Gemelo digital, una tecnología clave para la industria

Casi 4 años después de nuestro primer artículo dedicado al concepto ‘gemelo digital’ (AeI abril 2021) volvemos a la carga para analizar cuál ha sido la evolución del mismo y, sobre todo, conocer casos de éxito e implementaciones reales de este modelo virtual de activos físicos con flujo de datos entre ambas realidades. Es posible que el ‘hype’ haya envejecido mal o, tal vez, lo contrario. Hablamos de ello con alguno de los especialistas en este tipo de tecnología.

PREGUNTAS

1. ¿Cuál es la definición actual que se ajusta mejor al concepto ‘gemelo digital’ desde la propuesta de valor de su compañía?

2. ¿Qué casos de éxito reales existen operativos a escala productiva más allá de demos o pruebas de concepto?

3. ¿Qué papel tiene la IA en el desarrollo de estos modelos?

4. ¿Son previsibles a futuro inversiones relevantes en este tipo de modelos?

1. En Microsoft, entendemos el concepto de gemelo digital como una representación virtual dinámica y precisa de un entorno físico. A través de Azure Digital Twins, ofrecemos una plataforma basada en la nube que permite modelar entornos complejos, como fábricas, redes energéticas o infraestructuras urbanas, integrando datos de sensores IoT, inteligencia artificial y análisis avanzado.
 

Lo que distingue a nuestra plataforma es la capacidad de monitorizar, en tiempo real, los activos físicos sin necesidad de estar físicamente presentes. Esto facilita obtener información detallada sobre su funcionamiento y permite tomar decisiones informadas. Además, mediante el análisis de eventos pasados en el gemelo digital, las organizaciones pueden predecir comportamientos futuros, creando modelos predictivos que optimicen operaciones y permitan la toma de decisiones anticipadas.
 

Una de las grandes ventajas de los gemelos digitales es su capacidad para realizar simulaciones. Gracias a estas simulaciones, es posible aplicar los aprendizajes obtenidos al activo físico, incluso dotándolo de autonomía para realizar tareas rutinarias y tomar decisiones independientes. Esto transforma a los sistemas en entes autónomos que optimizan su propio funcionamiento y reducen la intervención humana en las operaciones cotidianas. Por ejemplo, en un entorno de fábrica remoto, es posible realizar tareas como la lectura de contadores a través del gemelo digital, accediendo a la información predictiva sobre el funcionamiento de las máquinas y realizando ajustes sobre su rendimiento sin necesidad de estar en el lugar.

2. El potencial de los gemelos digitales se está extendiendo a gran escala en varios sectores, por ejemplo, a la planificación urbana y la sostenibilidad. Esta tecnología facilita modelar ciudades inteligentes que optimizan el consumo de recursos, mejoran la resiliencia al cambio climático y diseñan estrategias para alcanzar la neutralidad en carbono. Ejemplo de ello es la implementación de un gemelo digital a gran escala en Berlín, donde Bentley ha integrado esta tecnología en un campus inteligente para monitorizar indicadores de sostenibilidad. También destacan soluciones como ArcGIS de ESRI, que permite crear mapas web interactivos con infraestructura espacial para gobiernos locales, o el caso de Plain Concepts, que ha aplicado la IA generativa y los gemelos digitales en el sector de la construcción con Heijmans. Además, Unity está impulsando la transformación de las grandes ciudades a través del diseño urbano y la planificación operativa con modelos digitales avanzados.

Otro caso destacado es la colaboración con la Generalitat de Catalunya en el desarrollo de gemelos digitales para la gestión de cuencas hidrográficas. Esta solución permite validar políticas, anticipar eventos críticos y optimizar la toma de decisiones dentro de la red hídrica, contribuyendo a una gestión más eficiente y sostenible de los recursos naturales.
 

En el ámbito industrial, Stevanato Group utiliza réplicas digitales de sus equipos de montaje para mejorar el diseño, la puesta en marcha y las operaciones de sus proyectos. Gracias a esta tecnología, la compañía optimiza procesos en la fabricación de dispositivos médicos, reduciendo el tiempo de comercialización y mejorando la calidad del producto.

