¿Qué es un gemelo digital?

Los gemelos digitales permiten el monitoreo, 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 el 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 varios gemelos digitales para modelar sistemas más complejos, con el fin de impulsar una transformación digital más amplia o una estrategia de Industria 4.0.

Al proporcionar insights 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 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 una suite completa de servicios. Los paquetes pueden incluir capas de hardware (como kits de sensores), procesadores de datos, servicios de sincronización, motores de simulación, plataformas de analytics y paneles de visualización. Pero las empresas con aplicaciones más especializadas podrían adoptar un enfoque modular, eligiendo varios servicios para satisfacer sus necesidades.

Los gemelos digitales pueden representar prácticamente cualquier objeto, desde edificios y puentes hasta autos, aviones, artefactos históricos e incluso la Tierra. También pueden modelar sistemas complejos, como patrones de tráfico, fenómenos meteorológicos, planes de tratamiento de atención médica y operaciones de fábrica. Finalmente, 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 ahora se utilizan ampliamente en todas las industrias: un estudio de Investigación Estratégica de Mercado de 2023 encontró que aproximadamente el 75% de las empresas los emplean de alguna manera. Estas iniciativas pueden ser costosas y requerir muchos recursos. Pero para muchas empresas, vale la pena la inversión: el 92 % de las empresas que despliegan gemelos digitales reportan rendimientos superiores al 10%, mientras que más de la mitad informan al menos un 20% de retorno de la inversión, según una encuesta de Hexagon de 2025.

• Un activo físico que una empresa pretende supervisar, analizar o simular en un entorno virtual
  
  
• Un modelo virtual que actúa como representación digital de un objeto o sistema del mundo real
  
  
• Fuentes de datos como los sensores o dispositivos de Internet de las Cosas (IoT) que registran continuamente métricas relevantes como temperatura, presión o movimiento
  
  
• Un pipeline de datos transmite los datos de los sensores al modelo virtual, manteniéndolo sincronizado con el activo físico asociado en tiempo real
  
  
• Un bucle de retroalimentación que envía insights o señales de control desde el gemelo digital de vuelta al activo físico para optimizar el rendimiento, la eficiencia y la toma de decisiones
  
  
• Una analytics engine (a menudo impulsada 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 en 2D o 3D de activos o sistemas

Si bien los flujos de trabajo de gemelos digitales varían ampliamente según las industrias y 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 desplegar "objetos inteligentes", que a menudo vienen preinstalados con sensores integrados que pueden recopilar y compartir datos continuamente. En entornos de TI, los equipos pueden crear representaciones digitales de aplicaciones, software y computadoras (máquinas virtuales) mediante tecnologías de virtualización. Luego, pueden desplegar agentes de software para recopilar datos en o cerca del recurso digital para monitoreo y análisis.

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

Por ejemplo, un gemelo digital de la turbina de un avión no solo simula el desgaste y las fallas al mismo ritmo que su contraparte 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 manera confiable cómo podría responder su contraparte de la vida real en una variedad de condiciones.

La integración de datos en vivo permite la comunicación continua y en tiempo real entre el gemelo digital y su contraparte física. Este bucle dinámico de retroalimentación puede ayudar a las organizaciones a optimizar el rendimiento, mejorar la fiabilidad del sistema e implementar el mantenimiento predictivo, cuando los equipos anticipan problemas con antelación, reduciendo los tiempos de inactividad y prolongando los ciclos de vida de los activos. Las empresas a menudo automatizan el proceso de intercambio de datos, lo que las libera para abordar tareas estratégicas de mayor nivel.

Los gemelos digitales permiten a los equipos ejecutar experimentos seguros y rentables dentro de un entorno virtual. Por ejemplo, en el ámbito de la fabricación, un equipo puede simular cómo una mejora en la línea de montaje podría afectar al rendimiento y la eficiencia. 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 variedad de escenarios “hipotéticos”, las plataformas gemelas digitales ayudan a los equipos a mejorar la eficiencia operativa y mejorar la calidad del producto sin los riesgos y costos asociados con las pruebas en el mundo real.

