Predecir fallos y mejorar la productividad en los procesos son algunas de las máximas de toda industria, y cada vez se está más cerca de alcanzarlas gracias a la implementación de nuevas tecnologías. Entre todas, en los últimos años está sobresaliendo la relativa a los gemelos digitales, que pueden demostrar de forma virtual el impacto de los cambios de diseño, los casos de aplicación, la incorporación de elementos nuevos y otro cúmulo de circunstancias sin necesidad de invertir en activos físicos.
Tal y como explica Pablo Ayala, coordinador de Tecnologías de Inteligencia Visual en GAIA (Asociación de Industrias de Conocimiento y Tecnología Aplicada de Euskadi), los gemelos digitales son sistemas que reproducen o representan de manera virtual elementos críticos de los sistemas de producción con el objeto de actuar sobre su eficiencia. Para lograr estas representaciones de altísima precisión, se emplean funcionalidades de la simulación multifísica, análisis de datos, inteligencia artificial, el aprendizaje automático o la visualización tridimensional.
Existen tres tipos de gemelos digitales, en función de su aplicación:
– Producto. Permiten validar de manera virtual el rendimiento de un producto y saber cómo funcionará en el mundo físico antes de su fabricación. De esta forma se pueden reducir los costes derivados de la experimentación con nuevos materiales o diseños sin tener que incurrir en costosos prototipos, mejorando la calidad final y simulando muchas más situaciones de estrés de las que podrían emularse en un laboratorio.
– Proceso de producción. Mediante la recreación de un duplicado digital y análisis de su eficiencia en diversas condiciones, con el consiguiente ahorro de tiempo de inactividad de equipos y mejora en la planificación de tareas como, por ejemplo, el mantenimiento preventivo.
– Rendimiento. Para la captura, análisis y operativa sobre la base de datos de las industrias, aprovechando toda esa información de las plantas en funcionamiento para tomar mejores decisiones.
“El beneficio principal es la eficiencia, tanto del producto como del proceso. Contar con estos gemelos permite comprender y predecir las condiciones del rendimiento del activo, procesos o productos, anticipar situaciones de uso erróneo, fallos o gaps e identificar mejoras de eficiencia”, sostiene Ayala.
Mercado al alza
Las firmas que suministran estos softwares emplean en el proceso de modelaje de los productos o de la cadena de producción un sinfín de tecnologías: datos de sensores instalados en objetos físicos para determinar el rendimiento en tiempo real y sus cambios; los propios dibujos digitalizados de la ingeniería o de diseño; e información de terceras partes, como fabricantes de la maquinaria empleada. Incluso, pueden utilizar el parte meteorológico si el tiempo exterior incide en la instalación (como sucede, por ejemplo, en explotaciones al aire libre). “Todo este Big Data se entremezcla e interrelaciona hasta crear unos lazos tan fuertes que unos datos retroalimentan a otros hasta configurar un entorno cambiante, que se adapta a las distintas circunstancias planteadas y a las modificaciones que van surgiendo en tiempo real durante la operativa de la fábrica”, asegura el coordinador de Tecnologías de Inteligencia Visual en GAIA.
Se estima que el mercado de gemelos digitales crecerá de los 3.800 millones de dólares de 2019 hasta los 35.800 millones en 2025, con una tasa compuesta anual del 45,4%, según la consultora Markets and Markets. Los factores que impulsan la demanda de gemelos digitales incluyen la creciente adopción de tecnologías emergentes como IoT y la nube -para su implementación- y la prometedora perspectiva de su incorporación a industrias como la aeroespacial, defensa, automotriz, transporte y atención médica.
Uno de los grandes hándicaps de los gemelos digitales es que son adaptables a todo tipo de sectores y ámbitos industriales, porque se dirigen a la mejora del producto o del proceso. De hecho, “gracias a su aplicación, las industrias pueden demostrar el impacto de los cambios de diseño, los casos de uso, las condiciones ambientales y otro sinfín de variables”. En este sentido, Ayala pone el ejemplo de una empresa que desee simular el funcionamiento de su línea de montaje y ver cómo afectaría añadir más personas en una zona o incorporar un brazo robótico o un AVG transportando materiales. “De ese modo, podrá validar una mejora en los tiempos de ciclo, antes de hacer una inversión o modificaciones en la línea real”, atestigua. Situación que puede reproducirse para procesos en refinerías de petróleo y gas, redes de tráfico, parques eólicos, hospitales, etc.
En concreto, las industrias automotriz y de transporte serán claves en un futuro próximo, gracias a su uso para el diseño, simulación, mantenimiento, reparación y revisión, producción y servicio posterior. Además, están siendo pioneras en adoptar estas tecnologías, y existe una creciente demanda de dispositivos conectados en estos sectores debido a avances como los automóviles conectados y los autónomos, lo que, a su vez, impulsa el crecimiento del mercado.
