El gemelo digital para todos

En muchos y diferentes medios, foros, reuniones, congresos, jornadas y conversaciones tanto profesionales como particulares, se habla mucho, y algunas veces confusamente, sobre lo que se ha denominado gemelo digital.

Al igual que cuando se publicó un artículo del firmante denominado Transformación digital para todos con la pretensión de intentar hacer llegar a todos los públicos nociones básicas sobre ello, pretendo ahora hacer lo mismo en base a los siguientes interrogantes: ¿qué es?, ¿cómo se lleva a cabo? y ¿para qué sirve un gemelo digital?, GD de ahora en adelante.

Advierto que no soy un experto en la materia, pero quizás por ello es por lo que creo me encuentro capacitado para escribir genéricamente sobre este asunto de lo que he aprendido de las empresas a las que asesoro, que no solo tienen a los expertos, sino que han desarrollado una plataforma IIoT (Industrial Internet of Things) revolucionaria, de fácil uso y tremendamente eficaz a la hora de desarrollar un GD.

Previamente quisiera repasar unas definiciones básicas en este campo.

Se conoce como digitalización, la "acción y efecto de digitalizar", verbo que a su vez puede definirse como "registrar datos en forma digital" o en su segunda acepción, "convertir o codificar en números dígitos datos o informaciones de carácter continuo", como por ejemplo una imagen fotográfica, o un documento, o un libro. Casos específicos son la digitalización de documentos y de películas o imágenes.

En el ámbito de las comunicaciones, se considera digitalizar a la transcripción de señales analógicas a señales digitales, lo que se denomina proceso de conversión analógica-digital.

En el ámbito empresarial, la digitalización se asocia con la transformación digital de los negocios, entendida como la acción de habilitar, mejorar, o evolucionar, las funciones empresariales, operaciones comerciales, modelos de gestión de clientes, y/o procesos de comunicación, aprovechando las tecnologías digitales.

Realmente y de forma simple, se define la transformación digital como el cambio asociado con la aplicación de tecnologías digitales en todos los aspectos de la sociedad humana.

Finalmente, se conoce genéricamente el GD, como un modelo virtual de un objeto físico. Abarca el ciclo de vida del objeto y utiliza los datos en tiempo real enviados por los sensores del objeto para simular el comportamiento y supervisar las operaciones.

Realmente un GD es una tecnología habilitadora para la Industria 4.0, ya que permite una adquisición e intercambio simple de datos, el acceso a un mayor número de fuentes de información y un elevado grado de interoperabilidad.

Definiciones genéricas todas que nos sirven de preámbulo para donde quisiera llegar, a que se entienda el futuro uso masivo de estas tecnologías en el ámbito de la industria en general y de la defensa en particular, creando gemelos digitales para completar el ciclo de Mantenimiento 4.0 dentro de la llamada Logística Inteligente, es decir, el mantenimiento correctivo, preventivo, predictivo y prescriptivo o proactivo de cualquier activo, entendiendo este último como el mantenimiento referido a prescribir acciones de acuerdo con los datos recibidos, y entendiendo como activo a cualquier sistema, equipo o componente, de donde se puedan extraer datos, que junto con el resto de las tecnologías habilitadoras, en este caso, de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático, realidad virtual (RV), realidad aumentada (RA), y realidad mixta (RM) nos llevará a un fácil y eficaz mantenimiento inteligente durante todo su ciclo su vida.

Pongamos para ello, un ejemplo, nuestro activo va a ser el del motor, en este caso, de un buque.

Hasta ahora, el mantenimiento de ese motor siempre ha sido correctivo y preventivo, necesitábamos para ello formación técnica del personal, técnicos con conocimiento específicos del motor, sus necesidades de mantenimiento preventivo, (procedimiento en revisiones, datos y características de repuestos, etc), el historial del motor, las incidencias y averías, la catalogación de repuestos, imágenes, esquemas y tablas descriptivas.

