Aunque el t\u00e9rmino digital twin pueda sonar novedoso, lo cierto es que lleva utiliz\u00e1ndose mucho tiempo. En concreto, Michael Grieves fue el primero en aplicarlo al \u00e1mbito industrial durante una conferencia sobre la gesti\u00f3n del ciclo de vida que se celebr\u00f3 en el 2002 en la Universidad de Michigan. No obstante, David Gelernter ya hab\u00eda acu\u00f1ado el t\u00e9rmino en 1991 en su libro Mirror Worlds y la NASA, antes de ese a\u00f1o, ya hab\u00eda recurrido a un gemelo digital durante sus misiones espaciales.<\/p>\n
As\u00ed, aunque cuando Grieves habl\u00f3 sobre los beneficios del gemelo digital industrial ya se vislumbraba que estos ser\u00edan una pieza clave en el desarrollo de la Industria 5.0, su evoluci\u00f3n a lo largo de estas d\u00e9cadas ha llevado a esta tecnolog\u00eda a nuevos horizontes. Esto ha sido posible gracias al impulso de otros avances cient\u00edficos como el machine learning, la IA, el an\u00e1lisis de big data, etc.<\/p>\n
No obstante, cuando hablamos de un gemelo digital<\/a>, \u00bfqu\u00e9 es exactamente? Como su nombre indica, se trata de un gemelo, una representaci\u00f3n 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 m\u00e1quina o proceso. De este modo, la informaci\u00f3n recopilada en tiempo real permite crear el modelo virtual, mientras que este \u00faltimo puede ser configurado para automatizar el funcionamiento de los componentes f\u00edsicos.<\/p>\n Por consiguiente, en una instalaci\u00f3n de fr\u00edo industrial\/comercial se podr\u00e1n 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 r\u00e9plicas. Mediante la recreaci\u00f3n fidedigna de las caracter\u00edsticas de estos componentes, se puede utilizar un entorno virtual para ejecutar las simulaciones de dise\u00f1os, 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 modernizaci\u00f3n cuyo resultado sea incierto.<\/p>\n Como mencionamos, no obstante, para el correcto funcionamiento de estos gemelos digitales se deben establecer procesos comunicativos, de colaboraci\u00f3n en red, f\u00edsicos y computacionales. Para ello se suelen instalar smart machines, que cuentan con la capacidad de self-awareness (\u2018conciencia de s\u00ed mismo\u2019) y self-comparison (*autocomparaci\u00f3n). La primera consiste en que estos dispositivos son capaces de evaluar su propio desempe\u00f1o y realizar reconfiguraciones de forma autom\u00e1tica para solventar aquellos problemas que puedan estar provocando una disminuci\u00f3n de la eficiencia; la segunda, por su parte, se basa en enviar y recibir informaci\u00f3n sobre el funcionamiento de m\u00e1quinas semejantes que est\u00e9n realizando labores parecidas, lo que permite un reajuste autom\u00e1tico. Para esto es necesario contar con conocimientos de data analitycs, de data science, de ingenier\u00eda inform\u00e1tica y de matem\u00e1ticas aplicadas para desarrollar algoritmos lo suficientemente potentes como para que este sistema funcione de forma coordinada, automatizada, adaptativa y eficaz.<\/p>\n En nuestro art\u00edculo \u201c\u00bfC\u00f3mo adoptar un smart factory system?<\/strong><\/a>\u201d, definimos qu\u00e9 es un CPS en el contexto industrial; no obstante, esta caracterizaci\u00f3n podr\u00eda hacer que confundi\u00e9semos este t\u00e9rmino con el de digital twins (DTs), por lo que ofrecemos, a continuaci\u00f3n, una breve explicaci\u00f3n de sus diferencias.<\/p>\n Seg\u00fan el art\u00edculo \u201cDigital Twins and Cyber\u2013Physical Systems toward Smart Manufacturing and Industry 4.0: Correlation and Comparison\u201d (Tao et al., 2019), la copia digital de un objeto o proceso f\u00edsico utilizada para mejorar el funcionamiento de una industria en tiempo real se denomina DT, mientras que los CPS hacen referencia a la integraci\u00f3n de procesos f\u00edsicos y computacionales en t\u00e9rminos generales.<\/p>\n 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 f\u00edsicos m\u00e1s complejos (formados por m\u00e1s de una m\u00e1quina\/proceso) y, de este modo, poder monitorizarlos y controlarlos de forma din\u00e1mica. Por otra parte, los DTs se centran en el \u00e1mbito virtual y son el fiel reflejo de un sistema\/componente\/producto, una r\u00e9plica virtual que sirve para simular el comportamiento, las funciones, el estado, las propiedades f\u00edsicas y otras caracter\u00edsticas del objeto f\u00edsico real durante todo su ciclo de vida.<\/p>\n Tanto un gemelo digital industrial como un CPS tienen distintos niveles de aplicaci\u00f3n (unidad, sistema y SoS) y, en funci\u00f3n de estos, podemos establecer distintos tipos de gemelos digitales.