{"id":11641,"date":"2022-07-27T05:54:17","date_gmt":"2022-07-27T05:54:17","guid":{"rendered":"https:\/\/esi.uclm.es\/?p=11641"},"modified":"2022-09-29T19:43:21","modified_gmt":"2022-09-29T19:43:21","slug":"los-gemelos-digitales-y-su-aplicacion-en-la-industria","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/esi.uclm.es\/index.php\/2022\/07\/27\/los-gemelos-digitales-y-su-aplicacion-en-la-industria\/","title":{"rendered":"Los gemelos digitales y su aplicaci\u00f3n en la industria"},"content":{"rendered":"\n

Por Antonio Manjavacas<\/em> (egresado ESI-UCLM).<\/h3>\n\n\n\n

\u201cLos gemelos son muy pr\u00e1cticos. Siempre es bueno tener uno de repuesto<\/em> \u201d<\/p>— Billie Burke.<\/cite><\/blockquote>\n\n\n\n

Imagina que formas parte del equipo encargado de la seguridad de un reactor nuclear. En tu mano est\u00e1 garantizar que la instalaci\u00f3n implementa todas las medidas de seguridad necesarias para evitar accidentes, tanto sobre el entorno, como sobre sus trabajadores. Para poder lograr este objetivo, ser\u00eda interesante estimar c\u00f3mo los sistemas de seguridad del reactor reaccionar\u00e1n ante diferentes situaciones accidentales que no podemos permitirnos replicar de forma real, dada su peligrosidad. Necesitamos una forma de simular virtualmente el comportamiento del sistema ante diferentes escenarios potencialmente peligrosos. Y qu\u00e9 mejor forma de hacerlo que mediante un gemelo digital.<\/em><\/p>\n\n\n\n

La primera noci\u00f3n de gemelo digital<\/em> tiene su origen en el a\u00f1o 2003, de la mano de Michael Grieves, investigador de la NASA, que estableci\u00f3 los conceptos clave de este paradigma. No obstante, ser\u00eda su compa\u00f1ero John Vickers, en el a\u00f1o 2010, quien sugerir\u00eda el t\u00e9rmino digital twin<\/em> (gemelo digital) para aunar las ideas propuestas por Grieves.<\/p>\n\n\n\n

Un gemelo digital<\/strong> es una representaci\u00f3n virtual de un sistema f\u00edsico capaz de simular su comportamiento ante determinadas entradas o est\u00edmulos. Se han desarrollado gemelos digitales de edificios, veh\u00edculos, robots, ciudades e incluso personas, prob\u00e1ndose su utilidad en infinidad de \u00e1mbitos y sectores.<\/p>\n\n\n\n

<\/p>\n\n\n\n

No obstante, para que los gemelos digitales sean consistentes con el sistema f\u00edsico replicado, es necesario que exista una continua retroalimentaci\u00f3n en forma de datos entre ambos [1]. Volviendo al ejemplo inicial: si podemos recopilar en tiempo real datos procedentes de todos los sensores del reactor nuclear, seremos capaces de elaborar una suerte de representaci\u00f3n virtual del mismo, conocer su situaci\u00f3n actual, e incluso estudiar su respuesta ante diferentes situaciones accidentales simuladas.<\/p>\n\n\n\n

El flujo de datos entre sistema f\u00edsico y virtual no tiene por qu\u00e9 ser necesariamente bidireccional: con que el sistema f\u00edsico aporte la suficiente informaci\u00f3n podremos elaborar y mantener un gemelo digital del mismo. Sin embargo, es especialmente interesante el flujo de datos desde gemelo digital hacia el sistema f\u00edsico, permiti\u00e9ndole mejorar su comportamiento, detectar errores de funcionamiento, o reaccionar con antelaci\u00f3n ante diversos escenarios cr\u00edticos.<\/p>\n\n\n

