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Revista Científica Electrónica de Ciencias Humanas / Scientific e-journal of Human Sciences  
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Depósito Legal PPX200502ZU1935 / Depósito Legal Electrónico ZU2021000156/ ISSN 1856-1594  
e-ISSN 2790-6175/ By Fundación Unamuno/ Venezuela.  
Cortes, Nataly; Acosta, Edison; Robayo, Andrés; Riveros, Oscar; Salas, José. (2025).  
GEMELO DIGITAL PARA EL PROCESO DE CORTE DE RESIDUOS EN BOTELLAS PLÁSTICAS  
DE SOPLADO  
www.revistaorbis.com / núm. 61 (Año 21) Edición aniversario. Julio 2025. 42-51  
DIGITAL TWIN FOR THE WASTE CUTTING  
PROCESS IN PLASTIC BLOW MOLDING BOTTLES  
GEMELO DIGITAL PARA EL PROCESO DE CORTE DE  
RESIDUOS EN BOTELLAS PLÁSTICAS DE SOPLADO  
Cortes,  
Nataly  
Acosta,  
Edison  
Robayo,  
Andrés  
Riveros,  
Oscar  
Salas, José5  
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RESUMEN  
El presente trabajo fue desarrollado con el fin de crear un gemelo digital aplicado a una máquina encargada del  
corte de residuos plásticos, como rebabas o cuellos, en botellas producidas mediante procesos de soplado. La  
utilización de un gemelo digital permite la simulación virtual del comportamiento de la máquina, optimizando el  
proceso de corte y mejorando la eficiencia operativa. El estudio se centró en la integración de sensores,  
modelado de datos y simulaciones. Los resultados demostraron una mejora significativa en la eficiencia del  
proceso, lo que contribuyó a la automatización de la línea de producción y a una disminución de desperdicio  
material.  
Palabras clave: Gemelo digital, corte de residuos, proceso de soplado, automatización, botellas plásticas.  
ABSTRACT  
The present work was developed with the aim of creating a digital twin applied to a machine responsible for  
cutting plastic waste, such as burrs or necks, from bottles produced by blow molding processes. The use of a  
digital twin allows for the virtual simulation of the machine's behavior, optimizing the cutting process and  
improving operational efficiency. The study focused on the integration of sensors, data modeling, and  
simulations. The results demonstrated a significant improvement in process efficiency, which contributed to the  
automation of the production line and a reduction in material waste  
Key words: Digital twin, waste cutting, blow molding process, automation, plastic bottles.  
Fecha de recepción: 30/04/2025  
Fecha de aprobación: 15/07/2025  
Fecha de publicación online: 15/07/2025  
DOI: http://doi.org/10.5281/zenodo.17096094  
1
Colombia. Técnico en análisis de muestras químicas. Tecnólogo en química industrial. Tecnología en procesamiento de  
plástico. Ingeniería de plásticos. Correo electrónico: Natalya.cortesr@ecci.edu.co ORCID: 0009-0001-6908-5087  
2
Colombia. Técnico de inyección de plástico. Tecnólogo en transformación de plástico por sopladocorreo electrónico:  
edisond.acostahe@ecci.edu.co ORCID: 0009-0005-3420-169X  
3
Colombia. Tecnólogo en Diseño e Integración de Automatismos Mecatrónicos con enfoque en integración de tecnologías de  
la industria 4.0; desarrollador de proyectos en el marco de la formación y participación en  
d4 iversos cursos de la misma temática. adrobayo80@soy.sena.edu.co https://orcid.org/0009-0004-7367-8549  
Colombia. Profesional en el área de la ingeniería Mecánica, Maestría en Ingeniería de sistemas industriales Enim (Francia).  
Especialista en la Implementación de sistemas PLM (Gestión del Ciclo de Vida del Producto). oriveroosa@sena.edu.co  
h5 ttps://orcid.org/0009-0005-7501-2297  
Ingeniero Mecánico e Industrial con Maestría en Gerencia de Mantenimiento y Doctorado en Ciencias de la  
Educación. Profesor, Facultad de Ingeniería, Fundación Universitaria Cafam. jsalash@ecci.edu.co https://orcid.org/0000-  
0002-6601-2720  
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INTRODUCCIÓN  
La industria del plástico tiene un papel muy importante en la fabricación de envases,  
siendo el proceso de soplado uno de los métodos más utilizados para la producción  
de botellas plásticas. En este proceso, se generan residuos como cuellos y rebabas,  
que deben ser removidos para cumplir con los estándares de calidad. Actualmente,  
la eliminación de estos residuos depende en gran medida del trabajo manual. Esto  
genera reprocesos, aumentos en los tiempos de producción y rechazos generados  
por el mal corte realizado manualmente. (Rosato & Rosato, 2024).  
