TFG_JORGE_HERNANGOMEZ_GONZALEZ

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CREACIÓN Y OPTIMIZACIÓN 
DE GEMELOS DIGITALES DE 
PLANTA EMPLEANDO UNA 
HERRAMIENTA DE 
SIMULACIÓN DE EVENTOS 
DISCRETOS COMERCIAL 
 
FEBRERO 2023 
Jorge Hernangómez González 
DIRECTOR DEL TRABAJO FIN DE GRADO: 
Juan de Juanes Márquez Sevillano 
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TRABAJO FIN DE GRADO PARA 
LA OBTENCIÓN DEL TÍTULO DE 
GRADUADO EN INGENIERÍA EN 
TECNOLOGÍAS INDUSTRIALES 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
JORGE HERNANGÓMEZ GONZÁLEZ 1 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
«¿Heredarán los robots la Tierra? Sí, pero serán nuestros hijos» 
Marvin Minsky, científico estadounidense y uno de los padres de la Inteligencia Artificial 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
2 ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIEROS INDUSTRIALES (UPM) 
AGRADECIMIENTOS 
Este trabajo ha supuesto todo un reto para mí, y me gustaría agradecer el apoyo recibido por 
todas las personas que han confiado en mí desde el principio de la carrera. 
En primer lugar, quiero agradecer a mi tutor la confianza que ha depositado en mí y la 
proposición de un tema tan innovador y apasionante. En segundo lugar, me gustaría 
agradecer a mis padres y a mi hermana toda la paciencia y comprensión que han tenido 
conmigo a lo largo de estos años. Sin estas dos cosas no habría sido posible acabar estos 
estudios. 
Tampoco puedo terminar sin agradecer a Álvaro, Íñigo, Javier, Rodrigo, Irene y todas demás 
las personas que me llevo de esta Escuela y con los que he compartido todo estos años. 
Por último, me gustaría dar las gracias a todas las personas que me han acompañado, desde 
el principio o no, al final de esta carrera. Gracias a ellos he podido sonreir en momentos donde 
no habría podido hacerlo solo, y darme cuenta de que lo realmente importante no es estudiar. 
Muchas gracias. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
JORGE HERNANGÓMEZ GONZÁLEZ 3 
RESUMEN 
En este trabajo se han explorado nuevas formas de simular procesos industriales discretos. 
La simulación por eventos discretos es una técnica de modelado dinámico de sistemas que 
permite crear un modelo de una planta industrial con el objetivo de su análisis, creación o 
mejora. 
Hoy en día, los procesos industriales se encuentran cada vez más automatizados. 
Normalmente, la automatización de un proceso requiere de una inversión económica que 
debe ser estudiada previamente. Parte de este estudio es realizada gracias a la simulación, a 
pesar de que ésta no sólo es importante para analizar procesos en planta. 
En lo que respecta a este proyecto el aspecto más interesante de la simulación son sus 
ventajas. El ahorro económico y de recursos derivados de las conclusiones que pueden 
sacarse de un modelo o de un gemelo digital pueden suponer la diferencia entre las empresas 
competidoras. 
Los modelos digitales, a diferencia de los gemelos digitales, son simulaciones de procesos 
que toman como datos del entorno aquellos que sean configurados virtualmente. Es decir, 
mientras que un gemelo digital es un modelo que toma datos reales en tiempo real, un gemelo 
digital puede tomar los datos de un archivo histórico o de una distribución probabilística 
determinada. Por ejemplo, en un modelo digital la frecuencia de llegada de piezas a una 
máquina puede seguir una distribución normal de media 10 segundos, mientras que en un 
gemelo digital dicho parámetro vendrá dado por datos reales de la máquina en cuestión, que 
puede seguir o no esta distribución. 
A lo largo de este documento se explicará como una manera concreta de crear un modelo o 
gemelo digital puede tener importantes ventajas con respecto a la manera convencional. Estas 
dos maneras de modelar se dan en el marco del programa de simulación de eventos discretos 
FlexSim, que es uno de los más utilizados para este propósito. 
 
Ilustración 1: Logo y lema de FlexSim 
Mediante la utilización de este programa, y a la vez que se explica su funcionamiento, se ha 
descrito en este trabajo tres procesos industriales, ordenados de menor a mayor complejidad. 
En los dos primeros ejemplos se controlará mediante sensores ópticos y lógica sencilla el 
funcionamiento de cintas transportadoras de piezas. 
Al ser el método de simulación y no el proceso en sí el objeto de interés de este trabajo, las 
piezas serán genéricas y se tratará de centrar la atención en el funcionamiento de la 
simulación. El tercer proceso, la producción de unas piezas en una planta real, será explicado 
con mayor detalle. 
Por su parte, FlexSim es un programa que permite una amplia variedad de funciones 
predefinidas. No obstante, los límites quedan prácticamente superados cuando se comienza 
a simular el proceso en lo que se llama Process Flow. Process Flow es un espacio de trabajo 
dentro de FlexSim que, a diferencia de la interfaz principal del programa, centra su 
funcionamiento en la lógica y no en el diseño 3D de los modelos. 
Ambos espacios de trabajo (Process Flow y el espacio 3D) no son excluyentes. De hecho, la 
combinación de ambos es la base para que un proceso como los que se describen a 
continuación sea fiel a la realidad. 
 
4 ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIEROS INDUSTRIALES (UPM) 
En las siguientes imágenes se muestran ejemplos de procesos simulados en FlexSim. Como 
puede apreciarse, la prioridad en el espacio 3D es la disposición y conexión de los elementos 
del proceso, mientras que en panel de Process Flow se da más importancia a la lógica 
secuencial de este. 
 
Ilustración 2: Panel de trabajo de Process Flow en FlexSim 
 
Ilustración 3: Espacio 3D de FlexSim 
En este trabajo, y en especial en el tercer ejemplo expuesto, se hará hincapié en la 
comparación de ambos métodos de simulación. Como se verá más adelante, Process Flow 
es una herramienta más poderosa que el simple modelado en 3D. Además, se explorarán 
diferentes formas de programar la lógica del proceso en Process Flow, de manera que este 
espacio de trabajo pueda suponer una importante diferencia en la función del modelo. 
Además de la explicación de los tres ejemplos, se ha incluido en el tercero un estudio de los 
tiempos, costes y mejoras del proceso. La explicación de estos será de gran utilidad a la hora 
de sacar conclusiones del estudio. 
 
JORGE HERNANGÓMEZ GONZÁLEZ 5 
Por último, se encuentran en las conclusiones las ventajas de modelar de la manera correcta 
mediante Process Flow. Estas ventajas pueden ser divididas en tres grandes bloques: 
acercamiento a la realidad, flexibilidad y visibilidad. 
En cuanto al primero, queda aclarado después del estudio del tercer proceso que sin Process 
Flow es imposible simular ciertos procesos con detalle, es decir, sin realizar aproximaciones 
que alejen demasiado el modelo digital del proceso real. Estas limitaciones del programa de 
simulación si no se usa Process Flow se presentan no solo en FlexSim, sino en cualquier otro 
programa de simulación similar. 
La flexibilidad que aporta Process Flow al modelado de procesos se basa en lo que antes se 
ha denominado “la manera correcta” de modelar. Esta técnica, desarrollada en los tres 
ejemplos de este trabajo, se basa en utilizar las mismas variables que existen en el proceso 
real. La utilización de estas debe ir acompañada por una lógica detallada y descompuesta que 
permita realizar cambios en cada detalle de ella. Esto amplía las posibilidades de modelado y 
permite realizar cambios en el proceso de cara a su creación, optimización o adaptación a 
nuevos cambios. 
Por último, la visibilidad del proceso que viene dada por Process Flow no tiene rival frente a 
cualquier otra técnica de modelado. Mediante esta herramienta es posible visualizar en todo 
momento el estado de todos los elementos del proceso, tanto lógicos como materiales. Esto 
permiteprofundizar en ellos de una manera imposible mediante el simple diseño 3D o la 
programación mediante código escrito. 
Además, FlexSim ofrece una amplia variedad de opciones de conectividad. Esta lista va desde 
la utilización de bases de datos externas guardadas en tablas o en Excel hasta la utilización 
de datos tomados de internet en vivo, pasando por una conectividad total con un PLC. Es esta 
última opción, la de conectarse a un autómata programable (PLC, Programmable Logic 
Controller), es de gran interés para las empresas con procesos en planta. 
 
