La digitalización industrial ha ampliado significativamente la capacidad de monitorear lo que sucede en los sistemas productivos. Sensores, controladores, equipos conectados, sistemas MES, ERP, IIoT y diferentes capas de automatización generan continuamente información sobre producción, disponibilidad, calidad, consumo, mantenimiento, materiales y desempeño. Sin embargo, a medida que esta infraestructura madura, se hace cada vez más evidente una distinción fundamental: una fábrica capaz de generar y transmitir datos no es necesariamente una fábrica capaz de utilizarlos para tomar mejores decisiones.
Durante años, una parte significativa de las inversiones en transformación digital se ha concentrado en la conectividad, la adquisición de datos y la digitalización de procesos. Estas iniciativas siguen siendo fundamentales, pero proporcionan la infraestructura para un desafío más complejo: convertir la información industrial en conocimiento capaz de respaldar eficazmente la toma de decisiones. Un estudio publicado en 2025 en Production Engineering identifica una desconexión entre la recopilación de datos y su aplicación en casos de uso capaces de generar valor. Los autores proponen un enfoque “data-to-value”, en el cual la aplicación prevista y el valor esperado ayudan a determinar qué datos y tecnologías deben utilizarse.
Esta evolución ya se refleja en las prioridades de la industria. La 2025 Smart Manufacturing and Operations Survey, realizada con 600 ejecutivos de grandes empresas manufactureras, identificó que el 92% considera que smart manufacturing es uno de los principales factores de competitividad para los próximos tres años. Entre los encuestados que ya han implementado estas iniciativas, se reportaron, en promedio, mejoras de entre el 10% y el 20% en el output de producción, entre el 7% y el 20% en la productividad de los colaboradores y entre el 10% y el 15% en capacidad productiva liberada. Estas cifras indican que el debate sobre digitalización comienza a avanzar desde la adopción tecnológica hacia la generación efectiva de resultados medibles.
Por lo tanto, la cuestión deja de ser simplemente cuántos datos puede recopilar una industria y pasa a centrarse en qué decisiones necesitan mejorarse y qué información es necesaria para respaldarlas. En los sistemas industriales, equipos, personas, materiales, inventarios, mantenimiento, secuenciación y capacidad están interconectados, lo que significa que un cambio localizado puede afectar diferentes etapas del proceso. Esta complejidad es la que diferencia la visibilidad de la capacidad de toma de decisiones y exige que los datos evolucionen desde una función predominantemente descriptiva hacia capacidades analíticas, predictivas y, progresivamente, prescriptivas.
La conectividad es la infraestructura, no el objetivo final
El primer requisito de esta evolución es la integración de la información generada en el entorno industrial. En este contexto, los sistemas MES desempeñan un papel importante al conectar datos relacionados con producción, equipos, recursos, calidad y trazabilidad con los demás sistemas de la empresa, creando una visión más estructurada del sistema productivo. Un estudio publicado en Computers in Industry en 2023 identificó MES/MOM como elementos importantes para la integración end-to-end en arquitecturas de Industry 4.0 y destacó la extracción de datos de equipos legacy, incluidas máquinas, controladores y sistemas más antiguos que no fueron diseñados para los actuales estándares de conectividad, como uno de los desafíos asociados a este proceso.
Los protocolos propietarios, las interfaces desactualizadas y las diferentes arquitecturas pueden dificultar la integración de estos activos con sistemas más recientes. Una revisión sistemática publicada en el Journal of Industrial Information Integration en 2024 refuerza esta cuestión al destacar la interoperabilidad y la estandarización como componentes relevantes para integrar datos y procesos en entornos de smart manufacturing.
Incluso con el avance de la Inteligencia Artificial, esta infraestructura continúa recibiendo inversiones significativas. Según la 2025 Smart Manufacturing and Operations Survey, el 78% de los ejecutivos encuestados afirmó destinar más del 20% de sus presupuestos de mejora a iniciativas de smart manufacturing, incluidas tecnologías relacionadas con analytics, sensores, automatización e infraestructura de datos. El estudio también identificó que el 88% esperaba mantener o ampliar estas inversiones en el siguiente ejercicio fiscal, demostrando la importancia atribuida a la construcción de una base tecnológica capaz de respaldar aplicaciones más avanzadas.
Por este motivo, aumentar el número de sensores o sistemas conectados no genera, por sí solo, mayor inteligencia. Los datos fragmentados o sin contexto pueden aumentar la complejidad de la información en lugar de mejorar la toma de decisiones. El MES contribuye a consolidar y contextualizar esta información, creando una base más consistente de visibilidad. El siguiente paso es utilizar esta base para identificar patrones, anticipar comportamientos y evaluar alternativas antes de la implementación.
