Mientras que los gemelos digitales (DTs) han ganado recientemente prominencia como una opción viable para crear representaciones confiables de activos, muchos de los marcos y arquitecturas existentes en la literatura implican la integración de diferentes tecnologías y paradigmas, incluyendo el Internet de las Cosas (IoTs), la modelización de datos y el aprendizaje automático (ML). Esta complejidad requiere la orquestación de estas diferentes tecnologías, lo que a menudo resulta en subsistemas y marcos de composición que son difíciles de alinear sin problemas. En este artículo, presentamos un marco de composición escalable diseñado para el desarrollo de un sistema de gestión de producción (PMS) basado en DT con capacidades avanzadas de monitoreo de producción. El enfoque llevado a cabo para diseñar el marco de composición utiliza la metodología de Diseño y Mejora de Fábricas (FDI). Además, la validación de nuestro marco propuesto se ilustra a través de un estudio de caso realizado en una estación de cribado de fosfatos dentro del contexto de la industria minera.