Los gemelos digitales aceleran la digitalización del sector industrial
Los gemelos digitales son reproducciones virtuales de un sistema que se va a someter a pruebas de simulación para su mejora o refinamiento. Estas herramientas permiten experimentar diferentes opciones sin riesgos, ahorrando en costes y simplificando sensiblemente todo el proceso de fabricación o producción.
¿Qué aporta al negocio un gemelo digital?
Un gemelo digital permite ejecutar simulaciones en diferentes escenarios para entender mejor cómo se comportará el sistema en la realidad. En la industria, las aplicaciones son tantas como sectores hay, y podemos aplicarlos a diseño e ingeniería de motores, por ejemplo, hasta en modelos de smart city.
Los rasgos diferenciadores de los gemelos digitales son:
- Que son una representación virtual de algo físico, ya sea un activo, un proceso, una persona, un lugar, un sistema o un dispositivo, ya sea real o hipotético.
- Que replica las mismas dinámicas y elementos clave que afectan al objeto físico en su funcionamiento y desarrollo a lo largo de toda su vida útil.
- Que debe existir una conexión entre el objeto físico y su representación virtual a través del intercambio de datos en tiempo real, a partir de la adquisición por sensores, principalmente.
Los gemelos digitales integran Internet de las Cosas (ioT), Inteligencia Artificial, aprendizaje automático y análisis de datos que permiten crear modelos de simulación digital animados que pueden cambiar y evolucionar como lo hace su homólogo físico. El gemelo digital aprende y se actualiza constantemente utilizando datos en tiempo real de los sensores del activo físico para representar las condiciones operativas, medioambientales y de trabajo.
El gran valor de estos sistemas es que permiten avanzar la transformación digital industrial con solidez, empleando las conclusiones y aprendizajes de los gemelos digitales para aplicarlos en los sistemas reales. De este modo se consiguen reducir los costes, acelerar los desarrollos y elegir la solución más óptima a partir de un conjunto de ellas posibles.
¿Cómo es la estructura de un gemelo digital?
Básicamente, un gemelo digital se divide en tres capas principales:
- Una capa de conectividad en la que tenemos el IoT o un sistema SCADA. Por ejemplo, para conectar las partes.
- Una capa que se puede denominar de modelización y simulación en la que se integrarían soluciones como los simuladores industriales (termodinámicos, fluidodinámicos, químicos, etc.), modelos y desarrollos de inteligencia artificial, y más.
- La capa de conocimiento y visualización, probablemente gestionada desde el cloud por eficiencia y disponibilidad para integrar una suite de herramientas de análisis, propuestas de realidad mixta o cualquier forma de visualización que aporte valor para proporcionar feedback y refinar los diseños.
Aplicaciones principales de los gemelos digitales en la industria
Las aplicaciones esenciales de los gemelos digitales que juegan a favor de la transformación digital del sector industrial son muy variadas. Vamos a ver las más destacadas.
Medición virtual
A partir de datos de campo es posible calibrar medidas para las que la medición in situ tiene barreras en términos económicos (demasiado costosas) o por su situación. Con un gemelo digital se pueden obtener resultados diferentes según las distintas entradas mediante un modelo matemático y obtener respuestas a bajo coste.
Integración de datos en tiempo real en un modelo 3D
Los modelos 3D de las plantas industriales son cada vez más populares, ya que pueden ofrecer información precisa sobre obstáculos a los que se enfrentan tanto las plantas como la maquinaria. Muy relacionado con este punto, está la estimación de parámetros físicos, ya que permiten estimar el valor de un parámetro de cualquier tipo, incluso físico o químico, que no pueda medirse directamente, pero es fundamental para garantizar el funcionamiento correcto y eficiente de un equipo o sistema.
Comparación del rendimiento real con el rendimiento del modelo
Permite detectar en tiempo real cómo se desvía la planta o cadena de producción real de su gemela digital en términos de rendimiento, calidad y otros KPI esenciales, y tomar así decisiones adecuadas.
Mantenimiento predictivo
El mantenimiento predictivo permite, partiendo de datos históricos y del historial de fallos, anticipar cuándo y cómo se producirán los fallos. Esto da tiempo suficiente para planificar las tareas de mantenimiento antes de que se alcance un fallo crítico para la seguridad, el medio ambiente o el producto. Los sistemas de mantenimiento predictivo suelen aprender de la retroalimentación, creando así un ciclo de mejora continua.
Jefe de Capacitación para Soluciones Cloud, posee una amplia experiencia en áreas comerciales y técnicas a nivel nacional e internacional. Con una base en Ingeniería de Telecomunicaciones y un MBA, destaca en el desarrollo de negocios, especialmente con grandes cuentas y partners en sectores tanto privados como públicos.