Es decir, formación y datos, miles de datos de documentación, de fabricación y fabricante, actuación en caso de mantenimiento correctivo y prevención a través del mantenimiento preventivo.

Finalmente, para un sostenimiento completo, la necesidad de conexión y coordinación con la logística propia de la gestión del repuesto, pedidos, situación operativa, etc.

En nuestros días, para todo ello, en los buques se lleva su control a través de sus centrales de máquinas, que incluyen a su vez una central de datos donde además de controlar los motores, registran las incidencias, y actúan como herramientas de análisis y test de funcionamiento que pueden llegar a determinar y registrar la incidencia o avería, y a indicar alertas de mantenimiento correctivo y preventivo. Es algo así como lo que hay en el mantenimiento de los automóviles, donde su central informática (CPU), da indicaciones y alertas al usuario, para que, una vez llevado al taller, las unidades exteriores inteligentes de las marcas, se conectana esa CPU y resuelven el mantenimiento correctivo, la avería. Como todo usuario de automóvil conoce, las revisiones rutinarias recomendadas por el fabricante componen el mantenimiento preventivo.

Esto es la Logística y el Sostenimiento 3.0, tradicional y usual hasta ahora, necesitando siempre contacto directo continuo entre fabricante del motor, de los repuestos, el mantenedor, los astilleros y talleres, y el usuario, el propio buque con los ingenieros y mecánicos correspondientes.

Se trata con el GD (Digital Twin), de digitalizar todo ese proceso para llevar a cabo un sostenimiento/mantenimiento inteligente, lo que se denomina Logística 4.0 o Logística Inteligente, que en contrapunto a la Logística 3.0, además de llevar el mantenimiento correctivo y preventivo, sea inteligente para poder ser predictivo y prescriptivo o proactivo, y ser más eficaz, fácil y más económico, y, además, tenga apoyo durante todo su ciclo de vida (ACV).

Para crear ese modelo digital que buscamos es necesario la intervención y colaboración entre todos los implicados:

-El fabricante que aporta y digitaliza los datos del activo, en este caso, el motor, con toda su documentación e identificación de partes y la catalogación necesaria para identificar repuestos y componentes.

Un fabricante proveedor que crea que este nuevo producto va a dotar de más información tanto al cliente como a él, y que, en este sentido, crea que esto será un plus de calidad a la hora de elegir los equipos que acabarán en el buque.

Un fabricante que a la hora de vender su equipo/sistema lo haga junto a su GD, que debe ser la mayor aproximación digital de su equipo real para ganar en fiabilidad, y que, además, podrá saber exactamente cuándo va a fallar y cuándo debe hacer los mantenimientos.

-Unos almacenes de logística inteligentes e interconectados que gestionarán digitalmente los datos de los stocks de repuestos en todos los escalones de mantenimiento.

-El mantenedor, astillero, arsenal o taller, que recibirá los datos digitalizados para en su caso, intervenir con el personal, maquinaria y herramientas digitales necesarias. Es el componente del GD denominado GD de control (GDC).

-El usuario, el buque, el componente del GD embarcado (GDE), que, mediante la monitorización de los datos precisos del activo, lleva a cabo en su caso el mantenimiento correctivo, preventivo, predictivo y prescriptivo de base a través de las herramientas físicas y digitales necesarias.

-El hilo digital, HD  (digital thread), la otra pata necesaria del GD, para que todos los elementos implicados del GD estén interconectados, y además, puedan hacerlo durante todo el ciclo de vida mediante otras herramientas específicas de gestión del mantenimiento PLM (Product Lifecycle Management). Es el hilo de conexión necesario para conectar datos e información en todas las etapas del ciclo de vida del producto, incluido el diseño, la ingeniería, la fabricación, las pruebas, la distribución y el servicio. Un hilo digital que permita compartir información entre diferentes departamentos y sistemas, facilitando la colaboración y permitiendo una toma de decisiones más rápida.