Ilustración 4: PLC de la empresa Siemens 
La utilización de estos autómatas es indispensable en un proceso automatizado que necesita 
que varias variables se relacionen entre sí de cara a la toma de decisiones. Estos dispositivos 
deben ser programados manualmente y deben contener toda la lógica del proceso. 
En lo que respecta a ellos, el uso de FlexSim por parte de las empresas puede ser útil. Sin 
embargo, la utilización de Process Flow supera esta ventaja con creces, convirtiendo FlexSim 
en una herramienta indispensable de trabajo para los programadores. Mediante Process Flow 
no solo puede crearse un modelo digital, sino que puede crearse un gemelo digital, y ayudarse 
de él para programar y probar el PLC. 
La creación de este gemelo digital comienza con la modelización del proceso. Esta no puede 
ser realizada de cualquier manera si el objetivo es la toma de datos reales y la conexión con 
 
6 ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIEROS INDUSTRIALES (UPM) 
un PLC. En este trabajo se explica por qué modelar con Process Flow y hacerlo utilizando 
ciertas variables puede suponer una ventaja de cara a la creación del gemelo. 
Una vez se tiene el modelo digital en FlexSim realizado mediante Process Flow, es posible 
conectar la fuente de datos del modelo a las variables reales del proceso simulado. Esto 
permite tener todas las ventajas descritas anteriormente que un modelo digital tiene, con la 
ventaja adicional de que lo que ocurre en el modelo será lo que esté ocurriendo o pueda ocurrir 
en un futuro en el proceso real. 
Los aspectos positivos del diseño del proceso mediante esta técnica pueden ser vitales en el 
correcto funcionamiento de un proceso. Como se verá en el capítulo de conclusiones, la 
simple modelización del proceso de la manera indicada puede destapar grandes errores 
lógicos y situaciones inesperadas que deben ser corregidas antes de que se produzcan en la 
planta real. 
Debido a la extensión del trabajo y a la falta de datos reales de una planta, en este trabajo se 
detallan el funcionamiento de Process Flow, sus diferencias con otros espacios de modelado, 
las ventajas de su utilización y las aplicaciones de estos tres temas sobre los tres ejemplos 
desarrollados. No se profundiza, por tanto, en la conexión con los datos reales aportados por 
una fábrica, sino en el primer paso en la creación de un gemelo digital que supone el diseño 
correcto de su correspondiente modelo digital. 
Después de las conclusiones, y cerrando el contenido técnico de este trabajo, se encuentra 
una lista de líneas futuras que abren las posibilidades a la continuación de este proyecto. 
Estas ramificaciones completarían las ideas antes descritas y ampliarían el conocimiento 
sobre técnicas de simulación de eventos. 
 
Palabras clave 
Modelo, gemelo, digital, simulación, proceso, lógica, conectividad. 
 
Códigos UNESCO 
• 12 Matemáticas 
o 1203 Ciencia de Los Ordenadores 
▪ 1203.05 Sistemas Automatizados de Producción 
▪ 1203.26 Simulación 
• 33 Ciencias Tecnológicas 
o 3310 Tecnología Industrial 
▪ 3310.03 Procesos Industriales 
▪ 3310.05 Ingeniería de Procesos 
o 3311 Tecnologías de la Instrumentación 
▪ 3311.02 Ingeniería de Control 
o 3313 Tecnología E Ingeniería Mecánicas 
▪ 3313.15 Diseño de Máquinas 
 
JORGE HERNANGÓMEZ GONZÁLEZ 7 
ÍNDICE 
1. ESTADO DEL ARTE ...................................................................................................... 1 
2. INTRODUCCIÓN ........................................................................................................... 4 
3. OBJETIVOS ................................................................................................................... 6 
4. METODOLOGÍA ............................................................................................................ 7 
4.1 Primer proceso ............................................................................................................ 9 
4.1.1 Resumen ............................................................................................................... 9 
4.1.2 Explicación del proceso ......................................................................................... 9 
4.1.3 Creación del modelo 3D .......................................................................................11 
4.1.4 Creación del modelo con PF ................................................................................20 
5. RESULTADOS Y DISCUSIÓN ......................................................................................29 
5.1 Segundo proceso ........................................................................................................29 
5.1.1 Resumen ..............................................................................................................29 
5.1.2 Explicación del proceso ........................................................................................29 
5.1.3 Creación del modelo 3D .......................................................................................30 
5.1.4 Creación del modelo con PF ................................................................................32 
5.2 Tercer proceso ............................................................................................................37 
5.2.1 Resumen ..............................................................................................................37 
5.2.2 Explicación del proceso ........................................................................................38 
5.2.3 Creación del modelo 3D .......................................................................................42 
5.2.3.1 Tiempos .........................................................................................................51 
5.2.3.2 Costes ...........................................................................................................53 
5.2.3.3 Mejoras ..........................................................................................................54 
5.2.4 Creación del modelo con PF ................................................................................58 
5.2.4.1 Marcado y transporte inicial ...........................................................................63 
5.2.4.2 Transporte intermedio ....................................................................................71 
5.2.4.3 Variables ........................................................................................................73 
5.2.4.4 Máquinas operando .......................................................................................76 
5.2.4.5 Espera de piezas en mesa de procesado en lo que se llena la entrada si la 
estación ya está esperando piezas ............................................................................80 
5.2.4.6 Espera de piezas en mesa de procesado en lo que se vacíaa la salida si ya se 
había empezado a vaciar ...........................................................................................83 
5.2.4.7 Tiempos y costes ...........................................................................................84 
5.2.4.8 Mejoras ..........................................................................................................86 
6. CONCLUSIONES..........................................................................................................896.1 Introducción ................................................................................................................89 
6.2 Acercamiento a la realidad ..........................................................................................89 
 
8 ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIEROS INDUSTRIALES (UPM) 
6.3 Visibilidad ...................................................................................................................92 
6.4 Flexibilidad ..................................................................................................................93 
6.5 Otras ventajas del PF .................................................................................................94 
7. LÍNEAS FUTURAS ........................................................................................................95 
8. BIBLIOGRAFÍA .............................................................................................................96 
9. ÍNDICE DE FIGURAS ...................................................................................................98 
10. ABREVIATURAS, UNIDADES Y ACRÓNIMOS ....................................................... 101 
11. GLOSARIO .............................................................................................................. 102 
 
 
CREACIÓN Y OPTIMIZACIÓN DE GEMELOS DIGITALES DE UNA PLANTA EMPLEANDO UNA HERRAMIENTA DE SIMULACIÓN 
JORGE HERNANGÓMEZ GONZÁLEZ 1 
1. ESTADO DEL ARTE 
En este capítulo se van a presentar una serie de artículos referenciados que tienen que ver 
directamente con este trabajo. De esta manera, se sienta una base bibliográfica sobre el 
contenido de éste al relacionar la información de estos documentos con el trabajo realizado. 
Un gemelo digital (Digital Twin, DT) es un homólogo informatizado de un sistema físico, que 
puede usarse sincronizando en tiempo real de los datos detectados procedentes de un 
proceso y es capaz de decidir entre un conjunto de acciones y ejecutar el todo el sistema de 
producción de forma óptima. En cambio, un modelo digital (Digital Model, DM) es una 
representación digital de un objeto físico o proceso existente que no intercambia información 
con el objeto real. Basándose en esta última definición, si además existe un flujo de datos 
unidireccional automatizado entre el estado físico y digital de un objeto, se podría llamar al 
modelo sombra digital (Digital Shadow, DS) (Kritzinger, Karner, Traar, Henjes, & Sihn, 2018). 
Con el crecimiento de las nuevas tecnologías y la nueva Industria 4.0, que intenta reinventar 
las conexiones en los procesos de fabricación, muchas empresas se han propuesto la 
creación de gemelos y modelos digitales. Estos están atrayendo la atención de investigadores 
académicos y profesionales industriales. Mediante el modelado de alta fidelidad y la fusión de 
datos es posible reproducir un proceso físico y permitir una supervisión, optimización y 
predicción de los resultados del mismo (Digital twin towards smart manufacturing and industry 
4.0, 2021). 
La Industria 4.0, por su parte, pretende integrar tecnologías que permitan mejorar la 
comunicación entre personas y dispositivos. Este objetivo es complejo y se apoya para 
llevarse a cabo en aplicaciones informáticas de simulación de eventos discretos (Discrete 
Event Simulation, DES). Sin embargo, la creciente demanda de una toma de decisiones en 
tiempo casi real ha hecho que la DES se convierta en un componente fundamental de los 
gemelos digitales (Agalianos, Ponis, Aretoulaki, & Plaka, 2021). 
Se ha mencionado en el párrafo anterior la definición de DES. La diferencia principal entre un 
DES DM y un DES DT es la fuente de datos que permite simular el proceso. Mientras que el 
modelo digital utiliza datos internos que simulan las condiciones del proceso reales, el gemelo 
digital utiliza datos reales de planta para realizar la simulación. Sin embargo, ambas presentan 
unas fases de análisis de los resultados y la posibilidad de optimización e implementación de 
las soluciones halladas (Reed, Löfstrand, & Andrews, 2021). 
Por otro lado, para modelar formalmente un proceso de fabricación de manera virtual se 
utilizan siete elementos básicos: el controlador, el ejecutor, el procesador, el buffer, la entidad 
de flujo, los nodos y la ruta logística. Cada elemento está representado por un símbolo que 
servirá para crear un esquema del flujo de información en el modelo. Este esquema será el 
primer paso por realizar una vez se tiene el modelo CAD de los distintos elementos que van 
a conformar la simulación. Después de esto el modelo deberá ser definido virtualmente de 
manera que este esquema muestre de manera rápida y visual el funcionamiento del mismo 
(Jiang, Qin, Fu, Zhang, & Ding, 2021). 
Para optimizar estos procesos, es fundamental identificar rápidamente los cuellos de botella. 
El objetivo será equilibrar la línea de producción y reducir el tiempo del proceso que constituye 
este cuello de botella, que limita la producción total. Además, de cara a la creación del modelo, 
es interesante crear diferentes submodelos que funcionen de manera independiente y que 
intercambien información con el resto del sistema. Esto ayuda a simplificar el modelo y facilita 
la resolución de problemas (Gu, y otros, 2021). 
Además, los modelos digitales pueden ser optimizados de manera que se adapten 
automáticamente a las variaciones en los productos a fabricar o en respuesta a las 
excepciones que se producen durante el proceso de producción. Para ello, utilizan sensores 
ESTADO DEL ARTE 
 
