Gemelos digitales impulsados por la IA: Desbloquear ganancias operativas 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.

Inicialmente, 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 estrella de la Industria 4.0, quizá incluso en una piedra angular de la Industria 5.0.

El 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 la IA 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 escenarios específicos. 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 de uso aislados de la IA, pero los tres son distintos, aunque están profundamente interconectados.

• Simulaciones: Una simulación es esencialmente una instantánea estática de cómo podría comportarse un escenario. Se pueden ajustar los parámetros y probar múltiples escenarios, pero las simulaciones no se adaptan al data en tiempo real. Funcionan con el “data de ayer”.”
• Inteligencia artificial: Los casos de uso de la IA pueden reaccionar dinámicamente a los escenarios del mundo real y adaptarse con el tiempo. Sin embargo, a menudo tienen un alcance limitado, ya que abordan procesos específicos o puntos débiles sin integración en todo el sistema.
• Gemelos digitales: Un gemelo digital reúne estos elementos. Utiliza el data histórico, integra la IA para la previsión y la optimización, y aprovecha el data en tiempo real de sistemas complejos. Y lo que es más importante, crea una interacción bidireccional: el gemelo no sólo analiza el 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 crítico. 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 se extienden más allá de la fabricación para incluir 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 la fabricación, las ventas y el mercado en tiempo real data con modelos de previsión y optimización de IA. Por ejemplo, si la demanda se ralentiza en una región, el gemelo puede ajustar el alcance del S&OP, reducir las existencias y actualizar la planificación de la producción.
• Aprovisionamiento: Evaluar el impacto de las características de las materias primas y los materiales de envasado. Combinando los sensores data, los resultados de laboratorio y la información de fabricación, los gemelos pueden detectar si la calidad de la materia prima 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, donde las réplicas digitales de las plantas de producción permiten la supervisión, los ajustes de los puntos 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.
• Almacenaje: Utilizar la gestión de almacenes data 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 preparación de pedidos y el embalaje, identificando las ineficiencias y reduciendo los costes.
• Logística: Aprovechar la telemetría, el GPS y la RFID data 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 los cuellos de botella y la comprobación segura de las mejoras antes de su aplicación.
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 la información bruta data 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 eficacia, reducen los costes y mejoran la adaptabilidad a los cambios operativos o del mercado.

Retos de la aplicación

Aunque poderosa, la implementación de los gemelos digitales conlleva desafíos, en particular desde el punto de vista de la tecnología operativa (OT):

• Integración IT-OT: El flujo data bidireccional y en tiempo real entre activos, plataformas cloud y capas operativas requiere una infraestructura segura, interoperable y robusta.
• 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.
• Data Calidad y fiabilidad: Los duros entornos industriales pueden comprometer la integridad del data. Garantizar la precisión exige procesos de calibración, redundancia y validación.
• Integración de sistemas heredados: Muchas plantas dependen de antiguos PLC, SCADA o sistemas DCS no construidos para la conectividad moderna. Integrarlos suele requerir una costosa modernización, middleware o convertidores.

Estas barreras ponen de relieve por qué la adopción del gemelo digital debe realizarse por fases y gestionarse estratégicamente.