El movimiento hacia sistemas y operaciones autónomas con los gemelos digitales

Uno de los puntos fuertes de nuestro Cloud AVEVA Insight junto con el módulo de Advanced Analytics es la facilidad de adoptar e implementar la tecnología de los gemelos digitales para nuestros sistemas de ingeniería u operaciones industriales.

¿Pero qué es un gemelo digital?

Un gemelo digital es una representación virtual en tiempo real de un objeto, sistema o proceso físico. Estas réplicas virtuales pueden reflejar un proceso dentro de un entorno de fabricación, un objeto o sistema de campo, o una operación industrial completa en varios sitios. Desde un motor a reacción a parques eólicos a edificios o la tierra entera.

Estas representaciones digitales se usan para crear modelos analíticos con los que predecir los efectos y comportamientos de ese objeto, sistema o proceso físico ante unos posibles cambios y proporciona la información para facilitar la toma de decisiones de manera autónoma. El objetivo principal es maximizar la productividad, facilitar la innovación y la mejora continua con una mínima intervención humana.

Para crear un gemelo digital hay que recopilar muchos datos, tanto del objeto o proceso como de lo que está a su alrededor. La representación del gemelo se basa en los datos históricos y los datos en tiempo real capturados del objeto o proceso y que proporcionan la base para generar información y activar acciones a través de la supervisión y el análisis de estos datos. La cantidad y calidad de datos que se recojan para el modelo determinará también con qué precisión el modelo digital representa la versión física.

¿Cuáles son los componentes clave de un gemelo digital?

Las plataformas de gemelos digitales tienen cuatro componentes fundamentales:

• Conectividad y recopilación de datos
• Contextualización de datos
• Analítica
• Operacionalización

1. Conectar y servir datos

La primera fase de cualquier iniciativa de gemelo digital incluye la automatización de la recopilación de datos en un objeto o sistema de campo o en una línea o planta de producción de fabricación.

Por lo general, utilizamos un servidor de datos para conectarnos rápidamente a una fuente de datos, capturar todos los datos necesarios y servir esos datos a una arquitectura de gemelos digitales. Es probable que cada objeto, sistema o proceso tenga múltiples fuentes de datos, por lo que debemos asegurarnos de capturar información a la escala y frecuencia necesarias para proporcionar una imagen completa de lo que se está tratando de modelar.

Cualquier disfunción en los datos puede crear brechas en el análisis y eso podría obstaculizar significativamente los esfuerzos de optimización. La integridad de los datos cuenta.

2. Contextualizar

La base de cualquier estrategia y plan de gemelos digitales pasa por la contextualización de los datos. Los datos contextualizados son un conjunto de datos procesados para que se puedan visualizar, monitorear, analizar y utilizar. Los datos contextualizados se capturan a partir de las series históricas y temporales sin procesar y datos de eventos que representan sistemas y procesos físicos. Parte de este proceso incluye capturar datos como la hora, la ubicación, la velocidad, los estados operativos y otros identificadores similares.

Estos conjuntos de datos contextualizados aumentan la precisión y la capacidad de acción, alimentando motores y modelos de Machine Learning para aplicaciones de análisis predictivo y avanzado.

3. Analizar

A medida que se capturan datos normalizados y contextualizados, se puede realizar un análisis detallado con un alto grado de precisión y conocimiento. Una plataforma gemela digital robusta generalmente incluirá una biblioteca de aplicaciones preconfiguradas, cada una diseñada para predecir y arrojar luz sobre una mayor eficiencia y eficacia de un activo o proceso.

Las aplicaciones prediseñadas pueden incluir predicción de la calidad, rendimiento de equipos, tiempo de actividad, OEE, utilización y optimización de energía y otras aplicaciones a demanda definidas por los usuarios….

4. Operacionalizar

A medida que el paso de análisis traduce los datos contextualizados en información procesable, el gemelo digital proporcionará acciones prescriptivas específicas al personal de operaciones. A medida que se recopilan más datos y son analizados por el gemelo digital, los pasos recomendados se vuelven cada vez más precisos, lo que incluso ayuda a evitar problemas antes de que ocurran. Esta es quizás la mayor fortaleza del modelo de gemelo digital: mueve toda la organización de un estado operativo reactivo a proactivo y predictivo.

Las organizaciones de clase mundial incluso integrarán su gemelo digital directamente en la infraestructura de control. En esta capacidad, el gemelo pasa de recomendar la acción apropiada a tomar la acción apropiada.

Este movimiento hacia operaciones autónomas representa la próxima evolución de los esfuerzos de automatización y optimización, por lo que la elección de la plataforma de gemelos digitales que se haga hoy es fundamental para una correcta evolución de su negocio.

Añado este link por si quieres ampliar la información respecto a cómo, desde Wonderware, damos respuesta al reto de los gemelos digitales en tu sector:

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