2 ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIEROS INDUSTRIALES (UPM) 
que perciben la situación actual del entorno, emplean el razonamiento y utilizan actuadores 
para ejecutar la secuencia de acciones necesarias para conseguir los objetivos deseados. 
Estos sistemas autónomos son clave para el nuevo nivel de flexibilidad que exigen las últimas 
aplicaciones de automatización industrial (Rosen, von Wichert, Lo, & Bettenhausen, 2015). 
Durante la fabricación, el diagnóstico de equipos, la simulación de procesos y la predicción 
pueden realizarse en un espacio virtual, reduciendo eficazmente los fenómenos anómalos de 
producción. Este mantenimiento predictivo del proceso puede reducir los riesgos de fallo en 
la fabricación. Además, el modelo debe ser eficaz a la hora de permitir la comunicación entre 
los diferentes subsistemas. Esta falta de comunicación suele constituir una de las mayores 
limitaciones en los modelos digitales (Qiu, Chen, Zhang, Yi, & Li, 2022). 
Un ejemplo práctico de todo lo comentado anteriormente puede ser un hospital. Un hospital 
constituye un centro con un proceso en el que los recursos y las necesidades varían 
notablemente dependiendo del momento, siendo por tanto un reto a la hora de ser modelado. 
Para minimizar las diferencias entre demanda y capacidad, se ha creado un modelo digital. 
Este modelo no solo debe tratar objetos físicos, sino que es interesante también la toma de 
decisiones inmateriales y las consecuencias indirectas de estas (Karakra, Fontanili, Lamine, 
Lamothe, & Taweel, 2022). 
La creación de un modelo digital por submodelos debe incluir las conexiones entre estos, de 
manera que todos trabajen con un objetivo común de manera sincronizada. Esta división en 
submodelos debe estar orientada a la recolección de datos del proceso y la posibilidad de 
optimización de este gracias a la posibilidad de interacción humano-modelo que puede ser 
inviable si solo pudiera realizarse de manera física en el proceso industrial. En la siguiente 
imagen se representa un modelo de ejemplo dividido en submodelos (Beregi, Szaller, & Kádár, 
2018). 
 
Ilustración 5: Diagrama de un modelo de proceso de control 
CREACIÓN Y OPTIMIZACIÓN DE GEMELOS DIGITALES DE UNA PLANTA EMPLEANDO UNA HERRAMIENTA DE SIMULACIÓN 
JORGE HERNANGÓMEZ GONZÁLEZ 3 
Por último, lacreciente demanda de productos personalizados ha traído consigo un reto para 
el sistema de logística de producción (Production Logistics, PL). La incertidumbre con las 
materias primas y la incertidumbre del equipo de producción condicionan la productividad de 
la fabricación. En respuesta, las empresas tienen que flexibilizar sus procesos con sistemas 
con varias fases de funcionamiento y distintos niveles de gestión. Se han investigado técnicas 
para el diagnóstico de fallos mediante la programación de grupos y el mantenimiento 
predictivo, basado en la fabricación celular. Este tipo de fabricación consiste en disgregar o 
descomponer el proceso logístico en funciones más sencillas, de manera que es más fácil 
detectar fallos (Pan, Qu, Wu, Khalgui, & Huang, 2021) 
INTRODUCCIÓN 
 
4 ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIEROS INDUSTRIALES (UPM) 
2. INTRODUCCIÓN 
Es evidente que, con el auge de las nuevas tecnologías, el futuro de la fabricación pasa por 
el desarrollo de la Industria 4.0. Los procesos industriales, que además están cada vez más 
automatizados, pueden ser optimizados gracias a la recolección de datos y simulación de 
estos en un entorno virtual. 
La simulación de procesos industriales es la manera más eficaz y barata de solucionar fallos 
en la fabricación y de optimizar los procesos. No solo es una manera rápida de realizar 
cambios en el proceso para ver los resultados, sino que es mucho más barato que hacer las 
pruebas en el sistema real. Por ello, es importante que los modelos digitales se asemejen lo 
más que se pueda a la realidad. Cabe mencionar la definición de Virtual Commissioning, que 
consiste en la creación de un ambiente virtual mediante el cual el usuario pueda interactuar 
con el mundo físico (Badaraite, 2018). 
No siempre es viable obtener datos en tiempo real de un proceso de fabricación. Por ello, a 
veces basta con tener un modelo digital e introducir una fuente de datos histórica del proceso 
productivo. Sin embargo, tanto la utilización de datos reales en tiempo real, como de datos 
reales pasados, como de estimaciones de datos del proceso, presenta las ventajas 
nombradas anteriormente. 
Como se ha comentado antes, tanto los modelos digitales como los gemelos digitales poseen 
una fase de análisis de resultados y la posibilidad de optimización del sistema. En concreto, 
está demostrado que las simulaciones de eventos discretos reproducen fielmente la realidad 
si el modelo está creado a imagen y semejanza del sistema físico en planta y si los datos 
introducidos del entorno son similares a los reales. 
En la creación de un gemelo o un modelo digital, debe comenzarse definiendo el proceso y la 
línea de producción de manera general. Esto suele hacerse utilizando lo que se conoce como 
VSM (Value Stream Mapping). El VSM es un método de diagrama de flujo que se utiliza para 
ilustrar y analizar un proceso de producción (Asana, s.f.). El mapa de flujo de valor es un 
componente clave en la gestión de proyectos Lean o Lean manufacturing, una metodología 
ágil que aumenta el valor para el cliente al eliminar el desperdicio de cada fase del proyecto. 
La metodología Lean Manufacturing intenta optimizar los procesos de fabricación eliminando 
aquellos subprocesos o tareas que no son necesarios o entorpecen el proceso de producción. 
Los elementos que conforman el VSM están predefinidos y pueden ser clasificados a grandes 
rasgos en los citados anteriormente: el controlador, el ejecutor, el procesador, el buffer, la 
entidad de flujo, los nodos y la ruta logística. 
Una vez se tiene clara la disposición general del proceso, debe ser simulado lo más fielmente 
posible a la realidad. Gracias al desarrollo de la informática existen potentes herramientas de 
simulación que permiten crear estos modelos. Estos programas deben tener la suficiente 
flexibilidad como para que las empresas puedan simular su propio proceso productivo, que 
puede incluir multitud de variables propias y que es diferente a todos los demás. Por ello, los 
modelos digitales no solo deben de funcionar como el proceso real, sino que la simulación 
debe asemejarse al funcionamiento interno del sistema, conteniendo todos los detalles 
posibles. Por ejemplo, una simulación de un proceso simple será optimizada más fácilmente 
si en el modelo digital se tienen expuestas todas las variables del sistema y no solo las que el 
programa informático requiere para simular el proceso. 
Este nivel de detalle no solo abre la posibilidad a una mejor optimización de los procesos y a 
una rápida detección de los fallos, sino que permite ver con mayor exactitud qué aspectos 
ralentizan la producción, al ver más fácilmente los cuellos de botella. Es fundamental que los 
subprocesos que limitan la producción total sean identificados como tal, por lo que es 
interesante que el sistema no esté implementado virtualmente de manera demasiado general, 
CREACIÓN Y OPTIMIZACIÓN DE GEMELOS DIGITALES DE UNA PLANTA EMPLEANDO UNA HERRAMIENTA DE SIMULACIÓN 
JORGE HERNANGÓMEZ GONZÁLEZ 5 
sino disgregando o descomponiendo en pequeñas interacciones entre variables. Además, el 
mismo nivel de detalle garantizará que el proceso se simula de manera fiel a la realidad, 
incluyendo todos los detalles del funcionamiento en planta. Paradójicamente, detallar más el 
modelo simplifica la mejora de éste. 
La similitud entre el sistema modelado y el sistema real debe pasar por recoger la misma 
información del entorno en ambos casos. En el modelo digital deberá ser mediante variables 
simuladas, mientras que el modelo real se tratará de sensores y señales eléctricas, mecánicas 
o simplemente eventos que conllevan decisiones. Es decir, una vez que el modelo es fiel a la 
realidad, y si el programa informático de simulación lo permite, correr la simulación y obtener 
datos permitirá en primer lugar encontrar si existen fallos en el sistema. 
Por ejemplo, es posible que un proceso quede atascado si cierta combinación de variables 
conlleva una decisión lógica que no había sido contemplada. Quizá estas condiciones del 
entorno no se han dado en la planta real y por eso no se había detectado el fallo, o quizá el 
proceso real está aún en fase de diseño o mejora. En ambos casos, la simulación detallada 
habrá conseguido prevenir ese fallo. 
Por otro lado, las simulaciones de eventos discretos no siempre son lo suficientemente 
visuales como para permitir este nivel de detalle ni encontrar rápidamente los fallos y cuellos 
de botella o cambiar aspectos del proceso para optimizarlo. De hecho, la mayoría de los 
simuladores de eventos discretos están centrados en la línea de producción de un producto 
físico. Sin embargo, como se planteó en el ejemplo del hospital, estos eventos discretos no 
siempre son productos físicos, sino que pueden ser ítems inmateriales. Por ejemplo, la 
decisión de un médico que implica la decisión de un grupo de enfermeros, o una llamada 
telefónica que espera a ser atendida por el personal de recepción. 
Como se ha mencionado antes, la determinación detallada del modelo pasa por utilizar 
variables similares a las del proceso real. Además, esto facilitará la integración de datos reales 
para crear el gemelo digital. Por otro lado, la división en submodelos también forma parte de 
esta caracterización del modelo. Dentro de un proceso productivo existirán submodelos que 
funcionen de manera independiente. Por ejemplo, una máquina, la función de un operador o 
la resolución de un error lógico serán acciones distintas que deberán interactuar entre sí y 
que, en ocasiones, se valdrán de las mismas variables iniciales o cambiarán las mismas 
variables finales. Es por ello que se menciona la necesidad de una sinergia de los elementos 
de la simulación. 
Por último, cabe mencionar la necesidad de flexibilidad de estos modelos ante variaciones 
externas e internas. Como se ha mencionado antes, la incertidumbre en la industria es cada 
vez mayor, especialmente relacionadacon la demanda y con la obtención de materias primas. 
Esta flexibilidad no siempre es fácil de adaptar a la realidad y el modelo debe ser capaz de 
permitir simular multitud de variaciones del proceso para conseguir obtener soluciones a estos 
problemas. 
Como se desarrollará en el capítulo de metodología, para el tratamiento de todos estos 
aspectos en este trabajo se han basado las conclusiones en varios modelos realizados con 
un programa llamado FlexSim. Este programa incluye un espacio de trabajo llamado Process 
Flow, que es más abierto que la interfaz convencional. En los objetivos se mencionará dicho 
programa, mientras que en la metodología se explicará mejor esta cuestión. 
OBJETIVOS 
 