3. La inteligencia artificial desempeña un papel clave en la evolución de los gemelos digitales al elevar su capacidad de análisis, predicción y automatización. Uno de los principales beneficios es la aplicación del mantenimiento predictivo. La IA permite analizar datos operativos, detectar anomalías y anticipar fallos antes de que ocurran, lo que reduce tiempos de inactividad, optimiza la asignación de recursos y disminuye los costos asociados a reparaciones imprevistas.

La optimización del consumo energético es otro aspecto fundamental. La inteligencia artificial predice la demanda de energía y ajusta dinámicamente la distribución de las cargas, lo que maximiza la eficiencia y minimiza el desperdicio. Además, la integración de gemelos digitales con herramientas avanzadas de análisis de datos facilita la identificación de oportunidades de mejora, como la optimización de la refrigeración en los centros de datos.

4. El futuro de los gemelos digitales está claramente orientado a una expansión significativa, impulsada por la continua evolución de la inteligencia artificial, IoT y el análisis de datos en tiempo real. La capacidad de modelar, simular y optimizar activos físicos a través de gemelos digitales está abriendo nuevas fronteras para sectores emergentes.

A medida que más organizaciones reconocen el valor de contar con una representación digital precisa de sus activos, la adopción de esta tecnología se acelerará en los próximos años. Además, la creciente demanda de sostenibilidad y eficiencia energética está llevando a un incremento en el uso de gemelos digitales para modelar entornos urbanos, gestionar redes de energía y optimizar procesos industriales. Con la capacidad de predecir el comportamiento futuro de los activos y reducir el impacto ambiental, los gemelos digitales se posicionan como herramientas clave para cumplir con los objetivos de sostenibilidad, un área en la que Microsoft ya está invirtiendo fuertemente.

La integración de la IA generativa en estos modelos también abrirá nuevas posibilidades para automatizar tareas complejas, optimizar operaciones en tiempo real y permitir la toma de decisiones autónoma, lo que representa una inversión esencial para las organizaciones que buscan mantenerse competitivas en un mundo cada vez más automatizado.

1. Para nosotros, un gemelo digital es mucho más que una simple réplica virtual. Lo vemos como un modelo vivo de un objeto físico, que respira y evoluciona con los datos en tiempo real que le proporcionan sus sensores. Imagina tener el pulso constante de una fábrica, un edificio o incluso una ciudad entera, reflejado en un entorno virtual que te permite anticipar problemas, optimizar recursos y tomar decisiones más inteligentes. Es el espíritu que hay detrás de AWS IoT TwinMaker, que permite a nuestros clientes replicar digitalmente desde equipos industriales hasta líneas de producción completas, a fin de ayudarles a optimizar sus recursos y ser más eficientes y competitivos.

2. Los gemelos digitales son una tecnología que ya está asentada y tenemos ejemplos tanto dentro como fuera de España. El Gobierno de Castilla-La Mancha, en colaboración con Esri, partners de AWS, ha construido un gemelo digital de toda la región en relación a sectores como la economía, turismo, incendios forestales… De hecho, en los primeros meses de 2023 este modelo se empleó para optimizar la instalación de paneles solares en un centro empresarial tecnológico. Además, a nivel global también estamos impulsando implementaciones muy interesantes como INVISTA, que está utilizando gemelos digitales para optimizar sus operaciones de fabricación; o Carrier, que los está aplicando para monitorizar datos operativos en edificios inteligentes.

3. La Inteligencia Artificial es fundamental en el desarrollo de este tipo de modelos. Gracias al machine learning, podemos procesar la enorme cantidad de datos que generan los sensores, identificar patrones y predecir comportamientos. Esto nos permite no solo visualizar el estado actual de un activo, sino también anticipar fallos, optimizar su rendimiento y mejorar su eficiencia.
 

4. Absolutamente. En AWS, estamos comprometidos con la innovación y la sostenibilidad, y los gemelos digitales son una pieza clave en este camino. Por ello, seguiremos invirtiendo en herramientas y tecnologías que permitan a nuestros clientes construir un futuro más eficiente y sostenible.

1. En Geprom, part of Telefónica Tech, definimos el gemelo digital como una réplica virtual de un activo, proceso o sistema físico, creada en tiempo real con datos de sensores, robots y otros sistemas de fábrica, y con modelos analíticos.

Su objetivo es simular, predecir, analizar y optimizar el rendimiento de activos y procesos antes de implementarlos para validar y mejorar el sistema productivo sin riesgos y asegurando las inversiones.

