La optimización de planes de inspección basados en riesgo (RBI) es una estrategia clave para mejorar la seguridad, eficiencia y disponibilidad operativa de los equipos de perforación en la industria petrolera. Este estudio propone un enfoque innovador mediante el desarrollo de gemelos digitales de los equipos críticos involucrados en la perforación. Un gemelo digital es una representación virtual dinámica que replica el comportamiento físico y operativo de un equipo en tiempo real, integrando datos históricos, operacionales y de monitoreo continuo. A través de la implementación de estos modelos digitales, es posible simular escenarios de falla, evaluar condiciones reales de operación, y calcular con mayor precisión la probabilidad y consecuencia de fallas en función del tiempo y del contexto operativo. Esto permite una toma de decisiones más precisa en la planificación de inspecciones, focalizando recursos en los puntos de mayor criticidad y reduciendo inspecciones innecesarias. El enfoque propuesto integra metodologías de análisis de riesgo cualitativo y cuantitativo con estos modelos digitales dinámicos. Al vincular esta información con los principios del RBI, se facilita la identificación de puntos críticos y la priorización de intervenciones de inspección. El estudio demuestra cómo la integración de gemelos digitales en metodologías RBI permite una gestión proactiva del riesgo, mejora la confiabilidad operacional y optimiza los costos de mantenimiento, sin comprometer la seguridad ni la integridad de los activos.