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3. OBJETIVOS 
En base a la discusión expuesta en la introducción, se presentan los siguientes objetivos a 
cumplir en este trabajo: 
• Creación de varios modelos digitales de procesos industriales con el programa de 
simulación FlexSim. Se trata de tres procesos de complejidad creciente que se valen 
del programa para llegar a las conclusiones. 
• Mejora de estos modelos contra las limitaciones de FlexSim mediante la función 
interna del programa llamada Process Flow (PF). Los dos primeros modelos consisten 
en la utilización de Process Flow como única herramienta posible para desarrollar el 
funcionamiento lógico correcto del proceso. El tercer proceso constará de dos 
modelos: uno sin Process Flow y otro con Process Flow. La comparación de ambos 
modelos es de donde se han obtenido la mayor parte de las conclusiones. 
• Optimización de los modelos mediante PF. En los dos primeros casos se resaltará el 
uso de Process Flow como única herramienta utilizable para simular bien los dos 
procesos. En el tercer ejemplo, además de esto, se propondrán una serie de mejoras 
al modelo y al proceso, y al final de la explicación se relacionarán estas mejoras con 
Process Flow. 
• Comparación de los modelos obtenidos y obtención de conclusiones. La comparación 
antes mencionada, que parte de la mejora del modelo de tiempos del tercer modelo, 
será acompañada de una explicación de la obtención de tiempos y costes del proceso 
de cara a visualizar mejor las variaciones entre los modelos con y sin Process Flow. 
Haciendo hincapié en las ventajas que pretenden alcanzarse al modelar con Process Flow, 
estas deberán incluir: 
• Comprender profundamente los tres procesos y establecer mediante la simulación los 
elementos y variables necesarios para que cada modelo se asemeje a la realidad. 
• Aumento considerable en el acercamiento a la realidad de la simulación, suponiendo 
esto la superación de los límites que tiene el programa al modelar sin Process Flow. 
• Conseguir una mejor visualización del modelo, de manera que facilite la comprensión 
del proceso para una persona ajena a su diseño. 
• Sentar las bases para que los modelos digitales creados sean más fácilmente 
convertibles en gemelos digitales o en sistemas de diseño de PLCs. 
• A través de una combinación de mayor acercamiento a la realidad, mayor visibilidad 
del proceso y aumento de la flexibilidad de modelado, proponer mejoras para aumentar 
la producción. 
 
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JORGE HERNANGÓMEZ GONZÁLEZ 7 
4. METODOLOGÍA 
Para el cumplimiento de estos objetivos el trabajo se basará en el programa de simulación 
comercial FlexSim. Este software de simulación de eventos discretos nació en 2003 y fue 
desarrollado por FlexSim Software Products, Inc. En la siguiente imagen se compara FlexSim 
con otro programa de simulación de procesos industriales. 
FlexSim USIM PAC 
 
Ilustración 6: Comparación entre programas de simulación (Capterra, s.f.) 
Una de las principales diferencias que pueden apreciarse en la tabla anterior es la posibilidad 
de tener imágenes en 3D en movimiento, aportando una gran visibilidad al proceso. En la 
siguiente imagen puede verse un ejemplo 3D de una planta de embotellado. 
 
Ilustración 7: Ejemplo de disposición de una planta en FlexSim 
FlexSim tiene dos grandes modalidades: Classic y Healthcare. La segunda es para la creación 
de modelos aplicados a las ciencias de la salud, mientras que la primera es más general. Se 
ha trabajado en la primera opción. La licencia de FlexSim utilizada es la educacional, que fue 
METODOLOGÍA 
 
8 ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIEROS INDUSTRIALES (UPM) 
proporcionada por la E.T.S.I. Industriales y que no tiene el límite de ítems que sí posee la 
versión de prueba gratuita. 
El programa permite simular procesos de todo tipo y se divide en varias mesas de trabajo. Por 
un lado, está la parte de simulación 3D. En ella, distintos elementos de una librería 
preinstalada pueden colocarse mediante el sistema Drag-and-Drop en un espacio 
tridimensional, pudiendo ser conectados y configurados para que el proceso quede simulado. 
Estas librerías pueden ser modificadas añadiendo el usuario cualquier forma 3D que se le 
ocurra, siempre que su función se asemeje a una de las que ya vienen instaladas. Además 
de las opciones de configuración de cada elemento, llamadas Propiedades (‘Quick 
Properties’), existe la posibilidad de utilizar código interno de programación en ciertas 
funciones. Este código se llama FlexScript y permite implementar soluciones más complejas 
que las que permite la librería que viene por defecto. 
Por otro lado, el trabajo se basará en otro espacio de trabajo de FlexSim llamado Process 
Flow (PF). Esta modalidad fue creada recientemente por FlexSim, por lo que es novedosa en 
el sector. En ella se pueden colocar elementos de otra librería distinta, y también elementos 
programados por el usuario con FlexScript, de manera que se relacionen entre ellos y 
determinan el funcionamiento del proceso. Al no tratarse de una simulación en 3D sino de 
algo más abstracto, PF permite representar infinidad de tipos de procesos, siendo más abierto 
que el simple modelo 3D. 
Las diferencias entre el modelo con y sin la utilización de PF serán desarrolladas en este 
trabajo. En los ejemplos que se van a desarrollar, se relacionan directamente los elementos 
de un modelo 3D con el PF, de manera que el modelo consta de un funcionamiento detallado 
y abierto gracias a PF al mismo tiempo que puede ser visualizado en 3D. Esta combinación 
de ambas modalidades es la más interesante de cara a realizar un modelo o gemelo digital. 
Otro de los espacios de trabajo utilizados es el de Dashboards. En él, la librería contiene una 
serie de gráficos que permiten obtener datos en tiempo real del proceso simulado. Estos datos 
son muy útiles a la hora de comparar las simulaciones y las distintas mejoras que se 
implementan, además de detectar fallos y ver si se cumplen los objetivos de producción. 
Para el trabajo con FlexSim se ha obtenido información de diferentes fuentes, en su mayoría 
de Internet, incluyendo la propia ayuda interna del programa. La lectura acompañada de 
imágenes sobre los diferentes aspectos del programa, así como vídeos explicativos ha 
solucionado la mayor parte de las dudas que han ido surgiendo. Estos vídeos provenían tanto 
de canales de divulgación científica académica, usuarios particulares y canales de empresas 
privadas como de conferencias en directo de la propia empresa creadora de FlexSim, cuya 
filial en la península ibérica FlexSim Iberia provee de Webinars en español a los usuarios del 
programa. 
Además, se ha complementado el aprendizaje con la asistencia a las clases de la asignatura 
Integrated Manufacturing Systems del Máster Universitario de Ingeniería Industrial. En ellas 
se profundizaba en la creación de modelos digitales en el entorno 3D citado, así como en la 
obtención de datos y resultados. 
Para alcanzar los objetivos anteriormente desarrollados, se han creado varios modelosde tres 
procesos diferentes. En primer lugar, se explicarán con detalle dos procesos y sus 
correspondientes modelos creados con FlexSim, de manera que su explicación tiene una 
doble función: desarrollar el funcionamiento del PF y de FlexSim, y exponer dos aplicaciones 
prácticas de estos que aumentarán la utilidad de los dos modelos. El primero de estos dos 
procesos se desarrolla a continuación, mientras que el segundo, que se vale de la información 
explicada inicialmente en el primero, se explica en el capítulo de resultados y discusión. 
Por último, se desarrollará en este último capítulo en mayor extensión un proceso industrial 
real completo, que incluirá elementos de PF utilizados en los dos procesos previos y otros que 
CREACIÓN Y OPTIMIZACIÓN DE GEMELOS DIGITALES DE UNA PLANTA EMPLEANDO UNA HERRAMIENTA DE SIMULACIÓN 
JORGE HERNANGÓMEZ GONZÁLEZ 9 
se explicarán en este tercer apartado. Además, como se ha comentado en los objetivos, de 
este proceso se han creado dos modelos: uno que solo se desarrolla en el espacio de trabajo 
3D de FlexSim, y otro que basa el funcionamiento del proceso en PF. De esta manera 
quedarán reflejadas claramente las diferencias entre estos dos modelos y las razones por las 
que PF es una herramienta útil para alcanzar los objetivos y superar los retos planteados en 
la introducción de este trabajo. 
 
