En esta sesión, se presentarán casos reales donde, mediante la modelización y simulación de sistemas dinámicos, se desarrollan gemelos digitales (réplicas virtuales) de equipamiento o maquinaria eléctrica/mecánica disponible en campo. Estos gemelos digitales nos permiten generar datos sintéticos de posibles fallos no disponibles de otro modo (o escasos, debido al mantenimiento programado) y junto con el uso de técnicas de Inteligencia Artificial, desarrollar aplicaciones robustas de monitorización de la salud para Mantenimiento Predictivo.