Los motores de análisis pueden sugerir ciertos 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 los gastos. También podrían integrarse con plataformas de gestión de relaciones con los clientes (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 otra manera, 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 agregar o eliminar componentes perfectamente 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 cómo se ve un objeto, pero no cómo se comporta. Por sí solo, un modelo 3D no puede evaluar escenarios futuros ni representar condiciones en tiempo real. Sin embargo, los modelos 3D a menudo sirven como un 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 compuestas 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. 

Mientras tanto, los hilos digitales por lo general tienen un alcance más amplio, conectando datos de múltiples departamentos, procesos y entornos para capturar 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 para 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 afinar activos y procesos individuales.

Es común que varios tipos de gemelos digitales, cada uno con una capa diferente de ampliación, coexistan dentro de un único entorno de producción. Los cuatro tipos principales incluyen:

Los gemelos de componentes, también llamados gemelos de piezas, replican componentes individuales, ofreciendo un nivel granular de insights sobre piezas específicas. Por ejemplo, un gemelo de un componente podría utilizar una serie de sensores para reproducir 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 estos interactúan en tiempo real. Los gemelos de activos pueden replicar un sistema de válvulas de oleoducto (compuesto por múltiples válvulas y tuberías), un tren de transmisión de turbina eólica (compuesto por un motor, una caja de cambios y un eje) o el sistema de turbocompresor de un automóvil (compuesto por un turbocompresor, un interenfriador y un compresor).

Los gemelos de sistemas o unidades permiten a las empresas comprender cómo los activos encajan juntos para formar un sistema más grande e integrado. Ofrecen información sobre las interacciones entre los activos, al tiempo que identifican oportunidades para mejorar el 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, aspas y sistemas de control) o un sistema de tren motriz de un vehículo (incluido el motor, la transmisión y el eje de transmisión).

Los gemelos de proceso proporcionan la visión más amplia, revelando cómo los sistemas trabajan juntos en una instalación de producción, cadena de suministro o flujo de trabajo operativo. Los gemelos de proceso pueden ayudar a garantizar que todo el entorno de producción, no solo los componentes específicos, funcione con la máxima eficiencia. Los gemelos de proceso podrían replicar una red de distribución de petróleo de extremo a extremo, 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 de pruebas virtual, acelerando la innovación y reduciendo el tiempo de comercialización.

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

Después de que un nuevo producto haya entrado en producción, los gemelos digitales pueden ayudar a reflejar y monitorear los sistemas para lograr y mantener la máxima eficiencia durante todo el proceso de fabricación. Los equipos también pueden identificar oportunidades de reducción de costos 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 implementarlo a una escala más amplia. Los gemelos digitales también pueden emplear datos históricos para el mantenimiento predictivo (prever qué activos probablemente fallarán antes de que ocurra un error).

En sistemas modernos complejos, un solo mal funcionamiento o falla de activo puede causar interrupciones generalizadas, especialmente si los equipos tienen dificultades para identificar la causa principal. Por ejemplo, un pequeño circuito que controla los ventiladores de refrigeración en un centro de datos podría fallar, lo que provocaría un sobrecalentamiento que desconectaría todo un rack de servidores.

Los gemelos digitales pueden resolver este problema al reflejar el estado en tiempo real de cada uno de los componentes, incluidos los sensores, los circuitos y los condensadores. Al comunicarse constantemente con el sistema físico, un gemelo digital puede detectar señales de alerta tempranas, como picos de temperatura anormales, y anticipar fallas 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 las 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 arduo, que requiere que los equipos validen cuidadosamente los nuevos sistemas antes de implementarlos en toda la organización. Los gemelos digitales hacen que este proceso sea más rápido y menos riesgoso al proporcionar un entorno virtual donde los equipos pueden ajustar los parámetros de forma segura y probar las configuraciones antes del despliegue universal.

