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El concepto del gemelo digital ha generado fascinación sobre su uso y alcances que puede llegar a alcanzar en fines industriales y comerciales. Pero para nada es un concepto novedoso. El gemelo digital está lleno de buenas historias, algunas de ellas heroicas.
Hace medio siglo, la séptima misión Apolo de la NASA despegó del Centro espacial John F Kennedy buscando llegar a la luna. Cuando la nave se encontraba a unos 330 mil km de la Tierra, algo sacudió la nave espacial. El caso se la nave se dobló en una parte y en segundos se encendieron todo tipo de luces y sonidos de advertencia. Un escenario aterrador digno de cualquier película de ciencia ficción. Los tres astronautas que iban a bordo de la nave sabían que algo estaba muy mal, pero no podían definir qué exactamente.
No sabían que se trataba de una explosión en los tanques de oxígeno que dañó su motor principal y dejó, literal, a la nave con fugas de oxígeno en el espacio. Y un problema adicional es que se habían salido de su órbita y cada vez se alejaban más de la tierra, con el enorme riesgo de no volver jamás.
¿Cómo puedes diagnosticar y resolver el problema que sucede en un activo físico defectuoso que se encuentra a cientos de miles de kilómetros de distancia y fuera de la posibilidad de recibir ayuda o intervención humana directa?
La respuesta está en el gemelo digital. En la NASA había 15 simuladores que se utilizaron para entrenar tanto a los astronautas como los controladores de la misión tratando de abordar todos los aspectos y escenarios probables de la misión incluyendo múltiples escenarios de falla.
Los simuladores eran una de las tecnologías más complejas de todo el programa espacial: las únicas cosas reales en el entrenamiento de simulación eran la tripulación, la cabina y las consolas de control de la misión, todo lo demás era una fantasía creada por un montón de computadoras, muchas de fórmulas y técnicos especializados.
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En esos años solo eran simuladores, no gemelos digitales, pero lo cierto es que fue una tecnología pionera. Lo que distingue a la misión Apolo 13 como probablemente el primer uso del gemelo digital, es la forma en que los controladores de la misión de la NASA pudieron adaptar y modificar rápidamente las simulaciones, para igualar las condiciones en la nave espacial paralizada de la vida real, para que pudieran investigar, rechazar y perfeccionar las estrategias necesarias para llevar a los astronautas a casa. En estos enlaces puedes encontrar más información con los detalles técnicos
Muy bien. Ahora, esto como decíamos, fue hace 50 años. Pero crear un simulador para representar o replicar X cosa, suena a algo sumamente costoso y enfocado en algo tan peculiar como puede ser una exploración espacial. Por ende, suena a algo que solo alguien como la Nasa estaría dispuesto a pagar y tendría el dinero para hacerlo.
Pero hoy toca hablar del gemelo digital y desde luego abordaremos algunos de los problemas que está ayudando a resolver en las empresas industriales. Recuerden que, como cualquier otra tecnología emergente de Industria 4.0, la clave está en darle al caso de negocio, en hacer un buen proyecto desde la definición del problema a resolver, y desde luego toda la construcción y la implementación de la solución. Pero en fin, aquí les daremos 3 posibles casos de uso donde esta tecnología, el gemelo digital está demostrando su efectividad.
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En 2017, la consultora global Gartner lo incluyó en su Top 10 de Tendencias Tecnológicas Estratégicas de 2017, asegurando que “en un periodo de tres a cinco años, miles de millones de cosas estarán representadas por gemelos digitales”.
¿En qué se basó para ponerlo en esta lista? El informe de Gartner declaró que “un gemelo digital se puede utilizar para analizar y simular condiciones del mundo real, responder a los cambios, mejorar las operaciones y agregar valor a los negocios”. Un año después, Gartner volvió a incluir a los gemelos digitales como una de las principales tendencias para 2018 y dijo que “con un estimado de 21 mil millones de sensores y terminales conectados para 2020, los gemelos digitales existirán para miles de millones de cosas en el futuro cercano”.
La consultora asegura que una tecnología de este tipo es crucial para atender demandas de consumo como las actuales, con consumidores que demandan productos mas personalizados, con mayor calidad, durabilidad, y las empresas deben saber crearlos en ciclos de diseño y producción mucho más costos. Y bueno, ellos aseguran que el gemelo digital es clave para conocer el ciclo de vida completo de un producto.
Suena bien esto. Pero hay que decir que es muy glamuroso y quizá poco convincente para que una empresa decida invertir en un proyecto de este tipo. Si este fuera el único caso de uso del gemelo digital, creo que solo las empresas con mayores recursos económicos podrían implementarlo.
No, hay otros usos quizá menos glamurosos, pero altamente efectivos para reducir costos.
Pero ¿por qué una tecnología que empleó la NASA podría ser útil para fines industriales y comerciales? Piensa en la posibilidad de simular virtualmente cualquier escenario o proceso, y esto incluye el diseño de productos y su comportamiento en un ambiente real, procesos en líneas de producción o, incluso, fábricas enteras. Esto es, en términos generales, un gemelo digital.
¿Qué los hace posible? Una combinación de tecnologías de IoT con Inteligencia Artificial. Primero son los sensores que recolectan información y datos clave de la operación y los equipos, luego una red industrial que conecta equipos y procesos, y finalmente la creación de algoritmos que le enseñan a un sistema a comprender y reconstruir el comportamiento que tendrá ese producto o proceso, esa línea, etcétera. Algunos gemelos digitales, los más sofisticados, incorporan modelos 3D con imágenes digitales (render) para darle un mayor grado de realidad al diseño virtual, pero hay simulaciones más sencillas que también sirven perfectamente para estos fines y que únicamente consisten en tableros con indicadores clave.