4.1 Primer proceso 
4.1.1 Resumen 
Este modelo será un ejemplo simple de PF que servirá para explicar las nociones básicas de 
su funcionamiento y creación, así como una visión rápida de lo que se entiende por modelo 
3D en FlexSim. 
El proceso a simular es una cinta transportadora que mueve objetos de una cola a otra. Esta 
cinta está regida por un motor eléctrico cuyo funcionamiento irá determinado por PF. Además, 
en este primer ejemplo se explicarán las diferentes posibilidades de conectividad de FlexSim 
que serán útiles para la realización de los modelos, así como la manera de implementar lógica 
PLC en PF. 
 
Ilustración 8: Vista general del primer proceso 
 
4.1.2 Explicación del proceso 
Consiste en una línea de producción de un producto único que viene representado por defecto 
como una caja. Estas cajas constituyen el elemento de flujo de la simulación e irán pasando 
por los distintos ítems colocados en el espacio 3D. 
Después de ser generados en una fuente (source), las cajas llegarán a una primera cola 
(Queue). La cola, representada como una base sobre la que pueden almacenarse cajas, es 
llenada automáticamente por la fuente y vaciada por un operador (Operator). 
METODOLOGÍA 
 
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Ilustración 9: Fuente y cola inicial 
Este operador es lo que se denomina un ejecutor de tareas (Task Executer). La función de 
este es coger las cajas de la cola inicial y llevarlas a la cinta transportadora. Después de ser 
depositadas en la cinta, un sensor óptico (Photo Eye) detectará la presencia de piezas en la 
cinta, activando el motor eléctrico que la hace funcionar. Mientras no haya detección de pieza 
por el sensor, la cinta permanecerá parada. 
 
Ilustración 10: Cinta transportadora y motor 
Esta última funcionalidad del modelo es la que realmente constituye un desafío que solo puede 
ser llevado a cabo mediante PF. Con el simple modelo 3D y las Propiedades de los ítems es 
imposible llevar a cabo este mecanismo. 
Después de salir de la cinta transportadora, las cajas son almacenadas en una segunda cola. 
Esta vez las cajas saldrán de dicha cola mediante la acción de otro ejecutor de tareas, un 
robot, que las deposita en un procesador (Processor). 
CREACIÓN Y OPTIMIZACIÓN DE GEMELOS DIGITALES DE UNA PLANTA EMPLEANDO UNA HERRAMIENTA DE SIMULACIÓN 
JORGE HERNANGÓMEZ GONZÁLEZ 11 
 
Ilustración 11: Procesador y segunda cola 
El procesador es una máquina genérica capaz de realizar acciones sobre los elementos de 
flujo y que puede soltar los elementos una vez han sido terminados de procesar. Esta 
evacuación se llevará a cabo mediante un sumidero (Sink) que absorberá las cajas que van 
llegando. 
 
Ilustración 12: Salida del procesador 
 
4.1.3 Creación del modelo 3D 
Antes de nada, debe crearse un modelo 3D sobre el que se trabaja. Haciendo click en New 
Model, se despliega la siguiente ventana, la cual se acepta con la configuración mostrada, 
que viene por defecto. 
METODOLOGÍA 
 
12 ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIEROS INDUSTRIALES (UPM) 
 
Ilustración 13: Ventana de creación de un nuevo modelo 
Una vez se han configurado las unidades del modelo, aparece la interfaz principal de FlexSim, 
por defecto en la zona de trabajo de modelado 3D. A la izquierda está la librería con la lista 
de ítems que se pueden utilizar, en el centro está el espacio 3D donde se trabajará y a la 
derecha está la ventana de Propiedades del elemento sobre el que se haga click. 
Si se recrea el modelo descrito en lo que va de capítulo mediante la utilización de esta librería, 
faltará unir los diferentes ítems para definir la dirección y sentido de la línea de producción. 
Para ello, en la barra superior, se utiliza la función de conectar objetos (Connect Objects) para 
conectar la fuente con la cola inicial, ésta con la cinta transportadora, ésta con la segunda 
cola, ésta con el procesador y éste con el sumidero. También se conectarán de esta manera 
el motor y la cinta transportadora. No debe olvidarse colocar el sensor óptico al comiendo de 
la cinta transportadora. 
 
Ilustración 14: Sensor óptico sobre la cinta 
Además, se conectarán mediante la función de conectar puertos (Connect Center Ports) los 
ejecutores de tareas y los ítems desde los que operan, esto es, el operador con la cola inicial 
CREACIÓN Y OPTIMIZACIÓN DE GEMELOS DIGITALES DE UNA PLANTA EMPLEANDO UNA HERRAMIENTA DE SIMULACIÓN 
JORGE HERNANGÓMEZ GONZÁLEZ 13 
y el robot con la segunda cola. Las líneas entre ítems representan estas conexiones, y el 
sentido en cada línea va del extremo rojo al verde. 
 
Ilustración 15: Vista aérea de la planta 
Si se centra la atención en las propiedades de cada ítem, se verá que a pesar de ser un 
modelo todavía sin PF se pueden personalizar bastantes aspectos del proceso: 
• Fuente: puede ser personalizada la frecuencia con la que crea elementos, y puede 
personalizarse qué elementos crea. Además, puede indicarse a qué puerto de salida 
deben salir dichos objetos según ciertas condiciones. 
 
Ilustración 16: Configuración de la fuente 
Los elementos no tienen por qué ser cajas. De hecho, FlexSim permite elegir entre varios 
elementos como esferas, botellas o palés. Sin embargo, también está permitida la integración 
de elementos 3D externos. Esto permite la personalización total de la animación 3D, que no 
solo puede ser implementada en los elementos de flujo, sino que puede sustituir la apariencia 
de cualquier ítem. Esto incluye, por ejemplo, los procesadores, que podrán ser sustituidos por 
máquinas diseñadas en 3D a imagen y semejanza de las utilizadas realmente. 
Esto se ha probado en este modelo cambiando la apariencia del ítem motor que rige la cinta 
transportadora. Inicialmente este tenía la apariencia de la imagen siguiente. 
METODOLOGÍA 
 
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Ilustración 17: Apariencia por defecto de un motor 
Sin embargo, mediante el software de diseño 3D Fusion360 de Autodesk se ha diseñado un 
motor eléctrico más realista a modo de ejemplo de personalización 3D, con la apariencia de 
la siguiente figura. 
 
Ilustración 18: Diseño 3D externo del motor 
Como se ha comentado antes, además de la apariencia 3D puede modificarse la frecuencia 
de llegada de los elementos de flujo. Una de las posibilidades es que estos vengan dados por 
una distribución estadística de las de la siguiente lista. En ellas pueden ser modificadas todoslos parámetros, por ejemplo, la media y desviación típica de una distribución normal. Esto 
serán los segundos que pasen entre la llegada de un elemento y el siguiente. También es 
interesante la llegada de piezas regida por una tabla global (Global Table). 
CREACIÓN Y OPTIMIZACIÓN DE GEMELOS DIGITALES DE UNA PLANTA EMPLEANDO UNA HERRAMIENTA DE SIMULACIÓN 
JORGE HERNANGÓMEZ GONZÁLEZ 15 
 
Ilustración 19: Opciones en la configuración de tiempos 
Estas tablas permiten intercambiar información entre los diferentes ítems del proceso, siempre 
que se pueda cambiar un valor de estas y ser leído más adelante por otro elemento. En el 
caso de la fuente, una tabla podría contener los datos reales de llegadas de piezas de un 
proceso industrial. Esto constituye la posibilidad de utilizar datos históricos reales de una 
fábrica, que además es posible importar directamente desde Excel. Más adelante se 
desarrollan estas posibilidades. 
• Cola: no solo sirve para almacenar objetos, sino que supone un elemento de pausa 
para los elementos de flujo que a veces es necesario implementar en el modelo, 
aunque no exista como tal en planta. Desde sus propiedades pueden cambiarse 
parámetros como su capacidad, su tiempo de permanencia o si su salida se debe 
producir en lotes de ciertas cantidades de cajas. 
METODOLOGÍA 
 
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Ilustración 20: Configuración de cola 
Además, puede apreciarse que se encuentra marcada la casilla de usar transporte 
(Use Transport). Esto indica que, para que los objetos salgan de esta cola, utilizarán 
un medio de transporte que se trata del elemento conectado al puerto 
current.centerObjects[1], esto es, el operador. 
La posibilidad antes comentada de indicar los lotes (batches) de productos está 
relacionada con la necesidad ocasional de implementar colas que no existen en 
realidad, de cara a agrupar objetos en lotes. Existen otros ítems que realizan funciones 
parecidas, como el combinador (combiner). 
• Operador: además de su apariencia y capacidades dinámicas, puede ser 
personalizada su prioridad para actuar. Esto es interesante de cara a la realización del 
tercer proceso, ya que el ejecutor de tareas deberá elegir entre varias opciones que 
llegarán al mismo tiempo a su lista de órdenes pendientes. 
CREACIÓN Y OPTIMIZACIÓN DE GEMELOS DIGITALES DE UNA PLANTA EMPLEANDO UNA HERRAMIENTA DE SIMULACIÓN 
JORGE HERNANGÓMEZ GONZÁLEZ 17 
 
Ilustración 21: Configuración de un operador 
Dicha prioridad puede elegirse de la lista desplegada en el apartado Pass To, que se 
muestra en la siguiente figura. 
METODOLOGÍA 
 
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Ilustración 22: Opciones de configuración en un ejecutor de tareas 
Como puede apreciarse, puede establecerse que un ejecutor de tareas realice una función u 
otra en función de cuál esté más cerca, de cuál esté disponible primero, aleatoriamente o por 
turnos, y teniendo en cuenta o no si el destino está disponible. Estas opciones no siempre son 
las necesarias, por lo que puede complementarse pulsando en el icono de un papel a la 
derecha de este apartado. Esto despliega el espacio de programación en FlexScript, que 
permite la introducción de código interno para regir el comportamiento de los elementos. Esto 
permite realizar complejos sistemas que traten a los elementos de una manera u otra. 
Sin embargo, hay aspectos del proceso que no pueden ser programados únicamente con 
código, y menos aún con las propiedades del ítem, y es entonces cuando es más interesante 
el uso de PF. 
• Procesador: el procesador permite simular una máquina genérica que realiza acciones 
sobre el elemento de flujo. Las principales características que pueden cambiarse son 
la capacidad y los tiempos de procesado y ajuste, que también pueden elegirse de una 
tabla global o distribución estadística, al igual que antes, entre otras opciones. 
 
