• Replicación virtual: Un digital twin utiliza datos del mundo físico (como los de los sensores IoT) para crear un modelo virtual dinámico del mismo.

• Datos en tiempo real: Los flujos de datos en vivo actualizan constantemente el modelo digital, reflejando el estado actual del activo o sistema físico.

• Análisis y simulación de datos: La IA y otras herramientas analíticas procesan estos datos para proporcionar información, permitir simulaciones de diferentes escenarios y predecir resultados.

• Integración: Los servicios de digital twin se integran con los sistemas existentes para proporcionar una visión unificada de las operaciones, visualizar datos y desencadenar acciones automatizadas.

• I+D acelerada: Permite probar más rápidamente nuevos diseños de productos, flujos de trabajo y procesos en un entorno virtual antes de la implementación física.

• Diseño mejorado: Proporciona datos para informar diseños futuros para un mejor rendimiento, sostenibilidad y rentabilidad.

Rendimiento y eficiencia:

• Optimización: Ayuda a optimizar los procesos para mejorar la eficiencia, reducir costos y aumentar la sostenibilidad.

• Gestión de riesgos: Reduce los riesgos en las decisiones de inversión y valida los casos de negocio simulando sus posibles resultados.

• Nuevos modelos de negocio: Permite a las empresas ofrecer servicios basados en datos a sus clientes, como información sobre el rendimiento y servicios de mantenimiento.