Al igual que en la fabricación con su transformación de Industria 4.0, el enorme potencial de la inteligencia artificial (IA) también está siendo reconocido en la industria de la construcción. Específicamente, la industria de la construcción intensiva en equipos puede beneficiarse del uso de la IA. Las aplicaciones de IA pueden aprovechar los datos registrados por los numerosos sensores en las máquinas y reflejarlos en un gemelo digital. Analizar el gemelo digital puede ayudar a optimizar los procesos en el sitio de construcción y aumentar la productividad. Presentamos un caso de ingeniería de cimentaciones especiales: la producción de máquinas de pilotes perforados. Introducimos una clasificación jerárquica para el reconocimiento de actividades y aplicamos un modelo híbrido de aprendizaje profundo basado en redes neuronales convolucionales y recurrentes. Luego, basándonos en los resultados de la detección de actividades, utilizamos simulación de eventos discretos para predecir el progreso de la construcción. Destacamos la dificultad de definir la granularidad de modelado adecuada. Mientras que la detección de actividades requiere movimiento de equipos, la simulación requiere conocimiento del flujo de producción. Por lo tanto, presentamos un modelo de producción basado en el flujo que puede ser capturado en un catálogo de procesos modularizado. En general, este documento tiene como objetivo ilustrar el modelado utilizando tecnologías de gemelo digital para aumentar la mejora de procesos de construcción en la práctica.