Ilustración 23: Configuración de un procesador 
CREACIÓN Y OPTIMIZACIÓN DE GEMELOS DIGITALES DE UNA PLANTA EMPLEANDO UNA HERRAMIENTA DE SIMULACIÓN 
JORGE HERNANGÓMEZ GONZÁLEZ 19 
Aunque no es único en los procesadores, existe la posibilidad de asignar etiquetas 
(labels). Estas etiquetas pueden asignarse a los elementos de flujo, de manera que 
estos funcionan como transporte de información aguas abajo en el proceso. 
 
Ilustración 24: Etiquetas en un elemento 3D 
Además, y de nuevo no siendo único en los procesadores (también en, por ejemplo, 
las colas), pueden crearse acciones (Triggers) que afectan a los distintos elementos 
del modelo. Por ejemplo, en el caso de un procesador, puede configurarse que los 
objetos cambien de forma física y sean etiquetados al acabar el procesado, y que estas 
etiquetas sirvan para que luego un operador decida a qué puerto enviar caja elemento 
de flujo. En la siguiente imagen pueden verse las principales opciones de triggers que 
permite configurar un procesador. 
 
Ilustración 25: Opciones de triggers 
 
Estas opciones pueden ser ejecutadas en distintos momentos, y estos se muestran en 
la siguiente figura. 
 
Ilustración 26: Momentos para realizar una acción 
 
 
METODOLOGÍA 
 
20 ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIEROS INDUSTRIALES (UPM) 
4.1.4 Creación del modelo con PF 
Para abrir la funcionalidad de Process Flow hay que pinchar en dicha opción en la barra 
superior. De las 4 opciones que da, se selecciona la de ‘Add a general process flow’. Esto 
despliega un panel en blanco donde pueden ir añadiéndose elementos de la lista ‘Library’ de 
la izquierda de la pantalla. 
 
Ilustración 27: Apertura de un nuevo panel de Process Flow 
Como se ha comentado anteriormente, el modelo consiste en una cinta transportadora que 
funciona con el motor contiguo, y el sensor detecta el paso de un objeto en la cinta de manera 
que detiene el motor durante unos segundos. Mediante los elementos de la nueva librería que 
se despliega a la izquierda en la interfaz de FlexSim, se podrá ir configurando en el panel de 
PF en blanco que aparece ahora la funcionalidad de los elementos del modelo 3D, que hasta 
ahora no realizan más que una sucesión de cajas que no apaga ni enciende el motor y que 
no deja sin funcionar la cinta transportadora en ningún momento. 
El recorrido de las cajas, si bien es el mismo en este caso en el modelo con y sin PF, constituye 
el desencadenante para que la cinta transportadora pare o siga funcionando. Esta manera de 
depender de la llegada de las cajas es característica de PF, y simula una cinta transportadora 
cuyo motor ahorra energía cuando está quieto debido a que no hay una pieza que desplazar. 
Este ejemplo se asemeja al funcionamiento de una escalera mecánica, que detecta una 
persona para acelerar o ralentizar la marcha de los peldaños. 
En primer lugar, se colocan tres elementos Contenedor (Container) y se renombran para 
esquematizar mejor el sistema (Input, Server y Output). 
 
Ilustración 28: Organización en contenedores 
Dentro de cada proceso se colocarán las variables que influyen en el sistema. En este caso 
son dos: el motor, que irá accionándose y parándose, y el sensor óptico, que cambiará su 
CREACIÓN Y OPTIMIZACIÓN DE GEMELOS DIGITALES DE UNA PLANTA EMPLEANDO UNA HERRAMIENTA DE SIMULACIÓN 
JORGE HERNANGÓMEZ GONZÁLEZ 21 
valor discreto entre 0 y 1. Se cogen dos elementos tipo Variable y se coloca uno en el proceso 
Input y otro en el proceso Output, pudiendo además renombrarlos con el panel derecho 
desplegado al hacer click en cualquiera de las dos variables. Además, se reproduce el sistema 
de bloques representado en la siguiente imagen, y explicado a continuación. 
 
Ilustración 29: PF del primer modelo 
Al igual que en el modelo 3D se tienen los elementos de flujo, en PF se tienen los tokens. 
Estos tokens son elementos que fluyena través de los elementos de la librería, que son 
representados por bloques con diferentes símbolos, como puede verse en la figura anterior. 
Los tokens son capaces de transmitir información y un bloque está activo siempre que un 
token esté contenido en él en ese momento. Los tokens pueden ser creados, fluir por los 
distintos bloques y ser destruidos o almacenados. En el caso del contenedor Input, se tiene 
un conjunto de bloques unidos entre sí. Esto equivale a tener uno seguido de otro, de manera 
que los tokens serán creados en el bloque Source y serán destruidos en el bloque Sink, 
fluyendo de arriba abajo. 
A continuación se explicarán los distintos elementos que aparecen en la figura anterior y que 
servirán para regir el funcionamiento del modelo: 
• Variable: se trata de los bloques de color rosa con un círculo azul, que son capaces 
de cambiar su valor. Por ellos no pasan los tokens. En este ejemplo, las variables 
METODOLOGÍA 
 
22 ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIEROS INDUSTRIALES (UPM) 
cambiarán su valor entre 0 y 1 y esto desembocará en la activación o desactivación 
del motor. 
o photo eye: variable que cambiará su valor en función de si el sensor óptico está 
cubierto o no por una pieza. Para ello, se configura de la siguiente manera. 
 
Ilustración 30: Configuración de la variable photo eye 
Como puede apreciarse, las variables pueden asociarse a objetos del modelo 
3D, siendo PE1 el sensor óptico. Este tipo de asociaciones es lo que relaciona 
el modelo 3D con el modelo PF. Además, en las variables declaradas como 
sensor pueden declararse eventos (Events), que regirán cómo debe cambiar el 
valor de la variable, en este caso con números entre 0 y 1. 
o motor: el motor estará declarado como una variable de control en la que, que 
son las que pueden ser ajustadas con acciones, como puede verse en la 
siguiente figura. 
CREACIÓN Y OPTIMIZACIÓN DE GEMELOS DIGITALES DE UNA PLANTA EMPLEANDO UNA HERRAMIENTA DE SIMULACIÓN 
JORGE HERNANGÓMEZ GONZÁLEZ 23 
 
Ilustración 31: Configuración de la variable motor 
Así, cuando la variable valga 0, el motor se parará, y cuando valga 1 el motor funcionará. 
Cabe destacar que las variables tienen en la parte inferior de su configuración la opción Ver 
variable (View Variable), la cual permite visualizar el valor de la variable en directo durante la 
simulación. Esta función sólo está disponible en PF y no en el modelo 3D, donde pueden 
usarse variables mediante FlexScript, de manera que PF posee una clara ventaja a la hora de 
visualizar el proceso y corregir errores, puesto que un modelo en proceso de creación 
presentará fallos al no conseguir que las variables valgan lo que en realidad deberían valer. 
o Conexión OPC UA: las variables en planta poseen varios protocolos de 
comunicación de control en procesos industriales. Las variables en PF, al ser 
declaradas, pueden ser asignadas a uno de estos protocolos. De esta manera 
las variables del proceso quedarán conectadas de la misma manera en que lo 
harían en planta. Por ello, FlexSim permite elegir entre las siguientes opciones 
▪ Allen-Bradley: marca de una línea de equipos de automatización. Esta 
opción serviría para trabajar mejor con productos de esta empresa. 
▪ Modbus: protocolo de comunicación basado en la arquitectura 
maestro/esclavo o cliente/servidor. Existen empresas que se dedican a 
la conexión con otros protocolos como OPC UA. 
▪ OPC DA (Open Platform Communication Data Access): es el protocolo 
clásico de comunicación estándar entre dispositivos y sistemas 
industriales. 
METODOLOGÍA 
 
24 ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIEROS INDUSTRIALES (UPM) 
▪ OPC UA: presenta algunas ventajas con respecto al protocolo OPC DA, 
como la fácil integración y reducción de costes y la fiabilidad. 
(kepserverxopc, s.f.) 
En PF pueden emularse estas conexiones, creando un protocolo ficticio, o puede conectarse 
el ordenador a una conexión real. Como puede apreciarse en la siguiente figura, es posible 
configurar una conexión entre variables conectándose a un servidor (Server) con una 
contraseña (Password). Esto permitiría obtener los valores para las variables que se conecten 
a dicho servidor en tiempo real. Con esta función es posible crear un gemelo digital, que 
reproduce exactamente lo que está pasando en planta en el momento. 
 
