Gemelos digitales: aplicaciones en la Industria 5.0

Digital twin: ¿que es un gemelo digital industrial?

Aunque el término digital twin pueda sonar novedoso, lo cierto es que lleva utilizándose mucho tiempo. En concreto, Michael Grieves fue el primero en aplicarlo al ámbito industrial durante una conferencia sobre la gestión del ciclo de vida que se celebró en el 2002 en la Universidad de Michigan. No obstante, David Gelernter ya había acuñado el término en 1991 en su libro Mirror Worlds y la NASA, antes de ese año, ya había recurrido a un gemelo digital durante sus misiones espaciales.

Así, aunque cuando Grieves habló sobre los beneficios del gemelo digital industrial ya se vislumbraba que estos serían una pieza clave en el desarrollo de la Industria 5.0, su evolución a lo largo de estas décadas ha llevado a esta tecnología a nuevos horizontes. Esto ha sido posible gracias al impulso de otros avances científicos como el machine learning, la IA, el análisis de big data, etc.

No obstante, cuando hablamos de un gemelo digital, ¿qué es exactamente? Como su nombre indica, se trata de un gemelo, una representación virtual de un servicio, un proceso o un producto. En la industria, un digital twin incluye una copia exacta (creada a partir de los datos que arrojan los sensores) de las funciones, especificaciones y comportamientos de una máquina o proceso. De este modo, la información recopilada en tiempo real permite crear el modelo virtual, mientras que este último puede ser configurado para automatizar el funcionamiento de los componentes físicos.

Por consiguiente, en una instalación de frío industrial/comercial se podrán crear gemelos digitales a partir de los condensadores, las minicentrales, las bombas de calor, etc., que cuenten con los sensores necesarios para recopilar las cantidades de big data suficientes para nutrir dichas réplicas. Mediante la recreación fidedigna de las características de estos componentes, se puede utilizar un entorno virtual para ejecutar las simulaciones de diseños, cambios, reparaciones, optimizaciones, etc. Esto permite, a su vez, anticipar fallos potenciales e identificar oportunidades de mejora sin tener que desarrollar prototipos sumamente caros o arriesgar el capital de la empresa en procesos de modernización cuyo resultado sea incierto.

Como mencionamos, no obstante, para el correcto funcionamiento de estos gemelos digitales se deben establecer procesos comunicativos, de colaboración en red, físicos y computacionales. Para ello se suelen instalar smart machines, que cuentan con la capacidad de self-awareness (‘conciencia de sí mismo’) y self-comparison (*autocomparación). La primera consiste en que estos dispositivos son capaces de evaluar su propio desempeño y realizar reconfiguraciones de forma automática para solventar aquellos problemas que puedan estar provocando una disminución de la eficiencia; la segunda, por su parte, se basa en enviar y recibir información sobre el funcionamiento de máquinas semejantes que estén realizando labores parecidas, lo que permite un reajuste automático. Para esto es necesario contar con conocimientos de data analitycs, de data science, de ingeniería informática y de matemáticas aplicadas para desarrollar algoritmos lo suficientemente potentes como para que este sistema funcione de forma coordinada, automatizada, adaptativa y eficaz.

Digital Twins vs. Cyber-Physical Systems

En nuestro artículo “¿Cómo adoptar un smart factory system?”, definimos qué es un CPS en el contexto industrial; no obstante, esta caracterización podría hacer que confundiésemos este término con el de digital twins (DTs), por lo que ofrecemos, a continuación, una breve explicación de sus diferencias.

Según el artículo “Digital Twins and Cyber–Physical Systems toward Smart Manufacturing and Industry 4.0: Correlation and Comparison” (Tao et al., 2019), la copia digital de un objeto o proceso físico utilizada para mejorar el funcionamiento de una industria en tiempo real se denomina DT, mientras que los CPS hacen referencia a la integración de procesos físicos y computacionales en términos generales.

