«Los gemelos digitales con IA ven cadenas de fallos en toda la planta»

En la industria española se habla mucho de gemelos digitales, pero muy poco de lo que ocurre cuando se les inyecta IA de verdad y se les saca de la máquina individual para situarlos en el contexto de toda una planta. Es justo ahí donde Tobias Thelemann, director de producto para componentes mecánicos e instalación eléctrica en reichelt elektronik, sitúa el salto cualitativo real: el paso de un gemelo que predice averías aisladas a otro que es capaz de entender cadenas de fallos complejos que atraviesan líneas, máquinas y fábricas.

Tobias Thelemann defiende que la IA no hace simplemente “más inteligente” al gemelo digital, sino que lo convierte en un sistema capaz de explicar por qué se produce un fallo, dónde se origina y qué impacto tiene en todo el proceso productivo. El gemelo deja de ser una herramienta reactiva que dispara alarmas locales para convertirse en un modelo vivo de la planta, capaz de relacionar pequeñas desviaciones en múltiples puntos y anticipar cadenas de eventos que ningún equipo humano podría analizar de forma sistemática.

Para los CIO y CTO industriales, esto significa pasar de apagar fuegos a gestionar la disponibilidad, la calidad y los costes con una granularidad desconocida hasta ahora.

Sin embargo, el freno principal, advierte, no está en los algoritmos, sino en los datos y en la organización. La realidad de muchas fábricas españolas es la de un parque de maquinaria heredado, heterogéneo en fabricantes, interfaces y formatos, con calidades de dato muy dispares y sistemas que nunca fueron diseñados para escenarios integrales basados en datos.

A esto se suma la falta de papels claros que asuman la responsabilidad continua sobre la calidad de los datos, los modelos y su explotación en el día a día, lo que condena a muchos proyectos de gemelo digital a quedarse en un piloto interesante en lugar de convertirse en herramienta estructural de planta.

Por eso, la hoja de ruta que propone Tobias Thelemann es deliberadamente pragmática: empezar con poco, en una máquina crítica o una etapa de proceso donde las paradas duelan de verdad, ordenar los datos, aplicar modelos sencillos y traducir rápidamente ese conocimiento en decisiones operativas tangibles, como menos paradas no planificadas o un mantenimiento más predecible.

[MCPRO] Para un CIO/CTO industrial español, ¿cuál es el salto cualitativo real que aporta la IA y el machine learning en la evolución de los gemelos digitales? Es decir, ¿qué diferencia existe entre un gemelo digital que detecta un fallo inminente y otro que anticipa cadenas de fallos complejos cruzando datos de múltiples máquinas?

[Tobias Thelemann] Creo que el verdadero salto cualitativo no está tanto en que la IA haga “más inteligente” a un gemelo digital, sino en que le permite pensar de una forma fundamentalmente distinta. Un gemelo digital clásico se centra básicamente en una sola máquina. Detecta que algo no va bien y que este o aquel fallo probablemente ocurrirá pronto. Eso es útil, pero sigue siendo muy local y se limita a señales de alerta actuales.

Con la IA y el aprendizaje automático, el enfoque cambia por completo. El gemelo digital ya no solo reconoce síntomas, sino que empieza a comprender las relaciones entre ellos. Al cruzar datos de varias máquinas, líneas de producción o incluso plantas diferentes, identifica patrones que, con este nivel de complejidad, resultan prácticamente inabordables para los procesos de decisión humanos o solo pueden analizarse con un esfuerzo considerable. De repente, ya no se trata únicamente de que una máquina concreta esté sujeta a una avería, sino de cómo pequeñas desviaciones procedentes de distintas fuentes pueden convertirse en una auténtica cadena de fallos.

La diferencia, por tanto, es que el gemelo digital tal y como se ha utilizado hasta ahora predice qué es lo que probablemente va a fallar. El gemelo apoyado en IA explica por qué ocurre, dónde se origina el fallo y qué implicaciones tiene para todo el proceso productivo. Precisamente ahí reside el valor añadido para los CIO y CTO de la industria española, ya que les permite no solo reaccionar con mayor rapidez, sino intervenir de forma activa antes de que los costes se disparen.

Desde mi punto de vista, el gemelo digital pasa así de ser una simple herramienta de mantenimiento a convertirse en un verdadero instrumento de toma de decisiones. No solo ayuda a mantener las máquinas en funcionamiento, sino a gestionar la producción en su conjunto de manera más estable, previsible y eficiente desde el punto de vista económico. Y esa es, en última instancia, la revolución que la IA hace posible para la industria española.

[MCPRO] Si los gemelos digitales conectan varias máquinas y etapas de producción, cruzando datos con otras fuentes de información industrial, ¿cuáles son los retos concretos de integración de datos que ves que frenan a las fábricas españolas?

[Tobias Thelemann] Desde mi punto de vista, los mayores obstáculos para las fábricas españolas no están tanto en los sistemas de IA como en los propios datos. Muchas plantas y procesos productivos trabajan con parques de maquinaria que han ido creciendo de forma histórica, donde conviven distintos fabricantes, interfaces y formatos de datos. Integrar correctamente toda esta diversidad es, en primer lugar, un proceso complejo y costoso.

A esto se suma la gran disparidad en la calidad de los datos. Mientras que algunas máquinas proporcionan información detallada en tiempo real, otras apenas ofrecen datos mínimos. Para un gemelo digital que debe interconectar varias etapas de producción, esto supone un desafío considerable.