Ilustración 32: Creación de una conexión OPC DA 
De hecho, en las siguientes dos imágenes puede apreciarse un ejemplo de servidor 
conectado, y la configuración de ciertas variables. 
 
Ilustración 33: Conexión OPC UA a un servidor 
CREACIÓN Y OPTIMIZACIÓN DE GEMELOS DIGITALES DE UNA PLANTA EMPLEANDO UNA HERRAMIENTA DE SIMULACIÓN 
JORGE HERNANGÓMEZ GONZÁLEZ 25 
 
Ilustración 34: Configuración de una conexión a un servidor 
En este ejemplo la conexión se emulará al no tener datos de una planta real en directo, y de 
cara a seguir explicando las nociones básicas de PF. Se escoge el protocolo OPC UA debido 
a que OPC (OLE for Process Control) (OLE, Object Linking and Embedding) es el protocolo 
más extendido y general en la industria actualmente, y a que la UA (Unified Architecture) 
presenta ciertas ventajas frente a la DA (Data Access). Esta emulación puede configurarse 
directamente, como se ha hecho en el tercer proceso, o declarar el servidor OPC como una 
variable más, como se ha hecho en este ejemplo. 
El protocolo OPC UA incorpora todas las grandes funciones de los OPC anteriores, pero 
solucionando los nuevos requerimientos de comunicación de los entornos actuales. De hecho, 
OPC DA ha sido la más utilizada en la industria hasta hoy gracias a su no dependencia de 
ningún fabricante, su interoperabilidad y su transmisibilidad de datos. Sin embargo, OPC UA 
le ha robado el puesto de más usado gracias a su fácil integración, fiabilidad de datos, 
interoperabilidad a todos los niveles, alcance de las arquitecturas en tiempo real y múltiples 
opciones de mercado. 
Los costes de integración se reducen al ser más rápido y sencillo hacerlo con OPC UA que 
con OPC DA, además de que resulta imposible descifrar la información intercambiada entre 
servidor y cliente, al estar en OPC UA los datos encriptados. Además, OPC DA sólo podía 
basarse en Windows, mientras que OPC UA permite hacerlo también en MacOS, Linux, PLCs 
con Sistemas Operativos propios, dispositivos IoT (Internet of Things) sencillos o herramientas 
cloud (LogitekTeam, 2019). 
Las variables declaradas anteriormente, por tanto, han sido conectadas a un protocolo OPC 
UA para la comunicación entre máquinas. Los eventos y acciones que permiten incluir las 
variables en su configuración incluyen varias funciones, algunas de ellas imposibles de 
realizar sin PF. Las principales pueden verse en la siguiente imagen. 
 
Ilustración 35: Eventos a configurar en las variables 
El uso de variables que simulen sensores o la activación de un puente H que controla un motor 
eléctrico constituye uno de los aspectos más interesantes de PF. No solo el modelo funcionará 
METODOLOGÍA 
 
26 ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIEROS INDUSTRIALES (UPM) 
de manera animada aportando datos de producción y cuellos de botella, sino que permite 
saber el valor de las variables en todo momento, algo fundamental cuando se desean detectar 
fallos en los automatismos o a la hora de implementar mejoras, tanto en el modelo como en 
planta. 
• Fuente (Source): este bloque será el encargado de crear tokens. Existen varios tipos, 
pero el realmente interesante es el que crea un token cada vez que un item activa el 
sensor óptico. Por eso, se asociará con el cambio de la variable photo eye. 
 
Ilustración 36: Fuente en el primer proceso 
Es posible configurar el nombre o valor del token, entre otras cosas, en la configuración de la 
fuente, como puede verse en la siguiente tabla. 
 
Ilustración 37: Configuración de la fuente• Ajustar variable (Set Variable): son bloques que, cuando son franqueados por un 
token, cambian el valor de la variable que se asocie al valor deseado. 
• Retraso (Delay): cuando el token llega a este bloque, quedará retenido el tiempo que 
se configure. En ocasiones, este bloque puede ponerse al final de una serie de órdenes 
que se ejecutan instantáneamente con una duración de cero segundos, de manera 
que sirve como punto y seguido para que el programa no se atasque. Es un método 
que no sigue unas normas claras pero funciona, y así lo declara la propia empresa 
creadora de FlexSim en su manual. 
Las variables se conectan a los bloques de ajustar variable, a la fuente y a la variable que 
hace de servidor OPC de la siguiente manera. 
CREACIÓN Y OPTIMIZACIÓN DE GEMELOS DIGITALES DE UNA PLANTA EMPLEANDO UNA HERRAMIENTA DE SIMULACIÓN 
JORGE HERNANGÓMEZ GONZÁLEZ 27 
 
Ilustración 38: Conexiones de las variables 
La lógica de este PF consiste en el cambio de la variable photo eye cuando una pieza se posa 
sobre el sensor en el modelo 3D, es decir, cuando llega a la cinta transportadora, creando por 
tanto un token en la fuente. Este token cambiará el valor de la variable motor a 1, es decir, lo 
pondrá en funcionamiento, ya que por defecto se ha configurado para estar parado. Después 
de un retraso suficiente como para que la cinta transportadora, que tiene una longitud y 
velocidad determinadas, termine de desplazar la pieza, se vuelve a apagar el motor ajustando 
la variable a 0. 
Este simple sistema ahorrará energía y permitirá ver la ocupación real del motor y la cinta 
transportadora, y de poder programarse en planta, quedaría reflejado también en el modelo 
digital. 
El hecho de poder conectar las variables entre sí con varios tipos de servidores permite, 
además de lo mencionado anteriormente, emular la lógica de un PLC (Programmable Logic 
Controller). 
La emulación sirve para simular un sistema que eventualmente usara PLC. Esta lógica se 
entregará a otro miembro del equipo que programará la lógica de escalera real. Como experto 
en simulación, el creador del modelo no tiene por qué saber programar PLC. Usando la 
emulación, es posible diseñar la lógica ideal que deben usar los PLC en el sistema y después 
usar la emulación para comunicar como debería funcionar esa lógica al empleado que 
programará el PLC real para el sistema del mundo real. 
Una vez la lógica de escalera del PLC está implementada puedo conectar FlexSim al sistema 
real y saber si la lógica del PLC se ha programado correctamente. A medida que el modelo 
se ejecuta y recibe información real del sistema real, puede comparar el modelo de simulación 
con los resultados del sistema para validar que el PLC se programó bien. 
La lógica Ladder no puede hacerse programando directamente pero sí con PF para luego ser 
replicado en un programa (Flexsim Andina, 2022). 
METODOLOGÍA 
 
28 ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIEROS INDUSTRIALES (UPM) 
Además de conectarse a un servidor real, también es posible conectar variables directamente 
con Excel, que puede ser también en tiempo real o una lista de datos, bien históricos de planta 
o bien configurados con la intención de probar ciertas condiciones entorno concretas. Para 
ello, debe pulsarse el icono de Excel. Posteriormente, se debe crear una tabla global en la 
caja de herramientas. 
En la ventana emergente, se selecciona importar, y después añadir línea de importación. 
Después de llamarla como se desee, se selecciona el archivo de Excel sobre el que se va a 
trabajar escribiendo la ruta. Después, se debe seleccionar que hoja utilizar y en que tabla se 
volcarán los datos. Es posible modificar que solo lea ciertas líneas y/o columnas y decir de 
que tipo es cada variable. 
Es interesante de cara a la creación de un gemelo digital la función ‘post import code’, que 
permite meter las tablas con algún script, y no manualmente. 
Para conectarse a una base de datos, que puede estar en el mismo ordenador, fuera de él, 
en un sitio web o en cualquier parte, elijo en la opción Database conector el tipo de base de 
datos, para después escribir su dirección IP. 
 
Ilustración 39: Conexión a una base de datos 
Es posible, con la ayuda de PF, tomar datos desde una página de Internet. Por ejemplo, 
podrían tomarse los datos del tráfico reales para que sirvan como variables del entorno en PF 
(FlexSim Iberia, 2021). 
 
Ilustración 40: Toma de datos desde Internet 
 
 
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5. RESULTADOS Y DISCUSIÓN 
 
5.1 Segundo proceso 
5.1.1 Resumen 
Dos cintas transportadoras se encuentran cruzadas, coincidiendo en cierta zona donde los 
objetos que transportan pueden colisionar. Para evitar esto, se han colocado sensores ópticos 
antes y después de la zona de choque. Estos, mediante lógica de control en PF, activarán o 
desactivarán los motores eléctricos que mueven las cintas transportadoras, evitando el 
choque de objetos. 
 
Ilustración 41: Vista general del segundo proceso 
 
5.1.2 Explicación del proceso 
Después de obtener el estado de una variable sensor óptico (photo eye), estos photo eye se 
comunicarán entre sí mediante una conexión OPC UA, rigiendo el comportamiento de los 
motores asociados a las dos cintas transportadoras. La zona de cruce entre ambas cintas es 
denominada área restringida. Si una pieza está en esta área, y se detecta que un objeto de la 
cinta perpendicular está a punto de entrar en la misma, el motor de esta última deberá 
detenerse hasta que el elemento de flujo, representado por cajas, proveniente de la primera 
cinta haya salido del área restringida. 
RESULTADOS Y DISCUSIÓN 
 
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Ilustración 42: Acción sobre las cintas de los sensores 
Después de recorrer la totalidad de cada cinta, las cajas entrarán en un procesador antes de 
irse por un sumidero. 
 