Es decir, los CPS se centran en los sensores y en los actuadores para, gracias a su capacidad computacional, aumentar las capacidades de los sistemas físicos más complejos (formados por más de una máquina/proceso) y, de este modo, poder monitorizarlos y controlarlos de forma dinámica. Por otra parte, los DTs se centran en el ámbito virtual y son el fiel reflejo de un sistema/componente/producto, una réplica virtual que sirve para simular el comportamiento, las funciones, el estado, las propiedades físicas y otras características del objeto físico real durante todo su ciclo de vida.

Tipos de gemelos digitales

Tanto un gemelo digital industrial como un CPS tienen distintos niveles de aplicación (unidad, sistema y SoS) y, en función de estos, podemos establecer distintos tipos de gemelos digitales.

• Componentes gemelos. Se refiere a la aplicación más básica del gemelo digital industrial, pues afecta a un único elemento del equipo, a un solo material o a un factor medioambiental particular. Normalmente, a los componentes de menor categoría se les denomina partes gemelas.
• Gemelos de sistema. Gracias a la creación de enlaces entre los componentes gemelos (o unit-level models), se consigue que se interconecten y que trabajen coordinadamente para obtener un conocimiento avanzado sobre una línea de producción, una tienda o, incluso, una fábrica. Su utilización permite un aumento sustancial de la optimización de los procesos, los recursos, etc.
• Hay que tener en cuenta, además, que aquellos productos que cuenten con componentes de gran complejidad (como un avión) pueden considerarse system-level DTs (‘gemelos de sistema’) y que, en este caso, el conjunto de unit-level DTs se suele denominar complex product DT.
• Gemelos del sistema de sistemas. Los SoS-level DTs, que son los gemelos digitales que tienen un rango más amplio de actuación, tratan de integrar todos los system-level DTs para obtener información y, de este modo, ilustrar cómo trabajan de forma conjunta.

Gemelos digitales. Aplicaciones del digital twin en la industria

Pese a que podamos distinguir varios tipos de gemelos digitales, en todos los niveles de aplicación la aportación principal de esta tecnología es la misma: contribuir a comprender mejor el proceso o el producto.

El sector del frío industrial/comercial, en este sentido, es uno de los que más se puede beneficiar de su aplicación por varios motivos.

• Las instalaciones de frío deben tener en cuenta una mayor cantidad de factores externos e internos. Así, los ingenieros tienen que contemplar variables tales como la temperatura externa, la temperatura de conservación del producto, la potencia frigorífica, las características de los refrigerantes o la energía que consumirán los condensadores/evaporadores/etc. durante las fases de diseño e instalación.
• Los proyectos de optimización son caros e implican asumir grandes riesgos. En el caso de querer realizar mejoras en la instalación, es necesario recopilar la máxima cantidad de datos posibles para saber qué componentes habrá que instalar, cuáles de los equipos ya instalados tendrán que ser sustituidos y qué potencia eléctrica será necesaria para alimentar todo el sistema. Estos equipos, además, no son nada baratos y un fallo en una cadena de frío puede suponer la pérdida del producto, así como una amenaza para la seguridad alimentaria.
• Cada instalación es diferente. Aunque los componentes sean similares, cada empresa tiene unas características (objetivos, equipamiento, presupuesto, etc.) y unas condiciones para la instalación (espacio disponible, aislamiento, normativa…) únicas, lo que implica que los equipos que se utilicen tendrán ciclos de vida muy diferentes.
• Su interacción con otras variables es sumamente alta. El frío industrial/comercial está presente en los supermercados y en la industria agroalimentaria, pero también en los cines, en el sector farmacéutico y en los hospitales. En estos ámbitos, las instalaciones de frío tienen un fin concreto (como la conservación de alimentos/medicamentos o garantizar el confort de los usuarios), pero, inevitablemente, su funcionamiento afecta a otros factores tales como la productividad de los empleados o el gasto energético y la contaminación.