Adaptación tecnológica
El uso de sistemas de representación virtual no es nuevo, como reconoce el experto de GAIA, pero la aplicación generalizada de estándares 4.0 en la industria ha traído consigo un gran interés y desarrollo de estos sistemas digitales, que reproducen o representan elementos críticos en la eficiencia de los sistemas de producción. Tanto es así, que un estudio de la consultora Gartner prevé que en 2021 aproximadamente la mitad de las empresas industriales usará gemelos digitales, lo que permitirá un incremento en la eficiencia global del 10%.
Este interés se ha plasmado en una gran promoción para la implantación de este tipo de soluciones desde entidades públicas a nivel internacional. Eso ha derivado en un gran número de acciones de formación y divulgación, “generándose un ecosistema muy positivo por parte de las empresas industriales, que tienen un gran interés en desarrollar, automatizar y ser más eficientes”. Con la ventaja de que esa inquietud no solo se ha despertado entre las empresas de gran tamaño, sino también en medianas y pequeñas. Además, existen también programas y marcos que apoyan, por un lado, el diseño de este tipo de soluciones y, por otro, su implantación en el entorno industrial.
El uso de gemelos digitales tiene una perspectiva prometedora en industrias como la aeroespacial, defensa, automotriz, transporte y atención médica.
“El principal reto será demostrar el gran potencial que tiene la tecnología de gemelo digital en la industria, por medio de casos de éxito en los que se constate su rentabilidad y las numerosas ventajas que ofrece”, destaca Ayala. De ahí que las empresas desarrolladoras de estas soluciones tendrán que transformar su conocimiento en nuevos servicios y soluciones concretas para el ámbito industrial y, sobre todo, ser capaces de hacerlo de manera ágil y rápida.
El diseño en la aplicación de los gemelos digitales exige un alto grado de tecnificación y de conocimiento de todo el proceso “o, dicho de otra forma, madurez de las organizaciones”, que deberán llevar a cabo una completa transformación de sus estructuras. Para ello, deberán implementar los siguientes pasos:
– Monitorizar y digitalizar de forma masiva procesos que exijan una estricta arquitectura de integración y automatización industrial.
– Multiplicar la capacidad de los actuales sistemas de almacenamiento, gestión y análisis de datos para manejar el gran volumen requerido por los gemelos digitales.
– Pasar del uso de representaciones digitales a múltiples copias digitales simultáneas con mayor capacidad para evaluar escenarios alternativos.
Ayala considera, por tanto, que la tecnología es accesible, pero para poder desarrollar toda su potencialidad se requiere un compromiso de las empresas y los recursos internos necesarios para plantificar los procesos y extraer el máximo valor de esta tecnología. “Vista la tendencia creciente de digitalización en todos los sectores, no cabe poner límites al uso de estos nuevos entornos virtuales”, sentencia.
¿Cómo se construye un gemelo digital?
Usos de los gemelos digitales
Entre los escenarios de aplicación que tienen los gemelos digitales destacan:
- Comprobar si un producto cumple con las especificaciones ideadas en su diseño antes de hacer un prototipo real o de entrar en producción.
- Identificar si un producto es estable e intuitivo sin tener que incurrir en costosas pruebas de laboratorio o test a gran escala.
- Monitorizar posibles fallos en los productos en base a muchas más simulaciones que las que podríamos obtener en un entorno tradicional.
- Detectar ineficiencias o áreas de mejora en los procesos de fabricación de una planta industrial.
- Mejorar el mantenimiento preventivo de la maquinaria empleada y probar distintos modelos de producción sin tenerlos que implantar en la operativa diaria, reduciendo los riesgos asociados a estos cambios.
- Reducir el tiempo de inactividad de las fábricas y optimizar el consumo de energía.
- Crear un punto único de visualización de los datos procedentes de las fábricas, centralizando el Big Data de la empresa, reduciendo los costes de administración y proporcionando mejores variables a los directivos a la hora de gestionar el negocio.
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Pablo Ayala es ingeniero informático y emprendedor en serie. En los últimos 15 años ha trabajado en la puesta en marcha de diversos negocios y empresas relacionadas con tecnologías innovadoras. Actualmente, es el CEO de Innovae (www.innovae.eu), empresa de realidad aumentada y realidad virtual en la Industria 4.0.
Es miembro de la Junta Directiva GAIA, Asociación de Industrias de Conocimiento y Tecnología Aplicada de Euskadi (www.gaia.es), y coordinador de Tecnologías Visuales.
Colabora con diferentes centros de formación y universidades como profesor en másteres relacionados con la Industria 4.0 y la Fabricación Inteligente. Vinculado al apoyo y al emprendimiento, es cofundador de Berriup, una aceleradora de startups, y de Eywa Space, un venture builder especializado en el área de la realidad extendida y el deep tech.
