En el contexto de la Industria 4.0 y la fabricación inteligente, las fábricas de producción se están enfocando cada vez más en la optimización de procesos, la alta personalización de productos, la mejora de la calidad, la reducción de costos y el ahorro de energía mediante la implementación de un nuevo tipo de soluciones digitales que están impulsadas principalmente por el Internet de las Cosas (IoT), la inteligencia artificial, el big data y la computación en la nube. Con la adopción del concepto de sistemas ciberfísicos (CPS), las fábricas de hoy están ganando en sinergia entre los mundos físico y cibernético. Como un concepto de rápida difusión, un gemelo digital se considera hoy en día como una solución robusta para el apoyo en la toma de decisiones y la optimización. Junto a estos beneficios, los sectores aún están trabajando para adoptar esta tecnología debido a la complejidad de modelar las operaciones de fabricación como gemelos digitales. Además, intentar utilizar un gemelo digital para la toma de decisiones completamente automática añade otra capa de complejidad. Este documento presenta nuestro marco para la implementación de un sistema de gemelo digital de propósito específico y dúplex completo (datos y decisiones) para el control autónomo de procesos, con moldeo por inyección de plástico como un caso práctico. Nuestro enfoque se basa en una combinación de modelos de aprendizaje supervisado y aprendizaje por refuerzo profundo que permite una actualización automatizada de la representación virtual del sistema, además de un proceso de toma de decisiones inteligente para la optimización de métricas operativas. El método sugerido permite mejoras en la calidad del producto mientras se reducen los costos. Los resultados demuestran cómo la estructura sugerida puede producir un output de alta calidad con la menor cantidad de intervención humana. Este estudio muestra cómo la tecnología de gemelos digitales puede mejorar la productividad y efectividad de los procesos de producción y avanza el uso de la tecnología en el sector industrial.