3 ejemplos de cómo usar un Digital Twin

3 ejemplos de cómo usar un Digital Twin

En el camino hacia la digitalización, la industria 4.0 ha tenido que adoptar ciertas tecnologías y procesos nuevos, el sector de manufactura por su parte, no quiere seguir permitiéndose un enfoque de “construir y modificar” que caracteriza a muchos proyectos de diseño. Por el contrario, buscan cambiar el enfoque a través de procesos rigurosos de diseño, sistemas multidisciplinarios y nuevas tecnologías como Digital Twin.

Digital Twin es un concepto tomado de programas espaciales. En éstos, generalmente cualquier cambio en alguno de los sistemas, como en un vehículo móvil o sonda durante una misión, se prueba en una simulador previo para garantizar que cualquier cambio produzca el efecto deseado, dando a los ingenieros la oportunidad de abordar cualquier efecto no deseado antes de aplicar los cambios al sistema en funcionamiento. Esta tecnología ofrece lo mismo en la industria de manufactura 4.0.

En la industria de manufactura 4.0, un Digital Twin ofrece posibilidades ilimitadas más allá del proceso de diseño. En líneas de producción, por ejemplo, permite a un operador entrenarse en una máquina virtual hasta que tenga las habilidades y la confianza necesarias para operar la máquina real, sin el gasto de un simulador de entrenamiento dedicado. El uso de esta tecnología acelera el proceso de aprendizaje y minimiza el riesgo de daños a la máquina o al operador.

La mejor forma de conocer los alcances y posibilidades de un Digital Twin es a través de aplicaciones prácticas y ejemplos en industrias específicas, conócelos a continuación.

3 ejemplos de cómo usar un Digital Twin

  1. Ciudades inteligentes

En el contexto de una ciudad inteligente, un Digital Twin funge como un modelo digital de un activo físico que recopila información (a través de sensores, drones u otras herramientas de IoT e IIoT) y ejecuta análisis avanzados, aprendizaje automático (Machine Learning) e inteligencia artificial para obtener información en tiempo real sobre rendimiento, operación o rentabilidad del activo físico.

Para mejorar el sistema de transporte en Nueva York, por ejemplo, el gobierno decidió construir una réplica digital de la ciudad. Al construirla en una plataforma digital, los ingenieros pudieron desarrollar sistemas de carreteras digitales subterráneos y predecir cómo este nuevo sistema de transporte se incorporaría a las carreteras normales de la ciudad. Finalmente, al poder hacer predicciones seguras sobre la frecuencia con la que será necesario reemplazar las nuevas carreteras subterráneas, es posible garantizar la seguridad de todos los habitantes de la ciudad.

  • Hospitales y servicios de salud

En la atención médica, un Digital Twin se puede definir como un registro de datos de valor de una persona, combinado con modelos sustentados ​​por Inteligencia Artificial, mismos que con capaces de proporcionar respuestas a una variedad de preguntas clínicas.

Se puede utilizar esta tecnología para predecir el resultado de procedimientos específicos; además de proporcionar asistencia para determinar opciones de terapias correctas para un paciente en específico; incluso si los datos de comportamiento y las circunstancias sociales son integrados al análisis, un Digital Twin puede ayudar a controlar mejor las enfermedades crónicas y la salud de una población en específico.

Por si fuera poco, esta tecnología permite a los proveedores ofrecer una atención de un valor mucho más alto; abriendo el camino para expandir la medicina de precisión y mejorar la experiencia del paciente al capacitarlos en una mejor administración de su salud. Un Digital Twin ayuda a reducir la carga cognitiva de los médicos al proporcionarles información procesable y funcional con contexto clínico, misma que les ayuda a tomar decisiones personalizadas para cada uno de sus pacientes.

  • Industria aeroespacial

En este sector, el poder de la tecnología otorga la posibilidad de obtener un análisis completo y predictivo. Por ejemplo, una aeronave incorporada con esta tecnología sería capaz de predecir futuras fallas del motor con base en los datos acumulados previamente. Esto permite a los ingenieros analizar un problema potencial antes de cualquier peligro, implicando volver a probar todas las estructuras de una aeronave, probar su motor o realizar otras pruebas de seguridad para garantizar la seguridad de las personas a bordo.

Las salas de control convencionales también tienen varios análisis predictivos, pero la integración de un Digital Twin mejoraría la eficiencia para hacer frente a cualquier peligro que se avecine. En resumen, la tecnología permite a los ingenieros no solo operar de manera efectiva, reduciendo los costos de prueba, sino también mantener y reparar los sistemas cuando no están físicamente cerca de ellos.

La industria aeroespacial, sin embargo, aún debe incorporar completamente este tipo de interfaces para lograr un mejor rendimiento. Contrario a la fuerza aérea o al ejército, quienes todavía dudan en depender completamente de esta tecnología, aún y cuando contiene algunos de los aspectos más importantes en los que podrían apoyarse, tales como el seguimiento, desarrollo y pruebas de las aeronaves. A pesar de todo eso, hay un progreso muy real cuando se trata de adoptar la tecnología, es solo una cuestión de tiempo antes de que se adopte, en su totalidad, la tecnología de un Digital Twin en la industria aeroespacial.

En conclusión, un Digital Twin brinda la capacidad de reinventar procesos de negocios que podrían parecer obsoletos; ayudando al mismo tiempo a mejorar la colaboración entre socios, permitiendo que éstos satisfagan las demandas de sus clientes de manera eficiente y rentable; ayudando a las empresas de manufactura a prosperar durante su transición digital e incluso, en los momentos más inciertos de las organizaciones.

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