A comprehensive review of AI-based digital twin applications in manufacturing: Integration across operator, product, and process dimensions
| dc.creator | Alfaro Víquez, David Gerardo | |
| dc.creator | Zamora Hernández, Mauricio Andrés | |
| dc.creator | Fernández Vega, Michael | |
| dc.creator | García Rodríguez, José | |
| dc.creator | Azorín López, Jorge | |
| dc.date.accessioned | 2025-09-12T15:09:43Z | |
| dc.date.issued | 2025-02-07 | |
| dc.description.abstract | Los gemelos digitales (DTs) representan una tecnología transformadora en la manufactura, al facilitar avances significativos en monitoreo, simulación y optimización. Este artículo ofrece una amplia revisión bibliográfica de aplicaciones de DT basadas en inteligencia artificial, categorizadas en tres dimensiones principales: operador, proceso y producto. La dimensión operador se centra en mejorar la seguridad y la ergonomía mediante asistencia inteligente, utilizando monitoreo en tiempo real e inteligencia artificial, especialmente en contextos de colaboración humano-robot. La dimensión proceso aborda la optimización de flujos de producción, la identificación de cuellos de botella y la reconfiguración dinámica de sistemas mediante modelos predictivos y simulaciones en tiempo real. La dimensión producto enfatiza las aplicaciones orientadas a mejorar el diseño y la calidad del producto, empleando datos históricos y de ciclo de vida para responder a las demandas cambiantes del mercado. Esta categorización proporciona un marco estructurado para analizar las capacidades y tendencias específicas de los DT, al tiempo que identifica vacíos de conocimiento en la investigación contemporánea. La revisión destaca los principales desafíos: interoperabilidad tecnológica, integración de datos y altos costos de implementación, subrayando cómo los gemelos digitales, respaldados por IA, pueden impulsar la transición hacia sistemas de manufactura sostenibles y centrados en el ser humano, en línea con la Industria 5.0. Los hallazgos ofrecen valiosas perspectivas para avanzar en el estado del arte y explorar futuras oportunidades en aplicaciones de gemelos digitales. | |
| dc.description.abstract | Los gemelos digitales (DTs) representan una tecnología transformadora en la manufactura, al facilitar avances significativos en monitoreo, simulación y optimización. Este artículo ofrece una amplia revisión bibliográfica de aplicaciones de DT basadas en inteligencia artificial, categorizadas en tres dimensiones principales: operador, proceso y producto. La dimensión operador se centra en mejorar la seguridad y la ergonomía mediante asistencia inteligente, utilizando monitoreo en tiempo real e inteligencia artificial, especialmente en contextos de colaboración humano-robot. La dimensión proceso aborda la optimización de flujos de producción, la identificación de cuellos de botella y la reconfiguración dinámica de sistemas mediante modelos predictivos y simulaciones en tiempo real. La dimensión producto enfatiza las aplicaciones orientadas a mejorar el diseño y la calidad del producto, empleando datos históricos y de ciclo de vida para responder a las demandas cambiantes del mercado. Esta categorización proporciona un marco estructurado para analizar las capacidades y tendencias específicas de los DT, al tiempo que identifica vacíos de conocimiento en la investigación contemporánea. La revisión destaca los principales desafíos: interoperabilidad tecnológica, integración de datos y altos costos de implementación, subrayando cómo los gemelos digitales, respaldados por IA, pueden impulsar la transición hacia sistemas de manufactura sostenibles y centrados en el ser humano, en línea con la Industria 5.0. Los hallazgos ofrecen valiosas perspectivas para avanzar en el estado del arte y explorar futuras oportunidades en aplicaciones de gemelos digitales. | |
| dc.description.procedence | UCR::Vicerrectoría de Docencia::Ingeniería::Facultad de Ingeniería::Escuela de Ingeniería Industrial | |
| dc.description.procedence | UCR::Sedes Regionales::Sede Interuniversitaria de Alajuela | |
| dc.description.sponsorship | Universidad de Costa Rica/[]/UCR/Costa Rica | |
| dc.identifier.doi | https://doi.org/10.3390/electronics14040646 | |
| dc.identifier.issn | 2079-9292 | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/10669/102828 | |
| dc.language.iso | eng | |
| dc.relation.ispartofseries | 0 | |
| dc.rights | acceso abierto | |
| dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States | en |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/ | |
| dc.source | Electronics, 14(4), Artículo 646 | |
| dc.subject | digital twin | |
| dc.subject | human digital twin | |
| dc.subject | Industry 4.0 | |
| dc.subject | Industry 5.0 | |
| dc.subject | framework | |
| dc.subject | gemelo digital | |
| dc.subject | gemelo digital humano | |
| dc.subject | Industria 4.0 | |
| dc.subject | Industria 5.0 | |
| dc.subject | marco de análisis | |
| dc.title | A comprehensive review of AI-based digital twin applications in manufacturing: Integration across operator, product, and process dimensions | |
| dc.type | artículo de revisión |
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