\n
\"Esquema<\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Y es que una de las principales aplicaciones de los gemelos digitales es, precisamente, anticipar posibles problemas o situaciones excepcionales que puedan darse en el sistema f\u00edsico simulado. Por ejemplo, en el sector de la Industria 4.0, los gemelos digitales procesan datos provenientes de dispositivos o sistemas de control para saber si estos est\u00e1n pr\u00f3ximos a fallar, permitiendo as\u00ed establecer diferentes estrategias de mantenimiento predictivo [2].<\/p>\n\n\n\n

Tambi\u00e9n encontramos aplicaciones de los gemelos digitales en sectores como automoci\u00f3n [3], construcci\u00f3n [4], industria energ\u00e9tica [5], naval [6] o aeroespacial [7]. Como se puede observar, los beneficios de los gemelos digitales en sectores cr\u00edticos son numerosos, especialmente si contamos con activos de alto valor, cuyo detrimento puede derivar en importantes costes y riesgos para personas y organizaciones.<\/p>\n\n\n\n

Los gemelos digitales tambi\u00e9n destacan por su potencial integraci\u00f3n con gran cantidad de tecnolog\u00edas que constituyen el estado del arte. Aunque es recomendable ser esc\u00e9pticos frente al humo que en los \u00faltimos a\u00f1os se nos vende desde diferentes medios y empresas, es cierto que t\u00e9cnicas de inteligencia artificial, big data<\/em> y computaci\u00f3n en la nube correctamente integradas son interesantes en este \u00e1mbito y aumentan las posibilidades que los gemelos digitales ofrecen.<\/p>\n\n\n\n

Por ejemplo, los algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico son excelentes herramientas en labores de predicci\u00f3n de valores, an\u00e1lisis de patrones o detecci\u00f3n de anomal\u00edas. As\u00ed pues, emplearlos junto a los gemelos digitales podr\u00eda mejorar su capacidad de predicci\u00f3n y respuesta ante todo tipo de escenarios. A su vez, si estos algoritmos son capaces de tomar decisiones empleando inmensos vol\u00famenes de datos procedentes de sistemas f\u00edsicos, y aprovechamos la escalabilidad que ofrece la computaci\u00f3n en la nube para procesar dichos datos, los gemelos digitales abren la puerta a un futuro donde los mundos virtual y f\u00edsico muy pronto ser\u00e1n indistinguibles.<\/p>\n\n\n\n

Bibliograf\u00eda<\/strong><\/p>\n\n\n\n[1] Fuller, Aidan, et al. \u00abDigital twin: Enabling technologies, challenges and open research.\u00bb IEEE Access<\/em> 8 (2020): 108952-108971.<\/p>\n\n\n\n[2] Aivaliotis, Panagiotis, Konstantinos Georgoulias, and George Chryssolouris. \u00abThe use of Digital Twin for predictive maintenance in manufacturing.\u00bb International Journal of Computer Integrated Manufacturing<\/em> 32.11 (2019): 1067-1080.<\/p>\n\n\n\n[3] Rajesh, P. K., et al. \u00abDigital twin of an automotive brake pad for predictive maintenance.\u00bb Procedia Computer Science<\/em> 165 (2019): 18-24.<\/p>\n\n\n\n[4] Kaewunruen, Sakdirat, and Ningfang Xu. \u00abDigital twin for sustainability evaluation of railway station buildings.\u00bb Frontiers in Built Environment<\/em> 4 (2018): 77.<\/p>\n\n\n\n[5] Botz, M., et al. \u00abStructural health monitoring as a tool for smart maintenance of wind turbines.\u00bb Advances in Engineering Materials, Structures and Systems: Innovations, Mechanics and Applications<\/em>. CRC Press, 2019. 1971-1975.<\/p>\n\n\n\n[6] Fotland, Gaute, Cecilia Haskins, and Terje R\u00f8lv\u00e5g. \u00abTrade study to select best alternative for cable and pulley simulation for cranes on offshore vessels.\u00bb Systems Engineering<\/em> 23.2 (2020): 177-188.<\/p>\n\n\n\n[7] Liu, Zhifeng, et al. \u00abData super-network fault prediction model and maintenance strategy for mechanical product based on digital twin.\u00bb IEEE Access<\/em> 7 (2019): 177284-177296.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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