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Digital Twins: aumenta la eficiencia operativa de tu empresa

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La creación de un modelo virtual, idéntico al modelo físico, puede ayudar a varias áreas a valorar el ciclo de vida de un producto, de principio a fin. Este concepto es llamado digital twins o gemelos digitales. 

Al adoptar este modelo en tu empresa, podrás aumentar la eficacia operativa de tu negocio, con menos errores y  resultados más satisfactorios. Analicemos los digital twins y cómo aplicarlos en tus diseños.

¿Qué son los digital twin?

Digital twin es un concepto que explica la representación digital de un producto real. Son como prototipos, pero desarrollados virtualmente. Un digital twin es una réplica perfecta del producto, con todas sus características. Mediante recursos de Big Data, Inteligencia Artificial y Machine Learning, es posible crear múltiples versiones del producto. 

De este modo, la empresa puede entender cómo funciona el producto en tiempo real, cómo reacciona en diferentes contextos, qué fallas presenta, etc.

Con base en los resultados de las pruebas, los gerentes, diseñadores e ingenieros responsables del proyecto pueden tomar decisiones a partir de una visión más clara. Esto minimiza los errores y evita que no se identifiquen las fallas por la falta de escenarios evaluados. 

La empresa también puede probar un digital twin con el propio usuario, haciendo que muestre situaciones en las que utilizaría el producto o diferentes tipos de uso. Es decir, será una representación del uso con más fidelidad. 

¿Qué tecnologías intervienen en esta metodología?

Para desarrollar un digital twin es necesario utilizar diferentes tecnologías. Con el uso de estas tecnologías, la empresa puede simular diferentes escenarios y aplicar pruebas para identificar fallas, errores y puntos de éxito en el uso del producto. Ahora te mostramos cuáles son las tecnologías más utilizadas en el desarrollo de digital twins.

Inteligencia Artificial

La Inteligencia Artificial estimula el aprendizaje múltiple de un digital twin. Mediante el uso de datos, el digital twin utiliza la Inteligencia Artificial en las predicciones, mostrando mejores condiciones de uso e identificando los problemas que pueden afectar al funcionamiento del prototipo. 

A partir de estas informaciones, el digital twin encuentra respuestas para optimizar su desarrollo. Así, la empresa es capaz de crear planes de acción para mejorar el uso de los equipos mediante predicciones más claras de cómo puede reaccionar según cada escenario.

Machine Learning

Machine Learning se utiliza de forma complementaria, creando modelos de automatización cada vez mejores. La tecnología se utiliza como una capa adicional de inteligencia, utilizada en la visualización de las predicciones.

Mediante esta tecnología, la empresa tiene acceso a más detalles y datos, lo que permite identificar escenarios y previsiones. Esto ayuda en la capacidad de la operación, en la identificación de fallas y permite realizar mejores análisis.

Simulación computacional

La simulación computacional permite reducir los costos y optimizar la producción. Esto se debe a que con la producción de prototipos, creados en un ambiente digital, las empresas pueden predecir posibles errores y problemas, tanto de rendimiento como de mantenimiento y producción.

Internet de las Cosas (IOT)

El Internet de las Cosas (IOT – Internet of Things) contribuye con sensores inteligentes que monitorizan los prototipos con el fin de recopilar datos e información relevante sobre su uso y comportamiento. Con la tecnología, estas informaciones son recopiladas con la profundidad y el detalle necesarios para una evaluación completa.

Los datos se transfieren en tiempo real a la nube y son utilizados por los ingenieros y desarrolladores para mapear el comportamiento del prototipo.

Big Data

Para que la información y los datos recopilados por los dispositivos puedan ser utilizados, el Big Data tiene un papel fundamental.  Permite recopilar datos estructurados y no estructurados y entregarlos de forma simplificada para que la empresa pueda entenderlos y utilizarlos.

En los digital twins industrializados, los principales datos utilizados son los temporales, transaccionales, analíticos, físicos y para la creación de modelos. Con estos datos, es posible identificar el momento del mantenimiento predictivo, entender la termodinámica del prototipo, el rendimiento en el tipo de suelo, etc.

¿Cuándo aplicar Digital Twin?

Digital twin es un concepto que puede utilizarse ampliamente en la industria y en la ingeniería. Las aplicaciones son diversas y todos los sectores pueden beneficiarse. Observa a continuación cuáles son los tipos de uso de digital twin.

Construcción en general

Edificios, puentes, construcciones y otras estructuras grandes y complejas pueden apoyarse en digital twin. El concepto puede utilizarse, en particular, para probar el uso de estructuras, como columnas, escaleras, torres, etc. Es posible desarrollar un digital twin para probar el comportamiento de un elemento en la construcción.

Equipos de energía

Los mecanismos de generación y transmisión de energía pueden causar graves daños a los proyectos si no son probados ampliamente. Para evitar riesgos para los trabajadores durante el uso de una determinada función y garantizar su pleno funcionamiento, la empresa puede utilizar un digital twin para realizar pruebas.

