Gemelos digitales AI: Beneficios operativos exponenciales

Qué son los gemelos digitales

El concepto de gemelo digital se remonta a la NASA durante la carrera espacial de los años 60, aunque el término "gemelo digital" no fue acuñado hasta 2002 por Michael Grieves en una conferencia en la NASA. Un gemelo digital es esencialmente un espejo digital de un proceso, máquina u operación real. Su propósito es mejorar la simulación y el análisis mostrando cómo reaccionaría el sistema reflejado en diferentes escenarios y condiciones.

Al principio, los gemelos digitales se utilizaban para estudiar cómo se comportaban los cohetes en distintas circunstancias. Hoy en día, se aplican ampliamente para mejorar el rendimiento operativo y se están convirtiendo en uno de los conceptos emblemáticos de la Industria 4.0, quizá incluso en una piedra angular de la Industria 5.0.

El objetivo de un gemelo digital es utilizar data en tiempo real de activos, procesos o sistemas para crear una versión digital de los mismos. Esta versión puede simular condiciones, predecir reacciones, modelar cambios y aprovechar AI para mejorar los resultados. En esencia, permite a las operaciones ejecutar un espejo paralelo de sí mismas, aprendiendo continuamente mientras prueban nuevas posibilidades.

Un ejemplo común se encuentra en la fabricación. Un gemelo digital puede medir cómo afecta la calidad de las materias primas al rendimiento de las máquinas, predecir el ciclo de vida y los fallos de los equipos o evaluar cómo responden los distintos operarios en situaciones concretas. A mayor escala, integrando sensores, data en tiempo real, ERPs y modelos avanzados, las posibilidades son prácticamente infinitas.

Gemelos, simulaciones e Inteligencia Artificial

Los gemelos digitales se confunden a menudo con las simulaciones o los casos aislados de uso AI , pero los tres son distintos, aunque están profundamente interconectados.

• Simulaciones: Una simulación es esencialmente una instantánea estática de cómo podría funcionar un escenario. Pueden ajustarse los parámetros y probarse múltiples escenarios, pero las simulaciones no se adaptan a data en tiempo real. Funcionan con " data de ayer".
• Inteligencia Artificial: Los casos de uso AI pueden reaccionar dinámicamente a situaciones del mundo real y adaptarse con el tiempo. Sin embargo, a menudo tienen un alcance limitado y abordan procesos específicos o puntos débiles sin integración en todo el sistema.
• Gemelos digitales: Un gemelo digital reúne estos elementos. Utiliza data históricos, integra AI para la previsión y la optimización, y aprovecha data en tiempo real de sistemas complejos. Y lo que es más importante, crea una interacción bidireccional: el gemelo no solo analiza data , sino que también proporciona información directa a las operaciones, lo que permite realizar ajustes en tiempo real.

Por ejemplo, en la fabricación de botellas de vidrio, el enfriamiento es un paso fundamental. Muchos factores influyen en este proceso, como el método de enfriamiento, el momento, la humedad, la temperatura y el volumen de producción. Un gemelo digital puede determinar el ritmo de enfriamiento óptimo en cada momento, equilibrando la calidad, la energía y el uso de recursos. Si las materias primas cambian y afectan al enfriamiento, el gemelo se adapta instantáneamente, comunica nuevas instrucciones a la operación y mantiene la eficiencia. Esta integración elimina los ajustes aislados, haciendo que las operaciones sean más rápidas, baratas y eficaces.

¿Dónde se utiliza?

Las operaciones van más allá de la fabricación e incluyen la planificación, el abastecimiento, el almacenamiento y la logística. Los gemelos digitales pueden aplicarse a toda la cadena de valor:

• Planificación: Mejora de S&OP y S&OE combinando data fabricación, ventas y mercado en tiempo real con modelos de previsión y optimización de AI . Por ejemplo, si la demanda se ralentiza en una región, el gemelo puede ajustar el alcance de S&OP, reducir las existencias y actualizar la planificación de la producción.
• Abastecimiento: Evaluar el impacto de las características de las materias primas y los materiales de envasado. Combinando data sensores, resultados de laboratorio e información de fabricación, los gemelos pueden detectar si la calidad de las materias primas está afectando a la eficiencia, los márgenes o la seguridad. Por ejemplo, la soja con mucha humedad puede ralentizar los procesos, causar pérdidas y dañar la maquinaria, ideas que un gemelo puede detectar y sobre las que puede actuar.
• Fabricación: La aplicación más tradicional, en la que las réplicas digitales de las plantas de producción permiten la supervisión, los ajustes de los valores de consigna y el modelado predictivo. Por ejemplo, los sensores pueden predecir el color de la cerveza durante la elaboración, optimizando el uso de malta tostada.
• Almacenamiento: Utilización de data gestión de almacenes para optimizar los niveles de existencias y agilizar los procesos. Los gemelos digitales pueden crear una torre de control para supervisar todas las actividades, como la recogida y el embalaje, identificar ineficiencias y reducir costes.
• Logística: Aprovechamiento de los data telemetría, GPS y RFID para optimizar las operaciones de entrega y transporte. Algunos ejemplos son la optimización de la carga de camiones en 3D, la planificación de rutas y la adecuación de camiones, conductores y pedidos minimizando los costes.

Ventajas de los gemelos digitales

Los gemelos digitales aportan mejoras cuantificables en todas las operaciones:

1. Optimización del rendimiento: Proporcionan una réplica dinámica y en tiempo real de los procesos, lo que permite una supervisión continua, la identificación de cuellos de botella y la comprobación segura de las mejoras antes de su implantación.
2. Prevención de fallos y reducción de costes: El mantenimiento predictivo minimiza el tiempo de inactividad, reduce los costes de reparación, evita el despilfarro y prolonga la vida útil de los equipos.
3. Mejora de la toma de decisiones: Los análisis en tiempo real transforman los data brutos en información procesable, lo que permite a los responsables de la toma de decisiones probar escenarios, evaluar riesgos y actuar con confianza.
4. Visión operativa holística: Al integrar la supervisión, la predicción y la optimización en una única plataforma, los gemelos digitales aumentan la eficiencia, reducen los costes y mejoran la adaptabilidad a los cambios operativos o del mercado.

Retos de la aplicación

A pesar de su potencia, la implantación de los gemelos digitales conlleva desafíos, especialmente desde el punto de vista de la tecnología operativa (OT):

• Integración IT-OT: El flujo de data bidireccional y en tiempo real entre activos, plataformas cloud y capas operativas requiere una infraestructura segura, interoperable y sólida.
• Instrumentación de alta granularidad: La recogida de data de resolución fina, como microvibraciones o cambios ambientales rápidos, aumenta la precisión, pero incrementa los costes, la complejidad de la instalación y las necesidades de mantenimiento.
• Calidad y fiabilidad deData : los entornos industriales hostiles pueden poner en peligro la integridad de data . Garantizar la precisión exige procesos de calibración, redundancia y validación.
• Integración de sistemas antiguos: Muchas plantas dependen de PLC, SCADA o sistemas DCS antiguos que no están diseñados para la conectividad moderna. Integrarlos suele requerir costosas reconversiones, middleware o convertidores.

Estos obstáculos ponen de manifiesto por qué la adopción del gemelo digital debe hacerse por fases y gestionarse estratégicamente.