espejar y monitorizar sistemas para alcanzar y mantener la máxima eficiencia durante todo el proceso de fabricación. Los equipos también pueden identificar oportunidades de reducción de costes sin interferir con los flujos de trabajo actuales.

Por ejemplo, una empresa puede probar un material o un proceso de fabricación más asequible en el entorno virtual y determinar si puede mantener los estándares de rendimiento y emisiones antes de lanzarlo a mayor escala. Los gemelos digitales también pueden utilizar datos históricos para el mantenimiento predictivo (prever qué activos es probable que fallen antes de que se produzca un error).

En los complejos sistemas modernos, un solo fallo o avería puede provocar perturbaciones generalizadas, sobre todo si los equipos tienen dificultades para identificar la causa raíz. Por ejemplo, un pequeño circuito que controla los ventiladores de refrigeración en un centro de datos puede fallar, provocando un sobrecalentamiento que desconecte todo un bastidor de servidores.

Los gemelos digitales pueden abordar este problema reflejando el estado en tiempo real de los componentes individuales, incluidos los sensores, los circuitos y los condensadores. Al comunicarse continuamente con el sistema físico, un gemelo digital puede detectar señales de advertencia tempranas, como picos de temperatura anormales, y anticipar fallos inminentes. Esta capacidad ayuda a los equipos a actuar con antelación, evitando tiempos de inactividad y errores costosos.

Para seguir siendo competitivas, las empresas deben escalar rápidamente sus operaciones para adaptarse a la cambiante demanda de productos, las condiciones económicas y las prioridades estratégicas. Tradicionalmente, ampliar o reducir la escala es un proceso lento y laborioso, que exige a los equipos validar minuciosamente los nuevos sistemas antes de implantarlos en toda la organización. Los gemelos digitales hacen que este proceso sea más rápido y menos arriesgado al proporcionar un entorno virtual en el que los equipos pueden ajustar los parámetros y probar las configuraciones de forma segura antes de la implementación universal.

Los gemelos digitales también pueden conectarse a sistemas en vivo, lo que les permite transmitir continuamente ajustes de escala a sus homólogos físicos en tiempo real. Por ejemplo, las plataformas gemelas digitales pueden utilizar algoritmos para añadir o eliminar automáticamente nodos en la nube durante los picos de uso, a fin de reducir los cuellos de botella del tráfico y mantener un rendimiento estable.

Muchos sectores dependen de modelos digitales para comprender sistemas complejos, fomentar la innovación, mantener equipos y optimizar la eficiencia. Los gemelos digitales se utilizan ampliamente en los siguientes sectores y aplicaciones:

Las organizaciones pueden utilizar gemelos digitales para modelar motores a reacción, motores de locomotoras, turbinas generadoras de electricidad, activos de servicios y otros sistemas de generación de energía. Las plataformas de gemelos digitales pueden establecer plazos para el mantenimiento programado con regularidad, detectar irregularidades en el hardware y permitir la prueba de nuevos componentes. También pueden facilitar la transición a las energías renovables mediante la monitorización de la demanda de la red, la simulación de nuevas configuraciones de activos y la previsión de las trayectorias de la red.

Los sistemas de gemelos digitales basados en física pueden ayudar a los ingenieros a diseñar estructuras duraderas, seguras y rentables, incluyendo edificios, plataformas de perforación, canales, presas y puentes. Pueden, por ejemplo, determinar si un puente en particular puede soportar fuertes vientos, lluvia y tráfico, dando a los ingenieros la oportunidad de modificar su diseño antes de que comience la construcción.

Los gemelos digitales también pueden proporcionar visibilidad de las estructuras ya construidas, por ejemplo, al revelar cómo interactúan los sistemas clave, como la fontanería, la climatización, la electricidad y la seguridad, dentro de un edificio de oficinas. Estas perspectivas pueden ayudar a informar los sistemas de modelado de información de edificios (BIM), que utilizan representaciones digitales de una estructura para gestionar su construcción y mantenimiento.

En la fabricación, los gemelos digitales (a menudo equipados con capacidades de IA) pueden mejorar el control de calidad, la gestión de la cadena de suministro y la detección de errores al supervisar todo el ciclo de vida de un producto de principio a fin. Por ejemplo, un fabricante de productos electrónicos puede construir una réplica digital de la planta de una fábrica que refleje los niveles de inventario, los programas de producción, el estado de los equipos y otros datos operativos de la ubicación real.

Los gemelos digitales pueden proporcionar información clave sobre la salud mediante la previsión de la evolución de las enfermedades, que permite predecir cómo podrían responder los pacientes a diversas opciones terapéuticas, y mediante un diagnóstico mejorado, que utiliza modelos muy detallados para determinar cómo las interacciones entre los órganos y los sistemas del cuerpo pueden afectar a la salud.

