Gemelo Digital en la producción: ¿Qué hay que saber?
¿Qué es un Digital Twin?
Un Digital Twin es una representación virtual de un objeto, equipo o sistema que refleja con precisión un objeto físico. Este modelo digital sigue todo el ciclo de vida del objeto y se actualiza continuamente con datos en tiempo real, utilizando simulaciones, aprendizaje automático y razonamiento para ayudar en la toma de decisiones. La creciente prevalencia de dispositivos y sensores IoT proporciona una gran cantidad de datos en tiempo real que se pueden integrar en la solución. Esta conectividad permite representaciones precisas y dinámicas de entidades físicas.
¿Cómo funciona un Digital Twin?
El objeto en estudio está equipado con sensores que capturan información sobre áreas clave de su funcionamiento. Estos sensores generan datos sobre diferentes aspectos del rendimiento del objeto físico, como la producción de energía y la temperatura. Finalmente, los datos se procesan y se aplican al modelo digital.
Con estos datos, el modelo digital puede usarse para realizar simulaciones, analizar problemas de rendimiento y sugerir mejoras. El objetivo es obtener información valiosa que se pueda utilizar para mejorar el objeto físico original.
La industria utiliza con frecuencia los Digital Twins para monitorizar y controlar de forma remota las instalaciones de producción, lo que permite visibilidad en tiempo real de las operaciones, facilitando la toma de decisiones rápidas y la respuesta a cambios en las condiciones.
Así, el uso de Digital Twins ayuda a reducir el tiempo de inactividad de los equipos y aumentar la producción. A través de la monitorización constante y el análisis detallado, es posible optimizar los procesos y aumentar la eficiencia operativa, desde la línea de ensamblaje hasta la gestión del ciclo de vida de los productos.
Tipos de Digital Twins
Dependiendo del nivel de detalle del producto, pueden existir varios tipos de Digital Twins. La principal diferencia entre estos twins es su área de aplicación, siendo muy común la coexistencia de diferentes tipos dentro de un solo sistema o proceso.
- Component Twins: La unidad básica de un Digital Twin, que representa el ejemplo más pequeño de un componente funcional.
- Asset Twins: Se forman cuando dos o más componentes funcionan juntos. Permiten estudiar la interacción de estos componentes, generando datos de rendimiento que pueden transformarse en información procesable.
- System o Unit Twins: Este nivel de ampliación permite ver cómo diferentes assets se combinan para formar un sistema funcional completo.
- Process Twins: Revelan cómo los sistemas funcionan juntos para crear una instalación de producción completa. Ayudan a determinar los esquemas de tiempo que influyen en la eficacia general.
Ventajas de los Digital Twins
Mejora en I+D
Los Digital Twins facilitan la investigación y el diseño de productos de manera más eficiente, generando una gran cantidad de datos sobre los posibles resultados. Estos datos pueden proporcionar información valiosa que ayuda a las empresas a realizar las modificaciones necesarias en los productos antes de comenzar su fabricación.
Mayor eficiencia
Después del inicio de la producción de un nuevo producto, es decir, durante la producción, los Digital Twins continúan monitorizando los sistemas con el objetivo de lograr la máxima eficiencia a lo largo de todo el proceso productivo.
Fin de vida del producto
Los Digital Twins también ayudan a los fabricantes a decidir qué hacer con los productos que llegan al final de su ciclo de vida. Esta representación virtual permite determinar qué materiales del producto se pueden, por ejemplo, reciclar o reutilizar, lo que, en consecuencia, reduce costes y hace que la producción sea más sostenible.
Desventajas de los Digital Twins
Mayor complejidad de lo esperado
Aunque los Digital Twins pueden parecer sencillos, muchas empresas descubren que su implementación es más complicada de lo previsto. Esto ocurre especialmente en organizaciones con infraestructuras de TI existentes, que pueden necesitar ser actualizadas antes de poder crear réplicas digitales de manera eficaz y económica.
Baja calidad de los datos
Un Digital Twin requiere los datos correctos para funcionar. La falta de datos o su baja calidad puede limitar el uso de la tecnología de Digital Twins o hacerla completamente inviable.
Necesidad de personalización
Los líderes empresariales deben adaptar el Digital Twin a las necesidades y objetivos específicos de su organización, ya que no existe una solución estándar para todos. Este proceso exige más tiempo y trabajo, lo que resulta en costes adicionales.
Altos costes
A lo largo del proceso de implementación, las empresas pueden descubrir que los Digital Twins son más caros de lo esperado. Los costes involucrados en la creación y el uso eficaz de esta tecnología pueden retrasar el retorno de la inversión (ROI) para muchas organizaciones. Aunque la tecnología tiene mucho potencial, aún puede llevar tiempo generar beneficios financieros para muchas empresas.
¿Es la solución adecuada para usted?
Los Digital Twins pueden ser una solución interesante para grandes empresas que manejan procesos críticos de desarrollo de productos y tienen recursos elevados, ofreciendo simulaciones avanzadas y análisis detallados. Sin embargo, para muchas empresas, optar por soluciones de monitorización más simples y ágiles, como proGrow, puede ser la clave para el éxito en la digitalización.
Con una implementación rápida, de bajo coste y con integración en cualquier máquina, proGrow ofrece información valiosa en tiempo real sin la complejidad y la alta inversión de los Digital Twins.
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