Propuesta de un SmartTwin Basado en un Sistema Híbrido IoT–Gemelo Digital para la Prevención de Fallas en Procesos de Manufactura
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La investigación se centra en la construcción de un modelo para la simulación, este se enfoca en la integración de tecnologías gemelo digital e IoT con el fin de lograr un análisis de los procesos de manufactura en el área de metalmecánica para lograr la aplicación de un mantenimiento predictivo. Se busca representar el comportamiento de la maquinaria la producción por medio de la simulación teniendo en cuenta factores físicos, de estado e indicadores de desempeño, que se asocian directamente con la maquinaria industrial objetivo. El modelo se desarrolló a partir de una estructura en 3 fases revisión bibliográfica, modelación conceptual y simulación por medio de AnyLogic, esto permitió la evaluación del sistema en diferentes escenarios.
En la revisión bibliográfica se identificaron algunas de las causas principales de las fallas que se presentan en los procesos productivos, también se identificaron las variables que se utilizan en los estudios que su objetivo es la implementación del mantenimiento predictivo y la facilidad de monitoreo. Para este estudio se incorporan variables físicas, de estado y de seguimiento, que permiten la evaluación, seguimiento del sistema y la capacidad del modelo para poder detectar fallas en la operación. Para la construcción del modelo se tienen en cuenta la integración de la máquina, sensores y ambientación en diferentes escenarios para el gemelo digital dentro de la simulación. El análisis que se realizó respecto a las variables cambia dependiendo del nivel tecnológico (automatización) de la planta de producción, en este caso, para la manufactura manual las variables que representan un reto para la implementación son las relacionadas por el estado del equipo, por otro lado en los ambientes automatizados las variables para el análisis y monitoreo toman un papel importante, ya que, los datos se obtienen de forma directa, gracias a esta facilidad, los indicadores tienen gran importancia en los escenarios automatizados pues la fiabilidad de la información facilita el análisis de los datos al igual que el seguimiento del sistema en tiempo real.
La revisión bibliográfica también permitió observar que la integración entre las tecnologías gemelo digital e IoT es viable para establecer sistemas de mantenimiento en empresas manufactureras. Pese a esto la implementación se limita por la accesibilidad de la tecnología, la capacitación de personal y por último la complejidad que significa la incorporación de sistemas en entornos con un nivel tecnológico bajo. Los resultados de la simulación e investigación muestran la relevancia de los indicadores y variables, al igual que sus cambios dependiendo de que tan automatizada se encuentre la planta de producción. Por un lado, se tiene la manufactura manual que se caracterizó por la importancia de las variables de estado por los limites en la disposición de la información, y por el otro, se encuentran los sistemas automatizados pues tienen más facilidad en el análisis y monitoreo continuo.
El modelo puede contribuir al análisis y mejora de los sistemas de mantenimiento establecidos en procesos productivos, sin embargo, se debe tener en cuenta que esta integración es progresiva dependiendo de la tecnología con la que se pueda contar, para establecer bases con el fin de crear modelos más grandes, pero con mejor adaptabilidad a la diversidad de sistemas, esto mejora la toma de decisiones y en conjunto con la evolución de la producción para que estos sean más digitalizados. Este estudio muestra la factibilidad desde una perspectiva conceptual para combinar gemelos digitales e IoT para que funciones como apoyo para la implantación de un mantenimiento predictivo. Pese a que SmartTwin es una propuesta simulada no en un escenario real, establece una base para la representación del seguimiento en el comportamiento de los equipos.
Abstract
The research focuses on developing a simulation model that integrates digital twin and IoT technologies to analyze manufacturing processes in the metalworking sector and enable the implementation of predictive maintenance. The goal is to represent the behavior of production machinery through simulation, considering physical factors, operational status, and performance indicators directly associated with the target industrial machinery. The model was developed in a three-phase structure: literature review, conceptual modeling, and simulation using AnyLogic, which allowed for the evaluation of the system in different scenarios.
The literature review identified some of the main causes of failures in production processes, as well as the variables used in studies aimed at implementing predictive maintenance and facilitating monitoring. This study incorporates physical, status, and monitoring variables that enable the evaluation and monitoring of the system and assess the model’s ability to detect operational failures. The model’s construction takes into account the integration of the machine, sensors, and environment in different scenarios for the digital twin within the simulation. The analysis performed regarding the variables varies depending on the technological level (automation) of the production plant. In this case, for manual manufacturing, the variables that pose a challenge for implementation are those related to equipment condition; conversely, in automated environments, the variables for analysis and monitoring play a significant role, since
data is obtained directly. thanks to this capability, indicators are of great importance in automated scenarios, as the reliability of the information facilitates data analysis as well as real-time system monitoring.
The literature review also revealed that integrating digital twin and IoT technologies is a viable approach for establishing maintenance systems in manufacturing companies. However, implementation is limited by the accessibility of the technology, staff training, and, finally, the complexity involved in incorporating these systems into environments with a low level of technological infrastructure. The results of the simulation and research demonstrate the significance of the indicators and variables, as well as how they change depending on the degree of automation in the production plant. On the one hand, there is manual manufacturing, which is characterized by the importance of state variables due to limitations in the availability of information; on the other hand, there are automated systems, which facilitate analysis and continuous monitoring.
The model can contribute to the analysis and improvement of maintenance systems established in production processes; however, it must be noted that this integration is progressive, depending on the available technology, to lay the groundwork for creating larger models that are better adapted to the diversity of systems. This improves decision-making and, in conjunction with the evolution of production, leads to greater digitalization. This study demonstrates the conceptual feasibility of combining digital twins and the Internet of Things (IoT) to support the implementation of predictive maintenance. Although SmartTwin is a simulated proposal rather than a real-world scenario, it establishes a foundation for representing equipment performance monitoring.
Idioma
spa
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Gómez y Vargas. (2026). Propuesta de un SmartTwin Basado en un Sistema Híbrido IoT–Gemelo Digital para la Prevención de Fallas en Procesos de Manufactura [Trabajo de Grado, Universidad Santo Tomás].Repositorio Institucional
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