Ilustración 43: Salida del procesador 
 
5.1.3 Creación del modelo 3D 
Deberán usarse dos fuentes, dos sumideros, dos cintas transportadoras, dos procesadores y 
4 sensores ópticos. 
Deberán colocarse y unirse (mediante links tipo A) como en la siguiente figura: 
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Ilustración 44: Vista aérea de la planta 
Es importante para el ámbito visual que las cintas transportadoras se crucen físicamente, y 
aunque el sistema funcionará independientemente de este hecho. Nótese también que los 
sensores deben colocarse antes y después del área restringida y en cada cinta. 
Los pasos para que el modelo 3D quede de esta manera son: 
1. Poner dos cintas transportadoras cruzadas. 
2. Poner una fuente y un sumidero antes y después de cada cinta. 
3. Poner entre cada cinta y su sumidero un procesador. 
4. Poner un motor al lado de cada cinta transportadora. 
5. Unir todos los elementos con links tipo A (conectores de objetos antes mencionados). 
6. Agregar dos sensores ópticos por cada cinta transportadora, de manera que uno va 
antes y otro después del cruce de ambas. 
7. Para mayor claridad, se renombran los elementos de la siguiente manera: 
Objeto Nuevo 
nombre 
Photo eye antes de la intersección en Conveyor1 PhotoEye1A 
Photo eye después de la intersección en Conveyor1 PhotoEye1B 
Photo eye antes de la intersección en Conveyor2 PhotoEye2A 
RESULTADOS Y DISCUSIÓN 
 
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Photo eye después de la intersección en Conveyor2 PhotoEye2B 
 
8. Cambiar las propiedades de las fuentes de manera que quede marcada la opción 
‘Arrival at time 0’, para que los objetos comiencen a salir desde que se activa lasimulación. 
9. En las fuentes se han establecido tiempos de llegada distintos para que todas las 
combinaciones posibles de colisiones sean probadas. 
10. En este caso, se han coloreado las cintas transportadoras para mayor claridad. 
 
5.1.4 Creación del modelo con PF 
Después de añadir todos los elementos, deberá quedar de la siguiente manera. 
 
Ilustración 45: PF del segundo modelo (1/2) 
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Ilustración 46: PF del segundo modelo (2/2) 
De cara al interés de este trabajo, solo interesa explicar los nuevos bloques que se han 
utilizado en este ejemplo y la explicación de la lógica del proceso. El resto de bloques funciona 
de manera análoga al primer proceso explicado en este trabajo. Las variables sensor óptico, 
conectadas al resto mediante un protocolo OPC DA (se ha probado en este ejemplo para 
mostrar que en la simulación en FlexSim funciona de igual manera en ejemplos sencillos que 
la conexión OPC UA), envían una señal a diferentes fuentes de tokens. Estos tokens 
obtendrán información del estado de los sensores ópticos, y con ella cada elemento de flujo 
será tratado según convenga. Los tokens desaparecen al llegar a los sumideros y, como 
puede apreciarse, cada cinta transportadora (Conveyor) posee su contenedor de lógica, 
siendo análogas entre sí. 
En primer lugar, cabe destacar los nuevos bloques de decisión (Decide), espera de evento 
(Wait for Event) y obtener valor de la variable (Get Variable): 
• Decisión: cuando el token llega a este bloque se procede a decidir qué hacer con ese 
token. En lo que a este ejemplo y el siguiente respecta, y la forma más útil y realista 
de utilizar este elemento, es mediante el uso de condiciones lógicas (Conditional 
decide), si bien se permiten usar otras opciones, como puede verse en la siguiente 
figura. 
RESULTADOS Y DISCUSIÓN 
 
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Ilustración 47: Opciones de configuración del bloque de decisión 
En este proceso, la condición lógica vendrá dada por el valor de las variables que 
cambian con la posición de los objetos, es decir, las de los sensores ópticos. 
• Esperar evento: este bloque retiene los tokens que llegan a él hasta que ocurra un 
evento. Este evento puede ser prácticamente cualquiera, y forma parte de la visión 
realista de PF: el avance de la simulación no depende de tiempos previamente 
marcados, sino de eventos reales que desencadenan acciones cuando ocurren 
realmente. La combinación de este bloque con los anteriormente explicados permitirá 
ciertas ventajas logísticas que se podrán apreciar más adelante, en el tercer proceso 
explicado. 
Un ejemplo del uso de este bloque en este proceso es el mostrado en la siguiente 
imagen. Se asigna a un objeto, que en este caso es otra variable de PF, pero también 
podría ser un objeto del modelo 3D. Además, se debe especificar qué evento es el que 
se debe esperar, que en este caso es el cambio (OnChange) de la variable Photo eye 
1A. 
 
Ilustración 48: Configuración del bloque de espera de evento 
• Obtener el valor de la variable: el token que franquea este bloque recibirá el valor de 
la variable que se asigne, y asignará a ese token otro token distinto, que puede ser 
renombrado. Por ejemplo, en la siguiente figura puede verse cómo el token de valor 
unidad será complementado con el token.PhotoEyeState, cuyo valor será el de la 
variable asociada Photo Eye 2A en el momento en que se franquea el bloque de 
obtener valor de la variable. 
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Ilustración 49: Configuración de la adquisición del valor de la variable Photo eye 2A 
A continuación, se procede a explicar el proceso lógico y el funcionamiento del modelo PF, es 
decir, el recorrido de los tokens a lo largo del diagrama de flujo. Para simplificar la explicación 
se detallará el funcionamiento de la cinta transportadora 1, puesto que la 2 es análoga. 
Mientras los elementos de flujo salen de las fuentes del modelo 3D (que no tienen nada que 
ver con las fuentes del modelo PF), las cintas transportan dichos elementos (cajas) hacia el 
otro extremo. Las cintas, por defecto, están siempre funcionando. Estas están asociadas a los 
correspondientes motores, de manera que estos rigen su funcionamiento. 
Cuando una caja cruza el sensor de entrada a la zona restringida de la cinta 1, la variable 
Photo eye 1A cambia su valor a 1. Este cambio fuerza a la fuente Source: item en photo eye 
1A a crear un token, cuyo valor es la unidad. Cuando este token es creado, avanza 
inmediatamente al bloque de obtener el valor de la variable Get variable. 
Este bloque tiene el objetivo de obtener el valor del sensor óptico de entrada de la cinta 2. 
Este último sensor dará un valor de 1 a la variable homónima siempre que haya sido cubierto 
por una caja y ésta no haya salido todavía de la zona restringida, es decir, habiendo pasado 
por encima del sensor óptico de salida de la cinta 2, Photo eye 2B. 
Por ello, después de obtener el valor de esta variable, queda decidir qué hacer con la cinta: 
pararla para evitar la colisión de dos cajas o dejar que continúe. En el bloque de decisión, la 
condición lógica será el propio token.PhotoEyeState, como puede verse en la imagen inferior. 
 
Ilustración 50: Condición del bloque de decisión 
Si el valor es nulo, el token principal y su información asociada se irán por la rama 2, 
configurada para ir directa a un sumidero, con lo que la cinta no se para al no existir pieza con 
la que colisionar. 
Si el valor es distinto de cero, se irá por la rama 1, que lleva a otro conjunto de bloques. 
 
Ilustración 51: Posibles destinos de los tokens 
RESULTADOS Y DISCUSIÓN 
 
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Este conjunto apagará el motor cambiando el valor de dicha variable a 0, esperará el evento 
de que el sensor óptico de entrada 2 esté a 0 (la pieza que había en la zona restringida ya ha 
salido) y de nuevo enciende el motor de la cinta 1 para que la pieza siga su camino. 
Todas las variables están conectadas mediante el mismo protocolo, como puede apreciarse 
en la siguiente imagen. La visualización de la influencia entre las variables y de estas en otros 
elementos del modelo es una de las características principales de PF. 
 
Ilustración 52: Conexiones de las variables 
 
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5.2 Tercer proceso 
5.2.1 Resumen 
El tercer y último proceso detallado en este trabajo es considerablemente más complejo que 
los dos anteriores. Se trata de un modelo que representa la fabricación completa de piezas 
que son procesadas mecánicamente en varias máquinas, a la vez que la logística del proceso. 
Este apartado contiene: 
• Explicación del proceso, incluyendo también los objetivos de producción, detalles de 
tiempos de mecanizado, explicación detallada del funcionamiento de las máquinas, 
desarrollo de la idea del volteo e interpretaciones sobre los datos del problema, cuyo 
origen es una empresa real que propuso el problema de modelar y mejorar su proceso. 
• Creación del modelo 3D, que incluye elementos explicados en los dos procesos 
anteriores. Sin embargo, esta vez se desarrollará el modelo 3D de manera paralela al 
modelo con PF, de manera que hay partes del modelo 3D que servirán para el de PF 
y otras que tienen el objetivo de intentar sustituir el PF. De esta manera será mucho 
más fácil comparar ambos modelos, sólo 3D y 3D con PF, para ver las ventajas del 
PF, así como las dificultades que presenta la creación de cada modelo. 
• Creación del modelo con PF y explicación de los