Esta investigación presenta un sistema de control HVAC autónomo avanzado diseñado para una fábrica de fibra química, enfatizando los principios centrados en el ser humano y el potencial colaborativo de la Industria 5.0. La arquitectura del sistema emplea varios niveles funcionales: actuador y sensor, proceso, modelo, crítico, detección de fallos y especificación, para monitorear y predecir de manera efectiva las diferencias de presión del aire interior, que son críticas para mantener una calidad de producto consistente. En el centro de la innovación del sistema está la integración de gemelos digitales y IA física, mejorando las capacidades de monitoreo en tiempo real y predictivas. Una representación virtual funciona en paralelo con el sistema físico, permitiendo simulaciones y optimizaciones sofisticadas. El desarrollo involucró el diseño de un kit de sensores personalizado, sistemas embebidos, integración de IoT aprovechando Node-RED para la transmisión de datos y InfluxDB para el almacenamiento de datos de series temporales. La identificación del sistema impulsada por IA utilizando modelos de redes neuronales No Lineales Autorregresivas con entradas Exógenas (NARX) mejoró significativamente la precisión. Crucialmente, la incorporación de datos de velocidad de flujo de aire junto con la salida de la AHU y las diferencias de presión pasadas mejoró el rendimiento predictivo del modelo NARX (R hasta 0.9648 en datos de prueba). Los gemelos digitales facilitan la prueba de escenarios y la optimización, mientras que la IA física permite que el sistema aprenda de datos y simulaciones en tiempo real, asegurando un control adaptativo y una mejora continua para una mayor estabilidad operativa en entornos industriales complejos.