Gemelo digital, ¿en qué aporta valor?

MathWorks, en colaboración con los centros tecnológicos de BRTA, el consorcio científico-tecnológico del País Vasco, organizaron este foro de intercambio de conocimiento tecnológico, teniendo como propósito impulsar la innovación y digitalización de las empresas para aumentar su competitividad impulsando el desarrollo económico y social. A continuación, ofrecemos un resumen de la Mesa Redonda con la que culminó el evento y de la que formaron parte ponentes de los principales centros tecnológicos asociados a BRTA.

La Mesa, moderada por Joakin Sarria (MathWorks) se centró, sobre todo, en la tecnología del gemelo digital, de la que se hizo un análisis profundo analizando cuestiones como sus aplicaciones o principales casos de uso. En este sentido, Gorka Aguirre desde Ideko explicó que ya todo el mundo está familiarizado con el concepto de Gemelo Digital: “Permite hacer simulaciones, desarrollar modelos. En los últimos años, desde el 4.0, cada vez más nos dicen que ‘tenemos muchos datos y no sabemos qué hacer con ellos’. Igual no te lo dicen con esas palabras, pero tienen muchos datos y no saben qué hacer con esos datos. De ahí, inicialmente llegó el concepto de gemelo digital, gemelo digital sobre los datos, data analytics, inteligencia artificial... Al final al cliente lo que le interesa es la aplicación, lo que aporta de valor, qué utilidad se le va a sacar a esto”. “¿Quiero un gemelo digital para qué?”, se preguntaba en esa misma línea Aron Pujana, representante de Ikerlan. Según sus palabras, ahí está la clave: “De hecho, cuando alguien se te acerca y dice quiero un gemelo digital, le preguntas ¿para qué? Y se queda mirando así… malo. O lo que es peor, si te contesta, ‘pues para todo, ¿no?’ Entonces, entras ya en la pedagogía que, en mi opinión, un gemelo digital universal que sirva para todo, no existe. En función de para qué quieras utilizarlo, qué vector de mejora quieres atacar... la naturaleza del gemelo digital va a ser muy diferente. La arquitectura con la que vas a tener que montarlo va a ser muy diferente. El gemelo digital es una herramienta para algo”, concluyó.

Detectar fallos, cuanto antes, mejor

Por su parte, Mikel Ituarte, desde Tecnalia, se centró en la importancia de contar con un gemelo digital a la hora de detectar fallos tempranos. En ese sentido, destacó que la cuestión es que “cuanto antes detectes cualquier fallo, cualquier problema que puedas tener en el software, cuanto antes mejor. Y, por lo tanto, el tener un modelo de simulación, un gemelo digital, llámalo como quieras, te puede ayudar a encontrar esos problemas lo antes posible y poder solucionarlos lo antes posible para no arrastrarlos y ahorrarte al final bastante dinero y tiempo”. 

Pablo Ciáurriz, representante de CEIT, puso un ejemplo de lo que se vino a llamar en la Mesa Redonda Gemelo Digital 360º: “El que mantiene la estructura toma esos datos y, si seguimos desarrollando la herramienta, podríamos incluir esos datos para la mejora de los modelos, ¿no? Lo que pasa aquí es que, en este caso, no únicamente es importante coger el dato, porque el dato lo cogería el que mantiene la infraestructura. Pero, aparte del dato del desgaste que se ha producido, haría falta tener los datos de la circulación que ha habido por esa línea, que los puede tener otra empresa. Haría falta tener entonces los datos quizás del clima o cómo ha sido el movimiento de arena durante ese tiempo... que lo puede tener otra empresa. Y según explicó, a veces la medida de por sí no puede dar toda la información, sino que hacen falta también otros datos que, en el caso del ferrocarril, no siempre la misma empresa es la que tiene todos los datos o todas las condiciones que han influido en esa medida”. 

Procesamiento de señales y ‘Machine Learning Incremental’

“Nosotros hacemos una recopilación de todas las señales, tanto del proceso como de la sensórica adicional que vemos que, dependiendo del caso de uso, pueda ser más afín para esa finalidad, y recopilamos toda esa información todo enfocado a poder llegar a predecir la defectología”, añadió desde Lortek, Beatriz Chicote. “Lo aplicamos tanto para las señales de perfilometría, para visión, para termografía, para todo tipo de tecnologías. Extraemos esa información, analizamos cuál es la información relevante, aplicamos las técnicas basadas en Machine Learning que nos resulten más adecuadas, más ad hoc para ese caso de uso, y todo eso está focalizado siempre para esa predicción de la defectología, siempre focalizado en ese sentido”. 

El representante de la Mesa de Tekniker, Ismael Ruiz de Argandoña, desveló que en uno de los casos que enseñó Mikel Armendia durante la jornada, el telescopio LSST, Tekniker había desarrollado el controlador del sistema principal del telescopio, el que mueve la cámara. “Eso tiene los dos ejes principales, el de azimut y el de elevación, cada uno con prácticamente 16 motores lineales, cojinetes hidróstaticos, reglas de Heidenhain, de cuatro cabezas, además tiene muchísimos ejes auxiliares, rotadores de cables, cubiertas de espejos, control térmico, se puede controlar localmente, remotamente… Tienes que desarrollar un controlador desde cero y es bastante complejo. Cuando vas allí, estás a 2.700 metros, a dos horas de la civilización, con arañas del tamaño de un puño… Las condiciones de puesta en marcha son duras”. Ruiz de Argandoña afirmó, además que cada mes que te retrasas en la puesta en marcha le cuesta al cliente dos millones de dólares, por lo que tienes que llevar el programa probadísimo. Y, ¿cómo lo haces si no tienes, si no has dispuesto previamente del ‘cacharro’? Se preguntó y se contestó así mismo: “Al final, lo que haces es un modelo de simulación, un modelo que se comporte exactamente igual que el telescopio. Lo ideal es que tu controlador se ejecute en tu hardware final, es decir, en el PLC-PC, en el hardware final, y tu controlador no se entere de si está atacando al telescopio real o a su modelo virtual. Y tú depuras el programa. Lo depuras, le haces pruebas manuales, automáticas… pruebas toda la casuística que pueda haber y con eso igual puedes llegar a corregir un 95 o un 96-97% de los errores. Si no, es inviable”. 

MathWorks, lo que opinan los clientes

Finalmente, Pilar Meneses de Cidetec se centró en los beneficios que ofrece MathWorks a sus clientes. Así, en su opinición, MathWorks se ha ido actualizando y ha ido mejorando. “Eso también se nota a la hora de hacer herramientas y de forma que se reduzcan los tiempos, incluso que sea mejor que otros puedan coger los mismos modelos y de alguna forma también para el cliente final digamos que la interfaz es mucho más visual y más vistosa para ellos. Yo creo que eso también les gusta más. En ese sentido, sé que seguiréis evolucionando”, concluyó. 

----

Este artículo aparece publicado en el nº 547 de Automática e Instrumentación págs. 58 y 59.