Gemelos digitales
¿Qué es un gemelo digital?
La definición tradicional de gemelo digital es: “Un gemelo digital es un modelo virtual diseñado para reflejar con precisión un objeto físico”. – IBM[KVK4] Para un proceso de fabricación discreto o continuo, un gemelo digital recopila datos de estado del sistema y procesa con la ayuda de varios sensores de IoT (datos de tecnología operativa [TO]) y datos empresariales (tecnología de la información [TI]) para formar un modelo virtual que luego se emplea para ejecutar simulaciones, estudiar problemas de rendimiento y generar posibles conocimientos.
El concepto de gemelos digitales no es nuevo. De hecho, se informa que la primera aplicación se realizó hace más de veinticinco años, durante las primeras fases de la construcción de los cimientos y ataguías de las instalaciones del London Heathrow Express, para controlar y predecir la inyección de lechada en los pozos de cimentación. En los años transcurridos desde esta primera aplicación, el edge computing (computación en el borde), la IA, la conectividad de datos, la conectividad 5G y las mejoras del Internet de las cosas (IoT) permitieron que los gemelos digitales sean rentables y ahora son un imperativo en las empresas actuales basadas en datos.
Los gemelos digitales están ahora tan arraigados en la fabricación que se prevé que el mercado mundial de la industria alcance los USD 48 000 millones en 2026. Esta cifra supone un aumento con respecto a los USD 3100 millones de 2020, con una tasa compuesta de crecimiento anual del 58 %, impulsada por la ola de la Industria 4.0.
Se espera que las industrias del sector de la fabricación actuales agilicen y optimicen todos los procesos de su cadena de valor, desde el desarrollo y diseño de productos, pasando por las operaciones y la optimización de la cadena de suministro, hasta la obtención de comentarios de los clientes para reflejar y responder rápidamente a las demandas en rápido crecimiento. La categoría de gemelos digitales es amplia y aborda una multitud de desafíos dentro de la fabricación, la logística y el transporte.
Los desafíos más comunes a los que se enfrenta la industria de la fabricación que los gemelos digitales están abordando son los siguientes:
- Los diseños de productos son más complejos, lo que genera mayores costos y tiempos de desarrollo cada vez más largos.
- La cadena de suministro es opaca.
- Las líneas de producción no están optimizadas: las variaciones en el rendimiento, los defectos desconocidos y la proyección de los costos operativos son inciertos.
- Gestión de calidad deficiente: dependencia excesiva de la teoría, gestionada por departamentos individuales,
- Los costos de mantenimiento reactivo son demasiado altos, lo que genera tiempos de inactividad excesivos o interrupciones en los procesos.
- Colaboraciones incongruentes entre los departamentos
- Falta de visibilidad de la demanda de los clientes para recopilar comentarios en tiempo real.
¿Por qué es esto importante?
La Industria 4.0 y los esfuerzos subsiguientes por crear una cadena de suministro inteligente han logrado avances significativos en la mejora de las operaciones y la construcción de cadenas de suministro ágiles, pero estos esfuerzos habrían tenido un costo significativo sin la tecnología de gemelos digitales. ¿Te imaginas el costo de cambiar las condiciones del proceso de la unidad de destilación de crudo de una refinería de petróleo para mejorar la producción de diésel una semana y gasolina la siguiente, con el fin de abordar los cambios en la demanda y asegurar el máximo valor económico? ¿Te imaginas cómo replicar una cadena de suministro, incluso una sencilla, para modelar el riesgo? Es imposible, tanto desde el punto de vista financiero como físico, construir un gemelo físico de una cadena de suministro.
Veamos los beneficios que los gemelos digitales ofrecen al sector de fabricación:
- El diseño y desarrollo de productos se realiza con menos costo y se completa en menos tiempo, ya que las simulaciones iterativas, que emplean múltiples restricciones, ofrecen el mejor diseño o el más optimizado: todos los aviones comerciales se diseñan usando gemelos digitales.
- Los gemelos digitales nos proporcionan la conciencia de cuánto durará el inventario, cuándo reabastecerse y cómo minimizar las interrupciones de las cadenas de suministro: la industria del petróleo y el gas utiliza gemelos digitales orientados a la cadena de suministro para reducir los cuellos de botella en el almacenamiento y la entrega intermedia, programar las descargas de los petroleros y modelar la demanda con externalidades.
- Los controles de calidad continuos de los artículos producidos con retroalimentación generada por ML/IA aseguran de forma preventiva una mejor calidad del producto: la inspección final de la pintura automotriz se realiza con visión artificial basada en la tecnología de gemelos digitales.
- Al encontrar el punto óptimo entre cuándo reemplazar una pieza antes de que el proceso se degrade o se rompa y utilizar los componentes al máximo, el gemelo digital proporciona retroalimentación en tiempo real: los gemelos digitales son la estructura del desarrollo de una suite de gestión del rendimiento de activos.
- Los gemelos digitales crean la oportunidad de sincronizar varios departamentos al proporcionar instrucciones necesarias de forma modular para alcanzar un rendimiento requerido: son la estructura de los eventos kaizen que optimizan el flujo del proceso de fabricación.
- Los bucles de retroalimentación del cliente se pueden modelar a través de entradas, desde el comportamiento del cliente en el punto de venta, las preferencias de compra o el rendimiento del producto, y luego integrarse en el proceso de desarrollo del producto, formando un ciclo cerrado que proporciona un diseño de producto mejorado.
¿Cuáles son las capacidades diferenciadas de Databricks?
- El lakehouse de Databricks utiliza tecnologías que incluyen Delta, DLT, Autoloader y Photon para permitir a los clientes disponer de los datos para tomar decisiones en tiempo real.
- El lakehouse para MFG admite los trabajos de datos más grandes a intervalos casi en tiempo real. Por ejemplo, los clientes traen casi 400 millones de eventos por día desde sistemas de registro transaccional a intervalos de 15 segundos. Debido a la interrupción en los informes y el análisis que ocurre durante el procesamiento de datos, la mayoría de los clientes minoristas cargan datos en su almacén de datos durante un lote nocturno. Algunas empresas incluso están cargando datos semanal o mensualmente.
- Una arquitectura basada en eventos de lakehouse proporciona un método más simple de ingerir y procesar datos por lotes y transmisión que los enfoques heredados, como las arquitecturas lambda. Esta arquitectura maneja la captura de datos modificados y proporciona cumplimiento ACID a las transacciones.
- DLT simplifica la creación de pipelines de datos y crea automáticamente un linaje para ayudar con la administración continua.
- El lakehouse permite la ingesta de datos en tiempo real y el análisis de datos de transmisión. Los almacenes de datos requieren la extracción, transformación, carga y extracción adicional del almacén de datos para realizar cualquier análisis.
- Photon ofrece un rendimiento de consultas récord, lo que les permite a los usuarios consultar incluso los conjuntos de datos más grandes para impulsar decisiones en tiempo real en herramientas de inteligencia empresarial.