Digital twins: De termino de moda al caso de negocio

Cada vez más empresas están descubriendo su valor. Utilizan digital twins para reducir el tiempo de inactividad, mejorar la eficiencia y tomar mejores decisiones basadas en datos reales. Pero ¿Qué es exactamente un gemelo digital? ¿Y cómo se puede convertir esta tecnología de un concepto en resultados empresariales medibles?

¿Qué es un gemelo digital?

Un digital twin es una representación digital de un sistema físico, desde un simple cojinete dentro de una máquina hasta toda una cadena de suministro. Lo que todos ellos tienen en común es una conexión en tiempo real entre el mundo físico y el digital.

Esa conexión se puede establecer a partir de datos de sensores, como la vibración, la temperatura o la presión. O a partir de información sobre flujos de materiales, volúmenes de producción o logística. El objetivo es sencillo: recopilar datos suficientes para comprender realmente lo que ocurre en el sistema físico.

Tomemos, por ejemplo, una línea de montaje en la que vehículos guiados autónomos (AGV) transportan componentes entre estaciones de trabajo. Un digital twin de este proceso rastrea la ubicación de cada AGV, el nivel de su batería y la eficiencia de su ruta, así como los niveles de inventario en tiempo real. El resultado: visibilidad completa de las operaciones y la capacidad de probar los cambios de forma virtual, antes de implementarlos en el mundo real.

Diferentes gemelos para diferentes objetivos

No existe un digital twin que sirva para todo. Cada gemelo tiene un propósito específico.

• Los gemelos de activos se centran en máquinas o componentes individuales. Por ejemplo, un gemelo digital de un motor puede supervisar los datos de vibración y temperatura para predecir el desgaste y programar el mantenimiento antes de que se produzcan fallos.
• Los gemelos de sistemas analizan procesos de producción completos. Se centran más en los flujos de materiales, la capacidad y la planificación que en las propiedades físicas de las máquinas individuales. Los algoritmos optimizan las rutas, predicen cuándo se necesitan nuevas existencias e identifican los cuellos de botella.
• Los gemelos de procesos se centran en la cadena de suministro. Esto implica la logística, los plazos de entrega y la gestión del inventario. Los datos proceden de sistemas ERP, transportistas y proveedores.

La clave está en encontrar el nivel adecuado de detalle. Si es excesivo, el modelo se vuelve complejo sin aportar valor añadido; si es insuficiente, se pierden datos críticos.

¿Cómo es un digital twin?

Una pregunta frecuente es si un digital twin siempre tiene que modelarse en 3D. La respuesta depende de su objetivo. Un entorno 3D puede ofrecer información valiosa para diseñar nuevos productos o capacitar a los operadores. Le permite ensamblar virtualmente, probar diferentes diseños o dejar que el personal practique sin ningún riesgo.

Sin embargo, para muchas aplicaciones, el 3D es innecesario. Si desea optimizar una cadena de suministro o predecir el consumo de energía, no necesita una representación tridimensional. De hecho, puede distraer la atención del análisis de datos real.

Algoritmos e inteligencia artificial

Recopilar datos es una cosa, pero generar valor a partir de ellos es otra muy distinta. Ahí es donde entran en juego los algoritmos y la inteligencia artificial. El aprendizaje automático respalda las aplicaciones de gemelos digitales a través de:

• El reconocimiento de patrones ayuda a identificar desviaciones en el rendimiento antes de que provoquen tiempos de inactividad.
• Los modelos predictivos utilizan datos históricos para predecir eventos futuros. ¿Cuándo necesita mantenimiento una bomba? ¿Cuánta energía consumirá un edificio mañana? Basándose en patrones pasados y condiciones actuales, los algoritmos pueden realizar predicciones razonablemente precisas.
• Los algoritmos de optimización buscan la mejor solución dentro de ciertas restricciones. ¿Cómo se controlan los AVG para que no se produzcan atascos? ¿Cómo se planifica el mantenimiento sin detener la producción? Estos algoritmos prueban miles de escenarios para encontrar la solución óptima.

El poder de la IA reside principalmente en el procesamiento de grandes cantidades de datos y en el descubrimiento de patrones que los humanos pasarían por alto. Pero estos algoritmos solo son tan buenos como los datos con los que se entrenan.

Implementación exitosa de digital twins

Un digital twin no es una solución mágica. El éxito depende de varias condiciones clave.

En primer lugar, los datos deben estar completos y actualizados. Si la información llega demasiado tarde o en el orden incorrecto, se pueden tomar decisiones basadas en conocimientos obsoletos. Esto puede ser arriesgado, especialmente cuando los procesos se ajustan automáticamente.

La “observabilidad” es otro factor crítico. Se refiere a la capacidad de comprender lo que ocurre dentro de un sistema basándose en los datos que se recopilan desde el exterior. Un número insuficiente de sensores limita la información; un número excesivo genera ruido y costos innecesarios.

Antes de que un gemelo digital pueda utilizarse para simular nuevos escenarios, debe demostrar que refleja con precisión la realidad. Para validar el modelo se necesita tiempo y datos del mundo real.

La propiedad de los datos también merece atención. Algunos proveedores ofrecen soluciones de gemelos digitales ya preparadas, lo que puede resultar conveniente, ya que no hay que reinventar la rueda. Pero la desventaja es que sus datos pueden acabar bloqueados dentro de sus sistemas. Es esencial seguir siendo el propietario de sus datos para poder utilizarlos libremente en otras aplicaciones en el futuro.

Por último, la propia organización debe estar preparada. La implementación de un digital twin a menudo requiere cambios en los procesos y flujos de trabajo. Los empleados deben aprender a trabajar con los nuevos sistemas y generar confianza en la tecnología.

El valor real de los digital twins reside en la mejora gradual: reducir el tiempo de inactividad mediante el mantenimiento predictivo, disminuir los costos de energía con un control más inteligente y mejorar la planificación mediante la identificación de cuellos de botella.

Para muchas empresas, eso ya es suficiente para justificar la inversión. La clave está en establecer objetivos realistas y trabajar para alcanzarlos paso a paso. Los digital twins no son una moda pasajera, pero tampoco son la panacea. Son una herramienta poderosa para las empresas que desean comprender y mejorar verdaderamente el rendimiento de sus sistemas.