<\/p>\n Pese a que podamos distinguir varios tipos de gemelos digitales, en todos los niveles de aplicaci\u00f3n la aportaci\u00f3n principal de esta tecnolog\u00eda es la misma: contribuir a comprender mejor el proceso o el producto.<\/p>\n El sector del fr\u00edo industrial\/comercial, en este sentido, es uno de los que m\u00e1s se puede beneficiar de su aplicaci\u00f3n por varios motivos.<\/p>\n Pese a todas estas dificultades, los digital twin aplicaciones en el sector del fr\u00edo industrial\/comercial para:<\/p>\n Otros sectores que tambi\u00e9n obtienen beneficios del gemelo digital son los que se mencionan a continuaci\u00f3n.<\/p>\n Generaci\u00f3n de energ\u00eda<\/p>\n La generaci\u00f3n de energ\u00eda es un sistema de sistemas sumamente dif\u00edcil de controlar. Por una parte, se debe tener en cuenta la demanda energ\u00e9tica (que var\u00eda en funci\u00f3n de la hora del d\u00eda, del clima y de la temporada) y, por otra, la capacidad de producir energ\u00eda. Un gemelo digital industrial se puede emplear para analizar el rendimiento de los productores de energ\u00eda y combinar esta informaci\u00f3n con los datos sobre el estado de la red y la capacidad de almacenamiento de la energ\u00eda (entre otros), lo que permite una gesti\u00f3n inteligente e integrada de los activos de la empresa.<\/p>\n Salud<\/p>\n Al igual que pasa con las m\u00e1quinas, los humanos tenemos unas necesidades espec\u00edficas seg\u00fan nuestro cuadro m\u00e9dico. Por consiguiente, los datos generados a trav\u00e9s de las pruebas se pueden aunar para generar gemelos digitales que predigan c\u00f3mo va a avanzar nuestro estado de salud a lo largo del tiempo, lo que resulta de gran utilidad para la atenci\u00f3n sanitaria preventiva. As\u00ed mismo, se podr\u00eda utilizar esta informaci\u00f3n (potencialmente) para probar diferentes tratamientos en nuestro gemelo digital.<\/p>\n Automovil\u00edstico<\/p>\n Los coches han pasado de ser una herramienta puramente mec\u00e1nica a depender en gran medida de la electr\u00f3nica y la inform\u00e1tica. Es por ello por lo que los DTs no solo se aplican de forma intensiva en el dise\u00f1o de los autom\u00f3viles (aerodin\u00e1mica, seguridad, eficiencia, etc.) y en su producci\u00f3n, sino que tambi\u00e9n est\u00e1n cambiando el modo en el que entendemos los coches y su funcionamiento.<\/p>\n El ejemplo m\u00e1s claro de esto lo ofrecen los pilotos autom\u00e1ticos. Gracias a los datos obtenidos a trav\u00e9s de los sensores de proximidad\/lluvia\/luminosidad, a las c\u00e1maras y otros receptores de informaci\u00f3n, hay algunos modelos de coche que ya pueden asistir a la conducci\u00f3n. En un futuro no muy lejano, la gesti\u00f3n de big data, el cloud computing, la IA y el machine learning permitir\u00e1n que los autom\u00f3viles se conduzcan sin la intervenci\u00f3n humana con una tasa de error sumamente baja.<\/p>\n Urbanismo, ingenier\u00eda y arquitectura<\/p>\n Finalmente, no es dif\u00edcil suponer que con el desarrollo de las smart machines, la dom\u00f3tica, la inm\u00f3tica, las smart factories y los smart buildings llegaremos a crear smart cities.<\/p>\n Los gemelos digitales facilitar\u00e1n enormemente el dise\u00f1o de estas ciudades, puesto que los y las profesionales de la ingenier\u00eda y de la arquitectura podr\u00e1n utilizar modelos digitales en 3D y 4D en tiempo real, as\u00ed como la realidad aumentada, para planificar obras (civiles, de mejora de la eficiencia energ\u00e9tica de los edificios, de urbanismo, etc.) de manera que se contemplen todas las variables posibles en tiempo real.<\/p>\n En un nivel macro, los gemelos digitales podr\u00edan llegar a reflejar poblaciones enteras y representar la interacci\u00f3n entre todos sus sistemas. Esto, a su vez, se podr\u00eda utilizar, por ejemplo, para predecir c\u00f3mo se comportar\u00edan sus edificios en caso de sufrir fen\u00f3menos meteorol\u00f3gicos extremos o c\u00f3mo deber\u00eda \u201ccrecer\u201d una ciudad para evitar colapsos en sus servicios.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Digital twin: \u00bfque es un gemelo digital industrial? Aunque el t\u00e9rmino digital twin pueda sonar novedoso, lo cierto es que lleva utiliz\u00e1ndose mucho tiempo. En concreto, Michael Grieves fue el primero en aplicarlo al \u00e1mbito industrial durante una conferencia sobre … Sigue leyendo Digital Twins vs. Cyber-Physical Systems<\/h3>\n
Tipos de gemelos digitales<\/h3>\n
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Gemelos digitales. Aplicaciones del digital twin en la industria<\/h2>\n
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Beneficios del gemelo digital industrial en el sector del fr\u00edo<\/h3>\n
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Gemelos digitales. Ejemplos de aplicaciones en otros sectores<\/h3>\n