La situación se complica aún más porque los datos de producción suelen estar solo parcialmente interconectados. Estos sistemas, por lo general, no están diseñados para escenarios integrales basados en datos. Y, por último, también entran en juego cuestiones organizativas, como la responsabilidad sobre los distintos conjuntos de datos.

La tecnología está disponible, pero el camino desde múltiples fuentes de datos aisladas hasta una visión global coherente sigue siendo un freno para muchas fábricas españolas.

[MCPRO] ¿Qué métricas reales debería medir un CIO para justificar la inversión en gemelos digitales con IA? ¿Cuáles son los KPIs reales y alcanzables en 12-24 meses?

[Tobias Thelemann] En los primeros 12 a 24 meses, el foco de un CIO se centra sin duda en KPIs con un impacto económico directo, especialmente en la reducción de paradas no planificadas. Si disminuye el tiempo de inactividad o el mantenimiento se vuelve más predecible, el beneficio se percibe de inmediato.

Igualmente relevantes son las mejoras en la disponibilidad de las instalaciones y en los costes de mantenimiento, por ejemplo, mediante un uso más preciso de los repuestos o tiempos de reparación más cortos. También es realista influir en este periodo en indicadores de calidad, como la reducción de desperdicios o una mayor estabilidad de los procesos.

De forma complementaria, entran en juego KPIs más cercanos al ámbito de TI, como la precisión de las previsiones o el grado en que los conocimientos generados por el gemelo digital se aplican de manera sistemática en el día a día. Si en estos aspectos se observan mejoras claras y, al mismo tiempo, disminuyen los costes o los riesgos, la inversión puede justificarse con solidez.

[MCPRO] ¿Qué competencias faltan a los equipos industriales españoles para sacar provecho real de los gemelos digitales?

[Tobias Thelemann] Según mi experiencia, el principal desafío en la industria española no reside tanto en la tecnología en sí, sino en la capacidad de conectar de forma óptima las competencias de producción y de TI. Las empresas industriales cuentan con un enorme conocimiento de los procesos y con ingenieros excelentes, pero la integración entre los flujos productivos y los sistemas de TI aún no se aprovecha plenamente en todos los casos. Se sabe cómo funciona la máquina y se sabe cómo funcionan los sistemas informáticos, pero pensar ambos ámbitos de manera conjunta sigue siendo un reto.

Existen expertos en áreas concretas, pero hay pocas funciones que asuman de forma permanente la responsabilidad sobre la calidad de los datos, los modelos y su uso, y a menudo estas responsabilidades no están claramente definidas. Sin esta claridad, el gemelo digital corre el riesgo de quedarse en un proyecto interesante en lugar de convertirse en una herramienta de trabajo plenamente integrada.

Pero incluso con ámbitos de responsabilidad bien definidos, el pleno potencial de los gemelos digitales solo puede alcanzarse si también existe el enfoque mental adecuado. Los gemelos digitales generan nuevos conocimientos, pero es necesario estar dispuesto a basar las decisiones en ellos y a cuestionar los procesos establecidos. Esto no siempre es sencillo y exige líderes valientes, dispuestos a explorar nuevos caminos.

En definitiva, la clave no está en la tecnología en sí, sino en la capacidad de interconectar de manera fluida la tecnología, el conocimiento especializado y los procesos de toma de decisiones. Es precisamente ahí donde se decide si los gemelos digitales despliegan todo su potencial.

[MCPRO] Para un CTO/CIO que hoy dirige infraestructura industrial, ¿cuál es la hoja de ruta mínima viable para comenzar ahora? ¿Cómo debería plantear esto a su CEO si aún hay resistencia o falta de presupuesto?

[Tobias Thelemann] Desde mi punto de vista, es fundamental mantener deliberadamente baja la barrera de entrada. Para un CTO o un CIO no se trata de desplegar de inmediato una gran estrategia de gemelos digitales, sino de empezar de forma pragmática y a pequeña escala. El primer paso consiste en centrarse en un ámbito claramente delimitado, por ejemplo, una máquina crítica o una etapa del proceso productivo en la que los fallos tengan consecuencias realmente perceptibles. Allí se recopilan los datos, se integran de forma ordenada y se utilizan modelos de análisis sencillos para generar transparencia. Aún sin grandes promesas, sino con el objetivo de obtener, en primer lugar, conocimientos fiables.

El siguiente paso es incorporar estos conocimientos a decisiones concretas, como una planificación del mantenimiento más predecible o la reducción de paradas. Cuando empiezan a aparecer los primeros resultados positivos, el gemelo digital puede ampliarse de manera gradual, conectando más máquinas o nuevas fuentes de datos. Lo importante es que cada paso aporte un beneficio claro y que no se convierta en un mero proyecto tecnológico.

Para crear una expectativa realista, es clave informar al CEO desde el inicio sobre las limitaciones. No debe presentarse como una visión puramente basada en IA, sino como un proyecto de aprendizaje con riesgos controlados y un presupuesto asumible. En lugar de hablar de algoritmos, conviene hablar de menos fallos, una producción más estable y aprendizajes rápidos. Especialmente cuando existe resistencia, ayuda dejar claro que no hacer nada suele resultar más caro que dar un primer paso pequeño y controlado. Cuando el primer caso de uso genera un beneficio medible, el presupuesto para los siguientes pasos suele surgir casi de forma natural.