-Y, finalmente, deberá existir una plataforma IIoT, donde se representen los distintos GD de cada sistema y coexistan e interaccionen unos con otros, una plataforma que almacene los datos digitalizados, que los trate, que aporte algoritmos ultrarrápidos por medio de redes neuronales para que den soluciones instantáneas aplicando IA mediante aprendizaje ML (machine learning). Una plataforma IIoT que interconecte a todos los usuarios mediante el dedicado "hilo digital" en base a comunicaciones eficientes y seguras. Una plataforma que monitorice y sensorize el activo motor de acuerdo con las necesidades, que proporcione herramientas a través de los datos que recibe para predecir incidencias o averías a través del ML y con herramientas de mantenimiento correctivo y preventivo supletorias por medio de teleasistencia con el uso y ayuda de la RV, RA y RM.

Si he escogido el ejemplo del motor que estimo pudiera ser aclaratorio para entender definitivamente qué es y cómo funciona el gemelo digital (GD), apliquemos una incidencia al motor para comprender claramente el funcionamiento:

El usuario GDE, el mantenedor GDC, y el fabricante tienen un modelo digital del motor del buque, esto es una representación 3D del activo motor. Los tres, usuario GDE, fabricante GDC, y mantenedor, previamente han definido los parámetros de vigilancia que cada uno tiene en pantalla a través de tablas, dashboards y representaciones gráficas, etc.

Previamente también, se han definido entre todos las indicaciones, alertas o alarmas, por ejemplo, un nivel de aceites, necesidad de limpieza o cambio de filtros, temperaturas en componentes, presión de aire y fluidos, vibraciones, etc.

En un momento determinado, los terminales de los GD dan una alerta, por ejemplo, de exceso de temperatura y vibraciones que determina el encendido de una alarma y activa una ventana con la forma de proceder.

Supongamos que indica que, sin ser prioritaria, recomienda vigilancia y comprobaciones. El buque inicia, a través de su terminal del GDE, y ayudado de un módulo especifico que se ha desarrollado por aprendizaje ML, el procedimiento de investigación y comprobación, y determina el alcance y la acción a tomar, esta es realmente la finalidad del GD, supongamos, que le indica en su terminal, posible malfuncionamiento del cilindro 1, requiere más comprobaciones, pero en el proceso de investigación, aumenta más la temperatura y el sistema, previamente manipulado para ello, para el motor y solicita acciones y comprobaciones más detalladas en ese cilindro 1.

El GDC, o sea, el mantenedor, el astillero o arsenal de apoyo, por su parte, está recibiendo lo mismo en su GD. Ambos, usuario y mantenedor, conectan su terminal digital e investigan el cilindro1 a través de sus GD, que se introducen en ese cilindro y determinan que su malfuncionamiento corresponde a un mal estado de un inyector y necesitaría ser reemplazado. 

El usuario GDE, así lo decide, e informado en su terminal, ejecuta el proceso de reparación ayudado en pantalla de presentación de la documentación y manual de mantenimiento, y a su vez apoyado por el mantenedor arsenal/astillero mediante teleasistencia conectados. Paralelamente el usuario GDE gestiona la disponibilidad de repuesto en su pañol que está interconectado con la central. Lo hay, pero el sistema a su vez presenta nivel de stock bajo mostrando alarma de nivel, lo que se transmite automáticamente a almacenes del GDC que gestiona la petición para entrega al buque de la forma más rápida posible, lo que determina por ubicación, operatividad, calendario y urgencia, y a su vez comunica al fabricante la necesidad de entrega al arsenal de nuevo repuesto para mantenimiento de stocks.

Finalmente, el usuario buque GDE, una vez reparada la avería, queda todo registrado puntualmente en su historial como en el de los demás gemelos para conocimiento y acciones de todos finalizando el proceso.