2. Desde Geprom, part of Telefónica Tech, hemos implementado con éxito soluciones de gemelo digital en entornos productivos reales en diferentes sectores, como en automoción, alimentación o materias primas.

Un ejemplo destacado es nuestra colaboración con SEAT y Grupo VW, donde controlamos y gestionamos la producción en tiempo real en las plantas de Martorell y Zona Franca, entre otras, a través de uno de nuestros sistemas de software que integramos, Legato. 

A raíz de este proyecto, con el cual capturamos más de 4 millones de registros de datos a la hora, hemos desarrollado e integrado un gemelo digital del flujo intralogístico basado en AGV. Esto permite analizar y predecir los flujos logísticos necesarios y el número de AGV para satisfacer las necesidades y consumos de las líneas de producción a nivel de tiempos y piezas necesarias según las órdenes de fabricación. 

Además, hemos integrado otros dos proyectos de gemelo digital en un cliente de alimentación y otro de producción de acero.

3. La inteligencia artificial (IA) es un componente clave para los gemelos digitales, ya que utiliza datos reales de fábrica y también modelos analíticos para predecir, optimizar y automatizar su comportamiento. 

La IA, al integrarse con IoT y Big Data, permite analizar datos en tiempo real, predecir comportamientos y optimizar procesos. Por ejemplo, la IA facilita la inclusión en los gemelos digitales de información resultante de análisis predictivos, optimizaciones en tiempo real o simulaciones avanzadas con modelos específicos. Además, la IA permite automatizar y dotar de cierta autonomía a los gemelos digitales en la toma de decisiones.

Asimismo, en nuestra colaboración con CELSA Group estamos desarrollando un gemelo digital que utiliza IA para predecir flujos de procesos productivos, tomar decisiones informadas y corregir errores antes de que ocurran, con el objetivo de optimizar la capacidad productiva.

4. Sí, prevemos que el mercado de los gemelos digitales seguirá creciendo en los próximos años, convirtiéndose en una tecnología clave para la industria por los beneficios que ofrece, el impulso de la digitalización industrial y la creciente adopción de las nuevas tecnologías.

Se prevé que el crecimiento global de los gemelos digitales sea aproximadamente del 37% hasta 2030 (llegando a los 156 mil millones), lo que indica un incremento relevante en la inversión para su adopción en diversos sectores industriales. Para dar respuesta a esta demanda, en Geprom, part of Telefónica Tech, estamos invirtiendo en tecnologías avanzadas y en soluciones innovadoras para nuestros clientes.

1. En el mundo de la fabricación, el gemelo digital es la representación virtual de objetos físicos. ¿Cómo crearlos y gestionarlos? Las tecnologías de escaneo de nubes de puntos tienen la capacidad de medir las superficies de las piezas fabricadas y los productos ensamblados de manera rápida y precisa, por lo que son las herramientas ideales para crear gemelos digitales. También es necesario contar con una sólida solución de gestión de datos digitales para administrar adecuadamente grandes proyectos de medición 3D, encapsular los metadatos que vinculan las piezas medidas al proceso de producción y compartir digitalmente los gemelos digitales en toda la empresa. 

2. Al simular la realidad dentro de un entorno virtual, las tecnologías de gemelos digitales están logrando grandes avances en muchos campos destacados, como la fabricación, la construcción y la atención médica. Los gemelos digitales basados en datos de escaneo 3D precisos validan y mejoran la fabricación. Permiten realizar procesos de ensamblaje digital y controles de calidad que reducen costes, aceleran los plazos de lanzamiento y mejoran la forma, el ajuste y la función. 

Ejemplos de ello serían los siguientes escenarios:

• El caso de un fallo de producción. Tener escaneadas todas las piezas fabricadas les permite a los equipos de control de calidad volver a las piezas fabricadas en las últimas 24 horas y analizarlas virtualmente para determinar con precisión qué piezas son incorrectas, y retirarlas del almacén antes del envío, con lo cual se evita un costoso retiro del mercado. 
• Imagine ahora que es un fabricante de equipo original (OEM) que recibe escaneos de prototipos de piezas de varios proveedores. Al ensamblarlos virtualmente se descubre que un proveedor utilizó una revisión incorrecta de un modelo CAD. Se comunica inmediatamente con el proveedor y le indica que use la iteración correcta, nuevamente, antes de la producción y el envío. 
• Un fabricante de piezas de recambio escanea las piezas de acoplamiento de su nuevo producto, convierte estos escaneos en superficies NURBS e importa estos modelos de ingeniería inversa en el software de simulación para analizar el comportamiento del nuevo diseño del producto una vez ensamblado. Una simulación de este tipo ayuda a descubrir y solucionar un problema dimensional que habría reducido la durabilidad del producto. 