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Lo más importante es que un gemelo digital aporta conocimiento valioso para predecir comportamientos, mejorar operaciones, optimizar procesos y puestas en marcha de una línea de producción, conocer de antemano el comportamiento que tendrá un producto una vez que se fabrique, así como anticipar problemas gracias a escenarios altamente probables.
¿Cómo es que tienen este grado de exactitud? Porque los gemelos digitales representan escenarios futuros altamente probables porque están construidos con información eventos históricos, lo que facilita el reconocimiento de patrones. Porque el algoritmo fue creado para detectarlos.
Y aquí las preguntas del millón: ¿Por qué querrías, por ejemplo, ver virtualmente un proceso de ensamble o fabricación antes de ponerlo en marcha en el mundo físico? ¿Qué valor puede encontrar tu negocio en esto? Ahorros. Muchos ahorros y en distintas áreas.
1) Ahorro en costos de desarrollo
Los costos de desarrollo son todos aquellos que tienen que ver con la investigación, creación e introducción de un producto o servicio al mercado. Hay que decir que la ingeniería de desarrollo es uno de los principales.
Hay un caso de una empresa que incorporó el gemelo digital para reducir estos costos.
TrakRap, un fabricante británico de maquinaria de empaque, ha incorporado esta tecnología con resultados muy positivos.
Y como lo han dicho ellos de forma coloquial en algunas entrevistas: no cortan una sola pieza de metal para fabricar sus máquinas sin antes recrear esa máquina en un gemelo digital que les permita simular y probar la máquina en un ambiente virtual.
A continuación cito a Martin Leeming, CEO de la empresa, “El gemelo digital nos permite simular y probar la máquina, por lo que podemos inspeccionar cada componente hasta que estemos satisfechos con él, y solo entonces cortamos cualquier pieza de metal”, y cierro la cita.
Gracias a esta tecnología, la empresa ha reducido hasta 50% los costos de desarrollo de sus máquinas más nuevas, es decir, desde que incorporó esta tecnología.
Y seguro piensas: otra vez ejemplos de empresas de otros países. Cierto, pero también los tenemos en México, y con soluciones que hemos creado en Gesta Labs.
2) Reducción de defectos de calidad en productos finales
Este caso es de un gemelo digital para inspección de calidad en productos finales, para reducir las desviaciones de calidad.
Lo hicimos para una empresa agroindustrial, cuyo nombre no puedo decir públicamente, pero quienes estén interesados en ver algún demo u obtener más información, podemos mostrarlo sin problema.
Y bueno esta empresa agroindustrial incorporó el gemelo digital para predecir desviaciones de calidad en la humedad de la harina de soya, uno de sus productos estrella. En este caso, el problema que resolvió la tecnología fue la eliminación de variaciones que registraba la humedad de dicho producto, lo que le costaba penalizaciones por parte de sus clientes.
Durante el proceso de fabricación de harina, la empresa debe regular la humedad y mantenerla en cierto rango; cuando se sale de ahí le cuesta dinero. Así que no había de otra más que ir calculando y corrigiendo.
Pero los datos dicen mucho y la empresa comenzó a almacenarlos de sus PLC`s. Luego creamos el modelo que fue alimentado con esas cantidades de datos que incluían información muy valiosa sobre las diferentes variables que influyen en la humedad. Con ello el modelo es capaz de simular escenarios para determinar qué combinación es la ideal para lograr el porcentaje de humedad que desea la empresa.
Desde luego, la compañía redujo en gran medida las desviaciones de humedad, que era su principal objetivo y donde quería evitar las penalizaciones, pero no solo ello, sino que encontró otras eficiencias al reducir otros costos con los que controlaba la humedad, como fue el vapor que usa en el proceso y que es uno de los principales costos que tiene la empresa.
Y este gemelo digital, como decíamos, evita desviaciones de calidad en un producto terminado, pero hay otro que hicimos que evita y predice fallas de calidad en diferentes partes del proceso, es decir, antes de terminar el producto.
3) Evita defectos de calidad durante el proceso de producción
Este caso es de una empresa fabricante de autopartes -también, cliente de Gesta Labs-. Este caso es particular porque se trata de una compañía que poco a poco ha ido incorporando tecnologías de Industria 4.0 para optimizar diferentes partes de sus procesos de fabricación. Por ejemplo, ha incorporado sistemas de mantenimiento predictivo para anticipar fallas en sus máquinas, o Computer Vision para inspección de calidad en algunas piezas automotrices para verificar que no tengan errores una vez que finaliza el proceso de fabricación. Eso le funciona muy bien, pero la compañía quiso ir más allá y anticiparse a posibles fallas antes de terminar cada pieza. De esta forma creamos un gemelo digital que simula la pieza automotriz en diferentes partes del proceso de ensamble. De esta forma, la empresa predice y anticipa posibles fallas y es capaz de corregir el error en ese momento, de evitarlo en ese momento, en lugar de continuar fabricando una pieza que tendrá algún error o defecto. Esto es increíble. Desde luego el grado de complejidad de la solución es alto, pero la recompensa vale la pena como para atreverse a pasar por todo el proceso de iteración y experimentación.
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