Desarrollo de productos

El digital twin refleja todo el ciclo de vida de un producto. De este modo, puede mostrar en qué momento puede presentar un problema, o si es capaz de resistir todo el periodo para el que ha sido programado. Esto revela cuándo serán necesarios cambios, ajustes y mejoras en el producto.

Diseño mecánico

El desarrollo de automóviles, aviones, barcos y otros medios de transporte complejos requiere la realización de innumerables pruebas para garantizar la eficacia y seguridad del diseño. Sin embargo, el costo de las pruebas es elevado y requiere redoblar la atención a la aplicación. Para esto se utilizan digital twins. La aplicación de las pruebas es más sencilla y puede hacerse en numerosas ocasiones, con una inversión mucho menor.

Energía renovable

Los digital twins son capaces de probar el rendimiento de los sistemas de energía renovable, mejorar su confiabilidad, seguridad y desarrollar nuevos equipos energéticos.

Industria automovilística

El desarrollo de automóviles es uno de los procesos más complejos de la industria. Por esta razón, los digital twins se utilizan para garantizar la mejora del rendimiento de los vehículos y aumentar la eficiencia de la producción. En la industria automovilística, los digital twins pueden utilizarse para probar todas las fases del diseño, desde los componentes más sencillos hasta los más complejos.

Planificación urbana

Además de la creación de prototipos digitales, en la planificación urbana, los ingenieros y proyectistas pueden apoyarse en estructuras 3D y 4D con entrega de datos en tiempo real. De este modo, pueden evaluar el desarrollo del diseño y su uso en el contexto de las ciudades. 

Servicios de salud

El área de la salud también puede beneficiarse del uso de digital twins. Los datos captados por los sensores de los prototipos son capaces de rastrear e identificar diversos indicadores de la salud, proporcionando información importante para el análisis y las perspectivas que cambian la forma de ofrecer los servicios.

Los digital twins pueden utilizarse de diferentes maneras, por lo que es importante contar con profesionales formados para guiar la aplicación de esta tecnología. Esta necesidad ha hecho que los ingenieros se especialicen para llevar la innovación a otros sectores. 

Es  el  momento de invertir,  ¿estás preparado?

Simulación Computacional y Digital Twins

Los digital twins combinan datos digitales y operativos, obtenidos a partir de recursos industriales, que se utilizan para construir modelos para futuras optimizaciones. Con el uso de estos datos, más otras tecnologías y la simulación computacional, la empresa puede mejorar su producción, reducir costos, acelerar la innovación y, una solución que es mucho más que un producto, ofrecer el resultado que la industria demanda.

Con digital twins, es posible estudiar el ciclo de vida de un producto a partir de sus condiciones reales de funcionamiento, pero obteniendo datos en tiempo real de la evolución del prototipo.

A partir de la réplica del sistema de un producto real, creado en un ambiente digital, las empresas anticipan y resuelven los problemas de rendimiento y mantenimiento del prototipo. De este modo, se evita que el producto real falle.

Todo esto es posible combinando la información digital y organizando los datos de un producto, los datos sobre su uso, su funcionamiento, etc. A partir de toda la información recopilada, la empresa es capaz de identificar y comprender las fallas operativas, evitando que causen daños e impactos en la entrega del producto.

En este artículo te hemos mostrado el significado del concepto de digital twins, cuyo objetivo es ayudar a probar los productos cuando aún están en desarrollo, antes de ponerlos a disposición del cliente. Para ello, se utilizan tecnologías como la simulación computacional como: Big Data, Machine Learning, Internet de las Cosas e Inteligencia Artificial.

Estas tecnologías permiten captar datos y utilizarlos en el desarrollo del digital twin, haciendo que este evolucione y utilice su propia información para ser mejorado.

También has visto en qué áreas de la industria se puede utilizar un digital twin y cómo es la aplicación de este prototipo. Además de conocer los retos de la aplicación de los digital twins en diferentes sectores.

Por último, has visto cuáles son las diferencias entre los digital twins y otras formas de simulación digital, y cómo ambos pueden utilizarse conjuntamente para realizar pruebas más eficaces y seguras. Aplicando las dos técnicas juntas, puedes hacer que tus pruebas sean más ricas y completas.

La simulación computacional está creciendo en todo el mundo, optimizando los procesos y haciendo a las empresas más capaces de crear soluciones para sus clientes, eliminando errores y evitando que se produzcan accidentes. Para difundir el uso de la simulación computacional, varios ingenieros se están especializando en este tema y ofreciendo esta tecnología a diferentes sectores de la industria.

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Cuenta con más de 25 años de actuación, reúne experiencia y conocimiento en ingeniería y ciencias de la computación, lo que permite ofrecer al mercado soluciones completas en simulación computacional y desarrollo de software científico en ingeniería. También tiene experiencia en las áreas de análisis estructural, fuidodinámica, electromagnética y simulación de partículas.


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