La investigación y gestión de la Industria 4.0 depende cada vez más de datos de calidad precisos en tiempo real para aplicar algoritmos eficientes para el mantenimiento predictivo. Actualmente, las Redes de Área Amplia de Bajo Consumo (LPWAN) ofrecen ventajas potenciales en tareas de monitoreo para el mantenimiento predictivo. Sin embargo, su aplicabilidad requiere mejoras en aspectos como el consumo de energía, el rango de transmisión, la tasa de datos y la calidad de servicio constante. Los dispositivos IIoT operados por batería comúnmente utilizados tienen varias limitaciones en su adopción en grandes instalaciones o industrias intensivas en calor (hierro y acero, cemento, etc.). En estos casos, los nodos de auto-calentamiento junto con la plataforma de procesamiento de bajo consumo adecuada y los sensores industriales están alineados con los requisitos y criterios en tiempo real necesarios para el monitoreo industrial. Desde un punto de vista ambiental, la huella de carbono asociada con la actividad humana conduce a un aumento constante de la temperatura media global. La mayoría de los gases emitidos a la atmósfera se deben a estas industrias intensivas en calor. De hecho, gran parte de la energía consumida por las industrias se disipa en forma de calor residual. Con este escenario, tiene sentido construir sistemas de recolección de transformación de calor como garantes de dispositivos IIoT autoalimentados y sin batería. Los recolectores de energía térmica funcionan sobre la base física del efecto Seebeck. De esta manera, este documento reúne la metodología que estandariza la modelización y simulación de sistemas de recuperación de calor residual para nodos IoT, recolectando energía de cualquier superficie caliente, como una tubería o chimenea. El análisis estadístico se lleva a cabo con los datos obtenidos de dos arquitecturas IoT diferentes, mostrando una buena correlación entre la simulación del modelo y el comportamiento del prototipo. Además, el modelo seleccionado se acoplará a una plataforma de procesamiento de bajo consumo con conectividad LoRaWAN para demostrar su efectividad y capacidad de autoalimentación en un entorno industrial real.