Beneficios del gemelo digital industrial en el sector del frío

Pese a todas estas dificultades, los digital twin aplicaciones en el sector del frío industrial/comercial para:

• La simulación de cambios y procesos de optimización. Se introducen estas variaciones en la representación virtual para saber qué efectos tendrían en el servicio que presta la instalación y, de este modo, se podrá valorar si se implementan o no.
• La toma de decisiones. Dado que los gemelos digitales se crean gracias a los datos obtenidos por los sensores, las simulaciones son una representación perfecta de los componentes y/o sistemas, por lo que las decisiones que se tomen en base a las mismas estarán respaldadas por información objetiva.
• El mantenimiento predictivo. Los digital twins se nutren, como hemos repetido en varias ocasiones, de datos generados por el elemento físico que reflejan, lo que posibilita que emulen el comportamiento que tendrán a lo largo de su vida útil con respecto a todas las variables que se estén monitorizando. Consecuentemente, se pueden anticipar los fallos de las máquinas y de los procesos para cambiarlos y así evitar sufrir mayores percances. De hecho, se pueden crear varias copias del elemento en cuestión para así saber lo que pasaría si se tomasen diferentes decisiones.
• La mejora de la competitividad. Algunos procesos industriales están constituidos por un amplio abanico de sistemas que deben funcionar de manera perfectamente coordinada y, en este sentido, la unión entre la parte física y la digital permite establecer enlaces entre los componentes de este SoS a través de flujos de datos. Gracias a estos, se pueden gestionar los procesos de forma conjunta y se consigue alcanzar la máxima eficiencia sin correr riesgos.

Gemelos digitales. Ejemplos de aplicaciones en otros sectores

Otros sectores que también obtienen beneficios del gemelo digital son los que se mencionan a continuación.

Generación de energía

La generación de energía es un sistema de sistemas sumamente difícil de controlar. Por una parte, se debe tener en cuenta la demanda energética (que varía en función de la hora del día, del clima y de la temporada) y, por otra, la capacidad de producir energía. Un gemelo digital industrial se puede emplear para analizar el rendimiento de los productores de energía y combinar esta información con los datos sobre el estado de la red y la capacidad de almacenamiento de la energía (entre otros), lo que permite una gestión inteligente e integrada de los activos de la empresa.

Salud

Al igual que pasa con las máquinas, los humanos tenemos unas necesidades específicas según nuestro cuadro médico. Por consiguiente, los datos generados a través de las pruebas se pueden aunar para generar gemelos digitales que predigan cómo va a avanzar nuestro estado de salud a lo largo del tiempo, lo que resulta de gran utilidad para la atención sanitaria preventiva. Así mismo, se podría utilizar esta información (potencialmente) para probar diferentes tratamientos en nuestro gemelo digital.

Automovilístico

Los coches han pasado de ser una herramienta puramente mecánica a depender en gran medida de la electrónica y la informática. Es por ello por lo que los DTs no solo se aplican de forma intensiva en el diseño de los automóviles (aerodinámica, seguridad, eficiencia, etc.) y en su producción, sino que también están cambiando el modo en el que entendemos los coches y su funcionamiento.

El ejemplo más claro de esto lo ofrecen los pilotos automáticos. Gracias a los datos obtenidos a través de los sensores de proximidad/lluvia/luminosidad, a las cámaras y otros receptores de información, hay algunos modelos de coche que ya pueden asistir a la conducción. En un futuro no muy lejano, la gestión de big data, el cloud computing, la IA y el machine learning permitirán que los automóviles se conduzcan sin la intervención humana con una tasa de error sumamente baja.

Urbanismo, ingeniería y arquitectura

Finalmente, no es difícil suponer que con el desarrollo de las smart machines, la domótica, la inmótica, las smart factories y los smart buildings llegaremos a crear smart cities.

Los gemelos digitales facilitarán enormemente el diseño de estas ciudades, puesto que los y las profesionales de la ingeniería y de la arquitectura podrán utilizar modelos digitales en 3D y 4D en tiempo real, así como la realidad aumentada, para planificar obras (civiles, de mejora de la eficiencia energética de los edificios, de urbanismo, etc.) de manera que se contemplen todas las variables posibles en tiempo real.

En un nivel macro, los gemelos digitales podrían llegar a reflejar poblaciones enteras y representar la interacción entre todos sus sistemas. Esto, a su vez, se podría utilizar, por ejemplo, para predecir cómo se comportarían sus edificios en caso de sufrir fenómenos meteorológicos extremos o cómo debería “crecer” una ciudad para evitar colapsos en sus servicios.