Pero veamos también otra alternativa posible usando ML, supongamos también que de acuerdo con un estado circunstancial como pudiera ser condicionantes meteorológicos adversos, los responsables quieren tomar otra decisión, y para ello quisieran conocer que ocurriría si no cambiásemos el inyector y continuar navegando en esas condiciones hasta evadir la tormenta, el GD puede simular ese escenario, porque no solo analiza los datos y te ofrece soluciones, sino que te da soluciones alternativas para conocer cuándo y hasta donde nuestro sistema es capaz de aguantar sin colapsar otras partes del motor.

He querido presentar este ejemplo 'doméstico' pues creo que pudiera ser un ejemplo claro para todos, de utilidad, eficacia y economía en la acción de mantenimiento de una forma inteligente mediante el GD.

Piensen no solo en las plataformas IIoT necesarias para el GD, también en su hilo digital HD, y por supuesto también, en lo datos necesarios, los miles y millones de datos que se manejan de los activos y la necesaria buena gestión y procesado del Big Data y su análisis para un buen funcionamiento del GD que nos proporcionará qué puede pasar en el futuro, la predicción, y qué debemos de hacer, la prescripción.

Las soluciones y la gestión eficaz de ambos nos darán unos gemelos digitales que sin duda van a proporcionar a la industria, a los mantenedores y a los usuarios, con unas herramientas mucho más eficaces y económicas pudiendo controlar en permanencia cualquier activo que se considere durante todo su ciclo de vida.

En definitiva, el futuro de la tecnología de GD es bastante prometedora, con avances continuos y adopción en varias industrias. Además, entre los desarrollos potenciales que podríamos ver habrá:

-Mayor integración: los GD se integrarán más con otras tecnologías, como la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML). Esto les permitirá aprender de experiencias pasadas y hacer predicciones más precisas sobre eventos futuros.

-Mayor automatización: con una mejor integración de los GD con AI y ML, es probable que la tecnología se automatice más. Esto permitirá una toma de decisiones más eficiente y eficaz, así como una resolución de problemas más rápida.

-Interconectividad mejorada: los GD estarán más interconectados con otros sistemas, lo que les permitirá comunicarse e intercambiar datos más fácilmente. Esto facilitará una mayor colaboración y el intercambio de conocimientos entre diferentes departamentos, equipos y organizaciones.

-Expansión de aplicaciones: los casos de uso de los GD se expandirán más allá de sus aplicaciones actuales en la fabricación, la construcción y la ingeniería. Se espera que los gemelos digitales se utilicen en áreas como la atención médica, el transporte y la planificación urbana.

-Sostenibilidad mejorada: los GD pueden ayudar a mejorar la sostenibilidad al proporcionar datos más precisos y detallados sobre el consumo de recursos, la generación de desechos y las emisiones. Estos datos se pueden utilizar para optimizar procesos y reducir el impacto ambiental.

En general, hay que decir que el futuro de los GD es brillante, con la tecnología lista para convertirse en una herramienta esencial para las empresas y organizaciones que buscan mejorar la eficiencia, reducir costos e impulsar la innovación.

En este punto, con respecto a la economía de gastos que puede suponer el GD, es necesario añadir que a la hora de la elección de una buena plataforma, no solo hay que tener en cuenta el tiempo de despliegue de esta en la unidad donde se aplique, también es necesario conocer el coste de las licencias asociadas a esa plataforma, ya que, en la mayoría de los casos, las plataformas llevan gastos de licencias de terceros que, llevado temporalmente al ciclo de vida de la unidad, dispara los gastos. En este sentido, existen plataformas desarrolladas desde cero, como la que me he basado en este artículo, que sin depender de terceros evita ese tipo de gastos de licencias, lo que también la dota de un sistema de “paquetización” de datos que le permite tener un alto rendimiento, haciendo que sus clientes ahorren en la transferencia a los servidores propios como externos, es decir, mandar muchos datos en muy poco espacio.