Diversos estudios resaltan cómo la simulación y la integración de datos en los  
sistemas de producción permiten optimizar los procesos industriales, mejorar la  
toma de decisiones y reducir costos asociados a ineficiencias. (Wang, Lee &  
Angelica, 2021). Es por lo que autores como Orive et al., (2021) plantean el  
desarrollo de gemelos digitales como metodología aplicable a la simulación e  
integración de activos de fabricación en la industria 4.0, permitiendo así optimizar  
procesos y disminuir la dependencia a las intervenciones manuales.  
De acuerdo con Durán Félix, Pérez Domínguez y Romero López (2024), los  
gemelos digitales pueden aplicarse en áreas como la optimización del plan de  
producción y el control operativo en una planta de producción. Desde una  
perspectiva similar, Tao et al. (2017), indican que los gemelos digitales son el nuevo  
paradigma de manufactura inteligente, al permitir la integración en tiempo real de la  
operación física con su réplica virtual.  
Por lo mencionado se formula la siguiente pregunta: ¿De qué manera la simulación  
del ciclo de corte mediante un gemelo digital, que integra tecnologías avanzadas,  
puede mejorar la eficiencia y sostenibilidad en el proceso de manufactura de  
botellas al analizar el desempeño de una máquina de corte de residuos plásticos?  
El objetivo fue crear un gemelo digital aplicado a una máquina encargada del corte  
de residuos plásticos, como rebabas o cuellos, en botellas producidas mediante  
procesos de soplado.  
FUNDAMENTACIÓN TEÓRICA  
Para el desarrollo de esta investigación, se está considerando el uso de tecnologías  
emergentes como los gemelos digitales como herramienta para la optimización del  
proceso de corte de residuos de botellas. El gemelo digital, según autores como  
Giel y Dąbrowska (2024), se explica como un modelo virtual dinámico que refleja  
con precisión el comportamiento de un sistema físico, permitiendo la visualización,  
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simulación, monitoreo y ajuste en tiempo real; para Tao et al. (2018) el gemelo digital  
es una réplica virtual de un sistema físico que tiene la capacidad de operar en  
sincronía mediante el uso de sensores, modelos de simulación y datos en tiempo  
real. Este concepto además se complementa con lo desarrollado por autores como  
Grieves y Vickers (2017), quienes indican que es una herramienta que permite  
anticipar y mitigar comportamientos en sistemas al de alta complejidad. En una línea  
similar para los autores Apte y Spanos (2021), los gemelos digitales son una  
innovación tecnológica que da oportunidades estratégicas para mejorar la  
competitividad y sostenibilidad en el sector productivo. Es por eso por lo que, en el  
contexto de esta investigación, el gemelo digital permite optimizar el proceso de  
corte de residuos.  
En entornos industriales, los gemelos digitales han demostrado su potencia en  
algunas dimensiones operativas, por ejemplo, Wang et al. (2021) han documentado  
un caso de implementación exitosa de monitoreo en tiempo real de máquinas de  
corte, logrando optimizar el proceso a partir del uso de gemelos digitales.  
Complementariamente, Firat Unal et al. (2023) detallan que el uso de los gemelos  
digitales en entornos industriales de manufactura ha demostrado una reducción en  
el consumo energético de hasta un 10%, esto tiene un impacto en la parte operativa,  
haciendo más sostenible el ciclo de vida del producto.  
En el contexto de procesos como el corte de residuos, resulta importante maximizar  
la eficiencia, reducir el desperdicio y es ahí donde la optimización energética resulta  
particularmente valiosa. Tal y como lo plantean Abumadi, Semeraro, Olabi y Dassisti  
(2022), la integración de la inteligencia artificial permite optimizar procesos a partir  
del ajuste de variables en tiempo real; en cuanto a estas variables que deben ser  
ajustadas Aguilar 2024), coincide en la importancia de mantener ese control, entre  
esas variables autores como Ortiz, Quishpe, Sailema y Guamán (2023), destacan  
la temperatura, presión y velocidad.  
