El mantenimiento predictivo es la capacidad de un sistema para distinguir escenarios futuros en los que es probable que la máquina falle y programar reparaciones justo antes de que esto ocurra. Una tecnología heurística para permitir un mantenimiento predictivo eficiente es la tecnología de gemelos digitales. El desarrollo de un sistema gemelo entre maquinaria en tiempo real y el mundo virtual es posible gracias a la tecnología de gemelos digitales, que es ideal para el mantenimiento predictivo. Los motores de inducción, que son el núcleo de la maquinaria industrial, están escasamente representados en el dominio de los gemelos digitales. Por lo tanto, este estudio creó un gemelo digital de un motor de inducción de jaula de ardilla, utilizando modelado basado en datos y múltiples físicas, e integrándolo con un sistema de mantenimiento predictivo personalizado. El propósito de este estudio es implementar la tecnología de gemelos digitales para motores de inducción para el diagnóstico de fallas y el mantenimiento predictivo. Este marco puede extrapolar parámetros de funcionamiento para detectar de manera anticipada la vida útil restante del motor, así como un diagnóstico de fallas errático. El montaje experimental para el motor de inducción de jaula de ardilla de 2.2 kW se ha integrado en el espacio de trabajo digital a través del controlador dSPACE MicroLabBox para permitir una calibración frecuente y la configuración de señales de referencia. El marco digital resultante desplegado en MATLAB Simulink proporcionó alta precisión sin imponer una gran carga computacional al procesador. La aplicación comercial del modelo propuesto puede abrir el camino para la inteligencia computacional en la adopción de motores de inducción en la Industria 4.0.