3. Una cosa es comprender el valor potencial que puede tener la IA en la fabricación. Otra es implementarla realmente. Sin datos digitales iniciales, la IA no tiene sentido. Por lo tanto, primero deberíamos comenzar a analizar iniciativas para recopilar datos en nuestro entorno de metrología.

¿Cuántos datos se requieren para crear y entrenar modelos de IA? Para el análisis dimensional, millones de dimensiones serían un punto de partida, con el objetivo de alcanzar miles de millones. La eficacia de la IA depende de la calidad de los datos con los que se entrena. Los datos deficientes o sesgados pueden generar resultados inexactos, lo que hace que la validación humana sea fundamental.
 

Nuestra recomendación es construir un repositorio centralizado que permita almacenar el gran volumen y la gran variedad de datos de medición 3D necesarios para construir modelos de IA confiables, luego almacenar los datos con todas sus propiedades significativas, es decir, metadatos (los metadatos juegan un papel fundamental en el proceso utilizado para entrenar modelos de IA. Establecen un contexto que permite que el sistema procese, categorice y analice la información con precisión). Y, por último, establecer un flujo constante de nuevos datos: una canalización de sus inspecciones completadas y análisis dimensionales, para alimentar a los agentes de IA. Muchos de nuestros clientes ya comienzan a gestionar sus datos de metrología 3D con PolyWorks|DataLoop™, que es la herramienta perfecta para hacerlo, ya que proporciona las 4 V de la IA: volumen, variedad, veracidad y velocidad.
 

4. Para maximizar el rendimiento de un sistema de gestión de datos digitales, las empresas deben considerar crear una estrategia de metadatos que incluya la identificación de la información clave sobre las piezas medidas y los procesos que debe mantenerse dentro de los proyectos de medición.

Las empresas que visualizan hacer un uso exhaustivo de los procesos con gemelos digitales basados en nubes de puntos deben implementar un sistema de gestión de datos digitales, como PolyWorks|DataLoop™ de InnovMetric, para garantizar la escalabilidad de sus procesos. Sólo un sistema de gestión de datos puede manejar decenas de miles de archivos y conservar los valiosos metadatos que describen de dónde vienen los datos y cómo se produjeron. Un sistema de este tipo mejora la eficacia del equipo al permitir que los consumidores de gemelos digitales extraigan los datos del sistema por sí mismos, sin instrucciones de quienes producen los datos. 

1. Los mundos virtuales creados con las tecnologías de Dassault Systèmes proporcionan un entorno digital que impulsa la innovación y la optimización de procesos, a la vez que reduce riesgos y costes. En este contexto, el concepto de lo que llamamos gemelo virtual es fundamental. Se trata de la representación digital de un activo o proceso físico, que evoluciona más allá del simple modelo 3D para replicar la realidad con una precisión científica. Gracias a su actualización constante con datos, hace posible analizar comportamientos, anticiparse a posibles problemas o mejorar la eficiencia operativa. La interconexión de múltiples gemelos virtuales permite modelar ecosistemas complejos.
 

Hoy, las experiencias basadas en gemelos virtuales encuentran aplicación en ámbitos industriales muy diversos. Por ejemplo, se usan para facilitar la optimización del ciclo de vida de los productos, al simular y validar diseños antes de su fabricación. También se usan para mejorar la eficiencia operativa en los entornos de fabricación, al supervisar el rendimiento de activos en tiempo real y facilitar la detección temprana de incidencias. Además, se recurre a ellos en la validación y simulación online de distintos escenarios y configuraciones dentro de un entorno virtual seguro.

Los mundos virtuales creados con la plataforma colaborativa en la nube 3DEXPERIENCE y aplicación como DELMIA, se basan en cuatro pilares: el diseño, la operación, el mantenimiento y la optimización. 
 