Cuando los datos dejan de explicar únicamente el pasado
La creciente disponibilidad de datos industriales ha creado las condiciones para la expansión de las aplicaciones de Machine Learning e Inteligencia Artificial en la manufactura. Una revisión científica publicada en 2024 analizó 114 artículos de revistas científicas dedicados al uso de Machine Learning en funciones industriales, clasificando las investigaciones de acuerdo con algoritmos, datos de entrada y salida, funciones respaldadas y dominios de aplicación. A pesar del avance del área, el estudio también identifica una fragmentación de las aplicaciones, frecuentemente orientadas a problemas y objetivos específicos.
Una revisión publicada en CIRP Annals en 2024 demuestra el alcance que estas tecnologías ya han logrado. El estudio examina aplicaciones de Inteligencia Artificial en planificación de sistemas productivos, modelado de procesos, optimización, control de calidad, mantenimiento y ensamblaje, al mismo tiempo que identifica desafíos relacionados con la calidad de los datos, interpretabilidad, transparencia, integración entre conocimiento físico y métodos data-driven y confiabilidad de los resultados.
La contribución de estas tecnologías reside en su capacidad para extraer nueva información de los datos disponibles. Los historiales de mantenimiento pueden revelar patrones previos a fallas, la información de calidad puede identificar relaciones entre parámetros de proceso y no conformidades, mientras que las series temporales y los modelos predictivos pueden anticipar comportamientos de equipos, demanda o producción. De esta forma, el análisis deja de responder únicamente a lo que ocurrió y comienza a proporcionar evidencias sobre lo que probablemente ocurrirá.
Sin embargo, anticipar un evento y determinar cómo responder a él son desafíos diferentes. Si un modelo prevé un crecimiento de la demanda, por ejemplo, todavía es necesario evaluar cómo puede absorberse esa demanda: ampliar recursos, modificar turnos, cambiar la secuenciación, redistribuir la producción o invertir en nuevos equipos. Responder a este tipo de cuestión exige comprender no solo la tendencia prevista, sino también cómo diferentes alternativas pueden afectar el comportamiento del sistema.
De la predicción a la experimentación virtual
Los Digital Twins añaden una nueva dimensión al análisis al permitir evaluar cómo los sistemas industriales pueden responder a diferentes condiciones y alternativas. En entornos complejos, capacidad, variabilidad, disponibilidad, inventarios, movimientos, mano de obra, secuenciación y demanda interactúan continuamente. Los modelos virtuales permiten representar estas relaciones y probar escenarios antes de que cada alternativa deba implementarse en el entorno real.
Sin embargo, existen diferentes niveles de integración entre el entorno físico y su representación virtual. En el Digital Model, no existe un intercambio automatizado de datos con el sistema físico y las actualizaciones se realizan manualmente. En el Digital Shadow, los datos fluyen automáticamente desde el sistema físico hacia el modelo virtual, permitiendo que este acompañe los cambios y las condiciones del entorno real. En el Digital Twin, la integración es bidireccional: la información fluye automáticamente entre los entornos físico y virtual, permitiendo una interacción más amplia entre ambos. Esta clasificación se utiliza en la literatura de manufactura para diferenciar estas tres formas de representación digital según su nivel de integración.
Independientemente del nivel de integración, la capacidad de utilizar estos modelos para respaldar la toma de decisiones depende de su confiabilidad. Los datos, las premisas, la calibración, la verificación y la validación son fundamentales para garantizar que los resultados representen adecuadamente el comportamiento del sistema analizado. El valor no reside únicamente en la representación visual del entorno industrial, sino en la posibilidad de construir un entorno virtual cuantitativamente consistente, en el que puedan compararse alternativas, evaluarse la capacidad, probarse cambios y comprenderse sus posibles impactos antes de la implementación.
La toma de decisiones inteligente surge de la combinación de diferentes capacidades
La convergencia entre conectividad, integración, Inteligencia Artificial, Digital Twins y optimización comienza a modificar la propia naturaleza del proceso de toma de decisiones. Ante una variación inesperada de la demanda, por ejemplo, los datos pueden identificar la desviación, los algoritmos pueden estimar su evolución, un Digital Twin puede evaluar diferentes estrategias y los métodos de optimización pueden explorar combinaciones de recursos, secuenciación y capacidad. El valor no reside necesariamente en una tecnología aislada, sino en la capacidad de combinarlas de acuerdo con el desafío específico que debe analizarse.
Un estudio publicado en 2025 en Results in Engineering presenta un ejemplo cuantitativo de este enfoque. En una aplicación en la industria siderúrgica, los investigadores combinaron Digital Twin, redes neuronales, Reinforcement Learning, Machine Learning y algoritmos metaheurísticos para ajustar estrategias ante condiciones como variaciones en el precio de la electricidad, degradación de componentes y crecimiento de la demanda. En la aplicación estudiada, la metodología alcanzó una reducción del 5% en el costo por tonelada producida, una reducción del 5% en las emisiones de CO₂ y una mejora del 30% en el ajuste de la producción a la demanda.