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

Muchas industrias confían en los modelos digitales para dar sentido a sistemas complejos, estimular la innovación, mantener el equipamiento y optimizar la eficiencia. Los gemelos digitales se utilizan ampliamente en las siguientes industrias y aplicaciones:

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

Los sistemas gemelos digitales basados en la 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, lo que brinda 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 plomería, HVAC, electricidad y seguridad, dentro de un edificio de oficinas. Estos insights pueden ayudar a fundamentar 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 administración de la cadena de suministro y la detección de errores al proporcionar supervisión en todo el ciclo de vida de un producto de extremo a extremo. Por ejemplo, un fabricante de productos electrónicos puede crear una réplica digital de la planta de una fábrica, reflejando los niveles de inventario de la ubicación real, los programas de producción, los estados de los equipos y otros datos operativos.

Los gemelos digitales pueden generar insights clave sobre la salud a través de la previsión de la progresión de la enfermedad, que predice cómo los pacientes podrían responder a diversas opciones de tratamiento, y mediante un diagnóstico mejorado, que utiliza modelos muy detallados para identificar cómo las interacciones entre los órganos y los sistemas corporales pueden afectar la salud.

También pueden ayudar a los hospitales a optimizar sus operaciones, incluida la dotación de personal, la programación y el mantenimiento del equipamiento, 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 extensas pruebas de seguridad y emisiones con réplicas virtuales antes de comparar los vehículos reales.

Los ingenieros civiles y los expertos en planificación urbana utilizan gemelos digitales para simular cómo se mueven los peatones y los vehículos por las ciudades. Los modelos de ciudades a menudo incorporan datos espaciales 3D y 4D, datos de objetos de IoT y analytics impulsados por IA para simular cómo las nuevas políticas, las actualizaciones de infraestructura o los sistemas de transporte podrían afectar el 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 sustentabilidad.

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 contrapartes 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 la Tierra, según el Servidor de Reportes Técnicos de la administración. Si bien estos primeros esfuerzos utilizaron copias físicas en lugar de virtuales, allanaron el camino para lo que eventualmente se conocería como "gemelos digitales".

En 2002, el científico y ejecutivo de negocios Michael Grieves conceptualizó una infraestructura de Product Lifecycle Management que vincula un producto físico con su contraparte virtual a través del 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.

Según un informe de Fortune Business Insights, el mercado de los gemelos digitales está creciendo rápidamente. Se espera que crezca de 24.5 mil millones de dólares en 2025 a 259.3 mil millones de dólares en 2032, con industrias como las ciudades inteligentes, la industria aeroespacial, la atención médica y la fabricación, impulsando el crecimiento. Las capacidades nuevas y emergentes de gemelos digitales incluyen:

La IA generativa puede predecir cómo podrían reaccionar los sistemas en el futuro basándose tanto en conjuntos de datos 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 de gemelos digitales a escalar y aprovisionar recursos de manera óptima sin intervención humana.

En lugar de automatizar solo tareas repetitivas y rutinarias, los modelos de IA pueden usar gemelos digitales para tomar decisiones a más largo plazo y de varios pasos. Por ejemplo, pueden anticipar cómo la falla de un componente podría afectar en cascada a través de la red, afectando los activos y sistemas vecinos; alertar a los equipos relevantes cada vez que un componente necesita mantenimiento; recomendar mejoras de red para que sea menos probable que ocurran fallas; 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. Este método de entrega permite a las organizaciones implementar y ampliar rápidamente gemelos digitales a través de la nube, sin tener que programarlos desde cero ni mantener los servidores en los que se alojan.

Los desarrolladores están diseñando gemelos digitales capaces de duplicar los comportamientos humanos y la cognición. Los doppelgängers digitales se pueden utilizar tanto para aplicaciones personales (como preservación heredada o participación de la audiencia) como para aplicaciones profesionales (como la capacitación 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 compañías pueden entonces agregar estos hallazgos para proyectar tendencias a nivel poblacional.