2. Los gemelos virtuales creados con nuestras soluciones benefician a empresas de cualquier tamaño: desde startups hasta compañías del IBEX. Un caso muy ilustrativo es el de Aciturri, una empresa clave en el sector aeronáutico español, que ha utilizado nuestra plataforma 3DEXPERIENCE para digitalizar sus procesos de fabricación y para transformar su forma de trabajar.

El objetivo de este proyecto, en continua evolución, es mejorar la gestión de procesos, desde el desarrollo de productos hasta su fabricación, consolidando la tecnología y garantizando la integridad de los datos en toda la organización. Con la digitalización en 3D y la simulación avanzada, la compañía ha podido optimizar sus procesos productivos y se ha adaptado mejor a los requerimientos de algunos de sus clientes más estratégicos​​.

Otro ejemplo, esta vez en automoción y en un ámbito global, ha sido el acuerdo de colaboración a largo plazo anunciado en febrero entre nuestra compañía y Grupo Volkswagen, para el desarrollo de vehículos de última generación mediante la implementación de nuestra plataforma de colaboración en la nube 3DEXPERIENCE.
 

El Grupo Volkswagen la ha elegido como su plataforma principal de ingeniería y fabricación. Gracias a ello, especialistas, diseñadores y otros profesionales de las distintas marcas del grupo utilizarán gemelos virtuales para agilizar el desarrollo de vehículos. Esto permitirá a los equipos simular, probar y perfeccionar cada aspecto del desarrollo de vehículos en un entorno virtual colaborativo antes de que comience su producción física, garantizando al mismo tiempo el cumplimiento de las regulaciones globales y los estándares de sostenibilidad.
 

Además, también acabamos de anunciar nuestra colaboración con Apple para integrar nuestra plataforma 3DEXPERIENCE con su dispositivo Apple Vision Pro. Esta colaboración fructifica en la creación de la aplicación ‘3DLive’, que permite a ingenieros y diseñadores a interactuar con y a trabajar en modelos 3D en su espacio físico en tiempo real, de forma colaborativa y remota. La aplicación facilitará la identificación y resolución de problemas de diseño y mantenimiento antes de llegar a las plantas, lo que ahorra costes y tiempo en la producción.

3. En Dassault Systèmes, la inteligencia artificial ha sido una parte integral de nuestras soluciones y procesos durante décadas. Su aplicación en la industria abarca desde el diseño de productos hasta la optimización operativa y la planificación de la cadena de suministro. 
 

A modo de ejemplo, hoy, a través de la IA generativa, aceleramos la creación de productos al optimizar simulaciones y pruebas, además de reducir los costes. En el ámbito operativo, aplicamos algoritmos avanzados para el mantenimiento predictivo, lo que permite anticipar fallos y mejorar el rendimiento de los activos. 

La IA y los gemelos virtuales están transformando la industria y, con nuestra plataforma 3DEXPERIENCE, seguimos liderando esta evolución, ayudando a las empresas a aprovechar todo el potencial de la innovación en sus operaciones.
 

4. Sí. En el sector industrial existe una clara tendencia hacia una mayor adopción e inversión en tecnologías de gemelos digitales, impulsada principalmente por sus beneficios en términos de eficiencia, optimización de procesos y reducción de costes. Por ejemplo, según Fortune Business Insights, el mercado global de gemelos digitales crecerá entre 2025 y 2032 a una tasa de crecimiento anual compuesta superior al 40%. McKinsey afirma que aproximadamente el 70% de los líderes tecnológicos de las principales empresas persiguen activamente y asignan recursos a este tipo de iniciativas, siendo la industria el sector donde se esperan los mayores avances.

Como un claro catalizador de la transformación digital, las experiencias de gemelos virtuales ayudan a las compañías manufactureras a reducir su huella medioambiental, desde el diseño y la fabricación, pasando por la cadena de suministro, hasta el reciclaje o la reutilización, reduciendo el uso de recursos y la generación de desechos. Los mismos también resultan claves para incorporar la reutilización desde la propia fase del diseño de productos o para prolongar la vida útil de los artículos fabricados.

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Este artículo aparece publicad0 en el nº 562 de Automática e Instrumentación pág 64 a 70.