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La próxima frontera en la optimización de las fábricas

17/11/2025

Los gemelos digitales están revolucionando la forma en la que se toman las decisiones dentro de las fábricas, y los fabricantes con visión de futuro se están adelantando a la curva tecnológica para impulsar la eficiencia. Así lo afirman Sean Camarella, Michael P. Conway, Kevin Goering y Mark Huntington, de McKinsey & Company, en el informe “Digital twins: The next frontier of factory optimization”.

Fabricantes de todo el mundo se encuentran bajo una intensa presión a la hora de satisfacer la demanda en circunstancias cada vez más complejas. En un entorno con recursos limitados, donde las brechas de talento y la escasez en la cadena de suministro son la norma, los gemelos digitales se perfilan como una tecnología pionera a la hora de escalar rápidamente las capacidades, incrementar la resiliencia e impulsar operaciones más eficientes.
En operaciones continuas y de ritmo rápido, los gemelos digitales de fábrica (representaciones virtuales de la fábrica en tiempo real) permiten a los fabricantes tomar decisiones más rápidas, inteligentes y rentables. Pueden, por ejemplo, profundizar en la comprensión de los fabricantes sobre sistemas físicos complejos y operaciones de fabricación, optimizar la programación de la producción o simular escenarios hipotéticos para comprender el impacto del lanzamiento de nuevos productos.
La tecnología avanza a pasos agigantados, y una encuesta de McKinsey a altos directivos reveló que la mayoría ya observa una aplicación práctica de los gemelos digitales en sus operaciones de producción. Implementar un gemelo digital ya no es una opción exclusiva de los líderes del sector. La “fábrica del futuro” ya está aquí y genera valor hoy en día.

Los gemelos digitales de fábrica son una prioridad para los líderes
Según la encuesta de McKinsey a altos directivos del sector industrial de 2022, dos problemas candentes quitan el sueño a los líderes manufactureros: las limitaciones de materiales y mano de obra provocadas por el aumento de los costes y la falta de talento, y la necesidad de mejorar la visibilidad de la producción a través de mejores previsiones sobre demanda, procesos de inventario, flexibilidad de la fabricación y visibilidad en tiempo real del área de producción.
Los gemelos digitales de fábrica se están convirtiendo en una tecnología muy solicitada a la hora de resolver estos problemas, según la encuesta. En todos los sectores, el 86% de los encuestados afirmó que en su organización podía aplicarse un gemelo digital. El 44% aseguró haber implementado ya un gemelo digital, mientras que el 15% planeaba implementar uno (Gráfico 1).

Cómo funcionan los gemelos digitales de fábrica
Los gemelos digitales de fábrica ofrecen un modelo integral de la planta de producción. Simulan los resultados de las condiciones de la fábrica en tiempo real, lo que permite realizar análisis hipotéticos en diferentes escenarios de producción, como cambios en el proceso o la distribución. En su versión más avanzada, pueden integrarse en la toma de decisiones en tiempo real, como la programación de la producción, ya sea mediante revisión e intervención manual o mediante automatización completa.
Los casos de uso de gemelos digitales varían según el contexto operativo de la fábrica. Durante la inversión inicial y la construcción de una fábrica nueva, por ejemplo, un gemelo digital puede validar el diseño del layout, optimizar el espacio ocupado y estimar el tamaño del inventario. Dependiendo del nivel de detalle del gemelo, puede incluso evaluar parámetros espaciales de los activos, como las distancias libres, la ergonomía y el movimiento de los empleados dentro de una célula de fabricación.
En operaciones más consolidadas, los gemelos digitales de fábrica pueden predecir cuellos de botella en la producción cuando el modelado tradicional en hojas de cálculo resulta insuficiente. Procesos estocásticos difíciles de predecir, reservas de inventario, tiempos de transporte de materiales y cambios de formato se pueden modelar con alta fidelidad utilizando datos en tiempo real.
La información del gemelo también se puede aplicar a diferentes tipos de escenarios de toma de decisiones, desde decisiones más lentas, como el equilibrado de líneas y la priorización de oportunidades de mejora continua, hasta decisiones en tiempo real, como la optimización de los calendarios de producción.

Aportando valor en el entorno de la fábrica
Los gemelos digitales de fábrica están generando valor en todo tipo de industrias y casos de uso. Recientemente, se utilizó un gemelo digital de fábrica, desarrollado e implementado para una empresa industrial, para rediseñar el programa de producción, reduciendo la necesidad de horas extra en una planta de montaje y generando un ahorro mensual de costes de entre el 5% y el 7%.
Al simular con precisión los cuellos de botella en tiempo real en la línea de producción, el gemelo digital también detectó bloqueos ocultos en el proceso de fabricación. El modelo se integró con las plataformas de sistemas de ejecución de fabricación (MES), dispositivos del Internet de las Cosas (IoT) y bases de datos de inventario existentes para determinar la secuencia óptima de las diferentes líneas de producto y minimizar el tiempo de inactividad. Esto se logró dentro de los parámetros de los requerimientos de entrega del cliente y las limitaciones físicas de almacenamiento y capacidad de la línea de producción.
Del mismo modo, un gemelo digital de fábrica desarrollado para una planta de fabricación de metal ha ayudado a identificar los tamaños de lote y las secuencias de producción ideales para optimizar la programación de miles de posibles combinaciones de producto en cuatro líneas de producción paralelas. Para gestionar este nivel de complejidad, se entrenó a un agente basado en IA para construir la secuencia de pedidos óptima utilizando el gemelo digital mediante aprendizaje por refuerzo (RL). El algoritmo de RL generó una reducción significativa de costes y estabilidad de rendimiento en comparación con la programación manual.

Construyendo un gemelo digital modular y escalable
Los gemelos digitales funcionan integrando diferentes fuentes de datos y organizando las fuentes tecnológicas a lo largo de una ruta de datos común (la “pila tecnológica”) para analizar los datos y visualizar el rendimiento. Para obtener los mejores resultados, la pila tecnológica debe ser modular, escalable y proporcionar una fuente de información veraz única (Gráfico 2).
Si bien muchos fabricantes tienden a optar por gemelos digitales creados de forma nativa y diseñados según especificaciones personalizadas, existe una variedad de “paquetes de inicio” que pueden incorporarse al diseño de gemelos digitales, admitiendo datos interconectados, ofreciendo una interfaz de usuario viable o actuando como optimizadores para diferentes inputs de producción.
Universalmente, una pila tecnológica modular se diseña utilizando componentes básicos claramente segmentados y estandarizados. Una pila escalable incorpora integración de datos estándar, interfaces de programación de aplicaciones (APIs) y plantillas para garantizar que los componentes modulares se puedan agregar con el mínimo esfuerzo. Crear una única fuente de información, como una arquitectura de espacio de nombres unificado (UNS), garantiza que los datos se clasifiquen, estructuren y tengan acceso correctamente, de modo que la información se genere de forma consistente.

Obtención, almacenamiento y procesamiento de datos
Los datos constituyen la base de la pila tecnológica, compuesta por datos de producción procedentes de PLCs y plataformas MES que indican el estado de la línea y los tiempos de ciclo más recientes por activo. Los datos de inventario muestran la disponibilidad de materia prima, el trabajo en curso y los productos terminados, mientras que los datos de demanda se obtienen directamente del cliente o a través del ERP.
La limpieza sistemática de datos es fundamental para garantizar que el modelado se realice de forma repetible y según lo previsto. Los datos se limpian, estructuran y recopilan, generalmente en tablas de datos intermedias diseñadas para su uso a través de la herramienta de simulación.
 

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