En este sentido, las botellas plásticas, mayoritariamente fabricadas con tereftalato  
de polietileno (PET), generan una cantidad de residuos importantes. Autores como  
Rosato & Rosato (2004), afirman que el proceso de soplado por estiramiento genera  
residuos de materiales en forma de rebabas y recortes, particularmente en la zona  
del cuello y la base de la botella.  
Estos residuos suelen enviarse para su reprocesamiento externo. Geyer, Jambeck  
y Lavender (2017), afirman que estas botellas constituyen una proporción  
significativa de los plásticos producidos, haciendo de los mismos un residuo visible  
y duradero en el ambiente, lo que resalta la necesidad de hacer los procesos más  
eficientes para evitar el desperdicio. Ante esas circunstancias, autores como Giel &  
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Dąbrowska (2024), la necesidad del uso de tecnologías para la identificación de  
cuellos de botellas y variables que pueden prevenir los desechos o errores de  
producción.  
En ese contexto, la automatización se puede convertir en un componente importante  
para lograr una gestión eficiente, según Shah et al. (2024), los sistemas  
automatizados basados en gemelos digitales, integrados con sensores loT e  
inteligencia artificial, pueden aumentar la precisión operativa, permitiendo la  
supervisión en tiempo real de los procesos y además reduce la necesidad de  
intervención humana.  
En la misma línea, Soleymanizadeh et al., (2023), destacan que la manufactura  
inteligente, acompañada de control de calidad, monitoreo de las condiciones y la  
retroalimentación, generan un entorno optimizado para la producción, que además  
permite el mantenimiento predictivo y la eficiencia energética.  
MATERIALES Y MÉTODOS  
En el presente estudio se desarrolló un análisis del proceso de rebabado de botellas  
plásticas a partir de un enfoque aplicado, orientado a la optimización productiva. La  
investigación se desarrolló en dos etapas. En la primera, durante una jornada laboral  
de ocho horas se realizó un análisis de tiempos y movimientos, con el fin de  
identificar variables durante el proceso de soplado de las botellas, dentro de esas  
variables se puede mencionar: fatiga del operario, desperdicio de materia prima y  
los rechazos generados por un mal producto. Con el propósito de garantizar la  
trazabilidad, se registraron sistemáticamente los tiempos de ejecución, los tiempos  
de ejecución en cada fase del proceso, generando un registro del desempeño que  
permite hacer análisis comparativos.  
Esta metodología se alinea con lo desarrollado por Hernández y Mendoza (2018),  
quienes detallan la combinación sistemática de variables con procedimientos de  
observación controlada; permite obtener diversos indicadores y datos que ayudan  
a la toma de decisiones informada.  
En la segunda fase, se diseñó un modelo digital para integrarlo al proceso de  
rebabado, así mismo poder evidenciar las variables del proceso en línea. Esta  
simulación permitió analizar aspectos como ciclo y oportunidades de mejora para la  
fabricación real. Para el desarrollo de modelo se utilizaron herramientas  
especializadas como los softwares NX para el diseño digital y TIA portal para la  
programación y visualización del proceso, la documentación de Siemens (s.f.),  
indica que estas plataformas permiten la integración de conceptos mecatrónicos en  
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el diseño, facilitando así la visualización y simulación. Este procedimiento coincide  
con lo descrito por Córdoba Poveda (2020), quien desarrolló algo similar a lo  
propuesto haciendo uso de esas herramientas.  
En estudios recientes se documentan experiencias que respaldan la aplicación de  
procedimientos similares al que se propone; por ejemplo, Bolaños Martínez,  
Londoño Martínez y Gutiérrez Marroquín (2020) implementaron un gemelo digital  
en una fábrica de refrescos, analizando y optimizando la producción, mientras que  
Galindo Morales, Ruíz Sarmiento y González Monroy (2023), desarrollaron algo  
similar en una línea de producción ayudando a reducir los tiempos improductivos.  
Gutiérrez Aparicio, Valera Fernández y Blanes Noguera (2023), aplicaron una  
simulación de un brazo robótico haciendo uso de gemelos digitales.  