Investigaciones más recientes también apuntan hacia una integración creciente entre modelos y conocimiento humano. En 2026, un estudio publicado en el International Journal of Production Economics presentó un Intelligent Digital Twin aplicado al production scheduling, combinando Digital Twin y Machine Learning para generar políticas de decisión y utilizando cuatro Large Language Models para explicarlas en lenguaje natural. La arquitectura también permite incorporar las preferencias de los especialistas a las políticas propuestas, acercando la capacidad computacional y el conocimiento técnico.
La dirección señalada por estos estudios no implica necesariamente la sustitución de los especialistas, sino la ampliación de su capacidad para comprender alternativas, consecuencias y trade-offs. Los algoritmos pueden explorar un gran número de combinaciones, mientras que los modelos virtuales permiten evaluar sus posibles impactos antes de la implementación. La decisión final continúa vinculada a los objetivos, restricciones y prioridades del negocio, pero pasa a estar respaldada por una base cuantitativa más amplia.
Tomar mejores decisiones pasa a ser el objetivo de la digitalización
La madurez digital de una industria no debería evaluarse únicamente por el número de equipos conectados, sensores instalados o dashboards disponibles. Una empresa puede disponer de miles de variables en tiempo real y aun así tomar decisiones de capacidad basadas en promedios estáticos, realizar inversiones sin evaluar impactos sistémicos o acumular años de datos históricos sin utilizarlos para anticipar fallas. La transición de la fábrica conectada hacia la toma de decisiones inteligente ocurre cuando la infraestructura digital comienza efectivamente a modificar la forma en que se evalúan estas decisiones.
Esta combinación también modifica la lógica de las inversiones industriales. Los Digital Twins pueden respaldar análisis de expansión de capacidad, equipos, layouts y cambios de proceso antes de comprometer CAPEX. En automatización, la misma lógica aparece en el Virtual Commissioning, en el que los modelos virtuales pueden conectarse a los sistemas de control para validar la lógica de PLC, comunicación, secuencias e interacciones entre equipos antes del startup físico. En ambos casos, el principio es similar: obtener evidencias sobre el comportamiento esperado antes de la implementación.
Históricamente, muchas informaciones importantes solo estaban disponibles después de que una decisión ya había sido tomada: la capacidad efectivamente obtenida después de una inversión, problemas de automatización identificados durante el commissioning o el comportamiento de una línea de producción después de una modificación. La digitalización avanzada busca trasladar parte de este conocimiento a antes de la implementación, utilizando datos, modelos e inteligencia para evaluar previamente alternativas y sus posibles impactos.
Esta es una de las principales diferencias entre una fábrica simplemente conectada y una fábrica orientada a la toma de decisiones inteligente. La siguiente etapa de la transformación digital industrial no consiste necesariamente en producir más datos, sino en reducir la distancia entre los datos y la toma de decisiones. Cuando la conectividad, el contexto, la inteligencia analítica, la experimentación virtual, la optimización y el conocimiento humano actúan de forma integrada, las organizaciones industriales amplían su capacidad para evaluar alternativas con anticipación y evidencias cuantitativas, reduciendo incertidumbres y respaldando elecciones más consistentes para el futuro del sistema productivo.
De la tecnología a la aplicación: resultados en grandes industrias
La aplicación de estas tecnologías ya forma parte de proyectos desarrollados por EYF Solutions para grandes industrias, respaldando decisiones relacionadas con capacidad, productividad, logística, mantenimiento, automatización e inversiones. Mediante la integración de datos, Digital Models, Inteligencia Artificial y optimización, estos estudios permiten evaluar escenarios, cuantificar impactos y comparar alternativas antes de la implementación, con proyectos que presentan un ROI promedio de aproximadamente el 40%. ¿Quiere entender cómo este enfoque puede aplicarse a los desafíos de su empresa? Hable con nuestros especialistas.
Referencias
Mayer, J. et al. A decision-making methodology for selecting digital twin applications in the product service phase considering value and effort. Production Engineering, 2025.
Bitencourt, J.; Wooley, A.; Harris, G. Verification and validation of digital twins: a systematic literature review for manufacturing applications. International Journal of Production Research, 2025.
Gao, R. X. et al. Artificial Intelligence in manufacturing: State of the art, perspectives, and future directions. CIRP Annals, 2024.
Machine learning-supported manufacturing: a review and directions for future research. 2024.
Schlemitz, A.; Mezhuyev, V. Approaches for data collection and process standardization in smart manufacturing: Systematic literature review. Journal of Industrial Information Integration, 2024.
Application of MES/MOM for Industry 4.0 supply chains: A cross-case analysis. Computers in Industry, 2023.
Keshvarinia, M.; MacKenzie, C. A.; Zhao, Z. A simulation-based digital twin model for data-driven decision optimization. Decision Analytics Journal, 2025.
A methodology leveraging digital twins to enhance the operational strategy of manufacturing plants in unexpected scenarios. Results in Engineering, 2025.
Genetti, S. et al. An intelligent Digital Twin based on machine learning for interpretable decision-making in manufacturing. International Journal of Production Economics, 2026.