También pueden ayudar a los hospitales a optimizar sus operaciones, incluida la dotación de personal, la programación y el mantenimiento del equipo, y pueden facilitar la transición a una atención médica personalizada, donde los tratamientos se adaptan a las necesidades individuales de los pacientes.

Los gemelos digitales se utilizan ampliamente en el diseño de automóviles, tanto para mejorar el rendimiento del vehículo como para aumentar la eficiencia de la producción. Por ejemplo, los diseñadores de vehículos pueden realizar exhaustivas pruebas de seguridad y emisiones con réplicas virtuales antes de comparar los vehículos reales.

Los ingenieros civiles y expertos en planificación urbana utilizan gemelos digitales para simular cómo se desplazan peatones y vehículos por las ciudades. Los modelos de ciudades suelen incorporar datos espaciales 3D y 4D, datos de objetos IoT y análisis con IA para simular cómo las nuevas políticas, las mejoras de infraestructura o los sistemas de transporte podrían afectar al entorno construido. Los gemelos digitales desempeñan un papel clave en las ciudades inteligentes, que utilizan dispositivos conectados a IoT para recopilar y compartir continuamente datos que pueden aprovecharse para mejorar la calidad de vida y la sostenibilidad.

El concepto detrás de la tecnología de gemelos digitales se remonta a la década de 1960, cuando la NASA construyó réplicas físicas de su nave espacial para estudiar cómo podrían responder a diferentes condiciones antes de enviar a sus homólogos de la vida real a la órbita. En 1970, cuando una explosión a bordo puso en peligro la vida de la tripulación del Apolo 13, la NASA recurrió a estos modelos para explorar diferentes escenarios de rescate desde tierra, según el Technical Reports Server de la administración. Aunque estos primeros esfuerzos utilizaron copias físicas en lugar de virtuales, allanaron el camino para lo que finalmente se conocería como “gemelos digitales”.

En 2002, el científico y ejecutivo empresarial Michael Grieves concibió un marco de gestión del ciclo de vida del producto (PLM) que vincula un producto físico con su equivalente virtual mediante un intercambio continuo de datos. Ocho años después, John Vickers, de la NASA, acuñó oficialmente el término “gemelo digital” en una hoja de ruta técnica de la NASA, basándose en el concepto de “espacios reflejados” de Grieves.

El mercado de los gemelos digitales está en rápida expansión, según un informe de Fortune Business Insights. Se espera que crezca de 24 500 millones de dólares en 2025 a 259 300 millones de dólares en 2032, con sectores como las ciudades inteligentes, la industria aeroespacial, la sanidad y la fabricación impulsando el crecimiento. Las nuevas y emergentes capacidades de gemelos digitales incluyen:

La IA generativa puede predecir cómo podrían reaccionar los sistemas en el futuro basándose en conjuntos de datos tanto históricos como en tiempo real. Esta capacidad permite a los equipos tomar decisiones operativas e inversiones mejor informadas. Las tecnologías de IA también pueden ayudar a los sistemas gemelos digitales a escalar y aprovisionar recursos de forma óptima sin intervención humana.

En lugar de automatizar solo las tareas rutinarias y repetitivas, los modelos de IA pueden utilizar gemelos digitales para tomar decisiones a largo plazo y de varios pasos. Por ejemplo, pueden anticipar cómo el fallo de un componente podría propagarse en cascada por la red, afectando a los activos y sistemas vecinos; alertar a los equipos pertinentes cada vez que un componente necesite mantenimiento; recomendar mejoras de red para que sea menos probable que se produzcan fallos; y, en algunos casos, implementar cambios operativos por su cuenta.

Al igual que el software como servicio (SaaS), el gemelo digital como servicio (DTaaS) se está convirtiendo en una opción popular para las empresas. El método de entrega permite a las organizaciones implementar y ampliar rápidamente los gemelos digitales a través de la nube, sin tener que programarlos desde cero ni mantener los servidores en los que viven.

Los desarrolladores están diseñando gemelos digitales capaces de reflejar el comportamiento y la cognición humanos. Los doppelgängers digitales pueden utilizarse tanto para fines personales (como la conservación del patrimonio o la captación de la audiencia) como profesionales (como la formación de empleados o la automatización de tareas repetitivas).

También pueden ser útiles en contextos de investigación. Por ejemplo, los investigadores pueden realizar experimentos con usuarios sintéticos para simular cómo los humanos de la vida real podrían responder a nuevos productos y características. Las empresas pueden entonces sumar estos hallazgos para proyectar las tendencias a nivel de población.