Estos casos de estudio sustentan la metodología propuesta para el desarrollo de  
esta investigación. La metodología utilizada buscó combinar técnicas de análisis de  
procesos con la integración de un gemelo digital, lo que permitió recolectar datos  
que fueron sistematizados en categorías que permitieron identificar patrones de  
desempeño, limitaciones del proceso y potenciales oportunidades de optimización.  
Finalmente, los resultados se analizaron mediante un análisis comparativo entre las  
mediciones reales de la primera fase y la simulación.  
RESULTADOS  
A partir del análisis de tiempos y movimientos realizado en la investigación del  
proceso productivo, se identifica que la causa más constante de rechazo del  
producto es por mal rebabado, causando baja productividad y estándares de calidad  
ineficientes. Los datos obtenidos evidencian que en el turno nocturno es un punto  
crítico porque es donde más aumentan las unidades no conformes.  
Dicho aumento se asocia principalmente a la fatiga muscular y agotamiento físico  
de los operarios, factores que tienen una incidencia en la precisión a la hora de  
ejecutar las tareas. En la Gráfica 1 se puede visualizar que, si bien muchas de las  
piezas producidas resultaron aceptables, existe una variabilidad en el porcentaje de  
unidades rechazadas que, en ciertos puntos, supera el 3%.  
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Grafica 1. Unidades buenas vs unidades defectuosas  
Fuente: Elaboración propia (2024)  
Los resultados de la simulación automática evidenciaron que la automatización del  
proceso incrementa significativamente la productividad y garantiza la calidad del  
producto. La implementación del gemelo permitió identificar cuellos de botella en el  
ciclo de corte, optimizando la configuración de la máquina. La simulación indicó una  
reducción del tiempo de ciclo del proceso de 22 segundos a 18 segundos, lo que  
representa una mejora del 18% en la productividad. Además, esta optimización  
disminuyó en un 12% los residuos generados como desperdicio. En el gráfico 2 se  
pueden visualizar los costos de producción en los escenarios sin y con  
automatización.  
Gráfico 2. Costos procesos sin automatizar Costos procesos automatizado  
Fuente: Elaboración propia (2024)  
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Adicionalmente, como se puede visualizar en la Tabla 1, la integración del gemelo  
digital contribuye a reducir la brecha existente entre rendimiento proyectado y el  
producido, acercándose más a ese valor que lo que actualmente se hace.  
Tabla 1. Valor producido vs valor proyectado  
Escenario  
Sin  
Valor Producido ($) Valor Proyectado ($) Diferencia ($)  
156,672,944  
441,376,453  
284,703,509  
automatizar  
Automatizado  
375,169,985  
441,376,453  
66,206,468  
Fuente: Elaboración propia (2024).  
DISCUSIÓN  
Los resultados demuestran que la implementación de automatización en el proceso  
de rebabado reduce costos aumentando la eficiencia del proceso productivo.  
Reduciendo la diferencia del valor proyectado frente al valor producido, siendo el  
valor sin automatizar el 35% frente al valor proyectado, y el valor producido  
automatizado del 85% frente al mismo valor producido.  
Los resultados del análisis realizado evidencian que el alto porcentaje de defectos  
en las unidades, no se atribuye al desempeño del personal operario de la planta.  
Los movimientos repetitivos asociados a las tareas operativas que exponen a los  
trabajadores a riesgos y posibles enfermedades laborales. En particular, tal y como  
se puede visualizar en el Gráfico 3, los datos demuestran que en el turno nocturno  
es donde más se producen unidades defectuosas, lo cual puede estar relacionado  
con motivos de cansancio físico, concentración y desgaste muscular.  
Gráfico 3. Unidades defectuosas por turno  
Fuente: Elaboración propia (2024)  
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CONCLUSIÓN  
El proceso de desarrollo de un modelo digital aplicado al proceso de corte de  
residuos en botellas plásticas que demostró ser una solución efectiva para optimizar  
el proceso eliminación de rebabas. Los principales logros incluyen la reducción del  
tiempo de ciclo, la disminución del desperdicio de material, el ahorro de energía.  
Adicionalmente, el uso del gemelo digital también facilita la toma de decisiones  
basadas en datos y permite realizar simulaciones futuras para optimizar procesos  
adicionales.  
FINANCIAMIENTO  
Este trabajo no fue financiado.  
CONFLICTO DE INTERESES  
Los autores declaran no tener conflictos de intereses financieros ni personales que puedan  
influir inapropiadamente en el desarrollo de este artículo.  
REFERENCIAS  
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