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domingo, 1 de noviembre de 2020

Investigadores del I3A crean un gemelo digital capaz de aprender y corregirse a sí mismo

 El grupo de investigación en Mecánica Aplicada y Bioingeniería desarrolla una tecnología que une al gemelo digital la inteligencia artificial. Han creado lo que denominan gemelo híbrido o cognitivo, que no sólo detecta problemas, sino que corrige sus propias predicciones haciendo uso de los datos. Un gemelo digital es una copia, una réplica virtual de un producto, de un proceso o de un servicio que es capaz de predecir su funcionamiento y que nos ayuda en la toma de decisiones.


Nuestro futuro es el presente de la ciencia ¿Qué relación tiene la misión Apolo XIII y la película Iron Man con los gemelos digitales y la inteligencia artificial? La popular frase, “Houston tenemos un problema”, en un momento crítico para la misión que se pudo solucionar gracias a lo que hoy empezamos a conocer como gemelo digital, en aquel momento un conjunto de maquetas físicas y simuladores virtuales en la base de la NASA que reproducían la nave espacial. Y si hablamos de Iron Man, el superhéroe que recibía poderes a través de una armadura que le informaba de todo lo que pasaba a su alrededor, capacidades que podrían compararse con lo que hoy puede lograrse con la inteligencia aumentada.

En el Instituto de Investigación en Ingeniería de Aragón (I3A), investigadores del Grupo de Mecánica Aplicada y Bioingeniería (AMB) han unido la tecnología del gemelo digital y la inteligencia artificial y han logrado un gemelo híbrido que, a partir de unas imágenes de vídeo, es capaz de corregir el modelo de una viga para lograr infraestructuras más fiables y evitar el colapso de una estructura.

Pero, qué es un gemelo digital: es una copia, una réplica virtual de un producto, de un proceso o de un servicio que es capaz de predecir su funcionamiento y que nos ayuda en la toma de decisiones, volviendo al símil cinematográfico, es lo que hace la armadura de Iron Man. Alberto Badías, investigador I3A en la Universidad de Zaragoza, explica que su trabajo “es aplicable a cualquier sistema, desde una planta de fabricación de una industria a la medicina personalizada creando una copia digital de un paciente para evaluar su respuesta ante un tratamiento”.

El proyecto que ha desarrollado el grupo de investigación AMB y que cuenta con el respaldo de la empresa ESI Group, supone “dar un paso más en el desarrollo de la inteligencia del gemelo digital, convirtiéndolo en gemelo híbrido, cognitivo, capaz de corregirse a sí mismo a partir del modelo que había aprendido”, destaca Beatriz Moya, otra de las investigadoras que participa en esta línea de trabajo.

Se trata de dar al gemelo digital la inteligencia necesaria para que se dé cuenta de que el modelo empleado es posible que no sea el idóneo y pueda corregir lo que ha aprendido, haciendo uso de los datos. “Digamos que le dotamos de la libertad y la capacidad de decidir si un modelo no es totalmente adecuado y aprender las mejoras necesarias”, aclara Beatriz Moya.

Una investigación que recogen en un artículo, que ha sido aceptado para su publicación en el International Journal for Numerical Methods in Engineering, “Gemelos digitales que aprenden y se corrigen solos”, en el que han participado también Iciar Alfaro, David González y Elías Cueto, investigadores I3A, y Francisco Chinesta, investigador del Instituto Tecnológico de Artes y Oficios de París.


El grupo de investigación AMB del I3A trabaja en este ámbito sobre tres pilares, la simulación por ordenador, la ciencia de datos o inteligencia artificial y la facilidad de acceso a la información. En este sentido, Alberto Badías, apunta la importancia de dar al usuario lo que necesita, al margen de la complejidad y la carga de computación que lleva la tecnología del gemelo digital. Dar respuesta a las demandas de la sociedad actual, “el usuario solo quiere ver que la copia digital evoluciona como la real y que le da información interesante, así que introducimos aquí la realidad aumentada, la fusión entre el mundo real y el mundo virtual, para que haya una interacción sencilla entre el usuario y el sistema”.

Dentro de la línea de investigación de gemelos digitales, siguen avanzando para desarrollar modelos robustos y consistentes, apoyados en la experiencia del I3A en simulación por ordenador. Aquí interviene la experiencia en mecánica computacional, fabricación, simulación de procesos químicos, tecnología eléctrica, simulación del habla o robótica, además de llevar estas aplicaciones a la ingeniería biomédica.

Así, desde el grupo de investigación AMB (Mecánica Aplicada y Bioingeniería), además de este proyecto relacionado con la resistencia de las infraestructuras, han creado otros modelos para procesos concretos, como la mecánica del sólido deformable o la mecánica de fluidos, utilizar la inteligencia artificial para que un robot pueda mover recipientes con líquidos sin derramarlos.

Con los gemelos digitales y la inteligencia artificial se abre un mundo de posibilidades para avanzar en muchos campos de la vida diaria desde lo digital, desde el interior de un ordenador. Puede ser tan complejo como queramos o como nuestro ordenador lo permita, lógicamente, un gemelo digital con un elevado nivel de complejidad va a requerir una elevada carga de computación para responder.

lunes, 30 de diciembre de 2019

Digital Twin: la clave para la Industria 4.0

Siemens Digital Twins
En el camino hacia la digitalización, la industria 4.0 ha tenido que adoptar nuevos tecnologías y procesos que revolucionan la forma en la que se planea, produce y distribuye. La posibilidad de resolver problemas físicos más rápido, predecir resultados con un grado mayor, diseñar, crear mejores productos y dar un mejor servicio es real gracias al ‘Digital Twin’.

¿Qué es la tecnología Digital Twin?



Digital Twin o Gemelo Digital son representaciones virtuales de dispositivos o procesos reales, copias digitales con los elementos físicos a los que representan, no solo a través de sus valores mecánicos o geométricos, sino a través de su comportamiento” es como lo definen desde el Instituto Tecnológico de Informática.

El Digital Twin en fabricación tiene base en mediciones masivas, acumulativas y en tiempo real de datos a través de una serie de dimensiones. Estas mediciones pueden crear un perfil evolutivo del objeto o proceso en el mundo digital, capaz de proporcionar información sobre el rendimiento de un sistema y su comportamiento o acciones en el mundo físico como un cambio en diseño del producto o en el proceso de fabricación. Estos enormes volúmenes de datos recopilados y analizados son actualmente accesibles gracias a los últimos avances en conectividad, sensores e inteligencia que ofrecen los sistemas ciber físicos.

El término ‘Digital Twin’ comenzó a aplicarse a la Industria 4.0 a partir de 2003, cuando fue utilizado por el ingeniero informático Michael Grieves en una conferencia en la Universidad de Michigan sobre la gestión del ciclo de vida de un producto. No obstante, este método tiene su origen en los trabajos realizados por la NASA en los años 80 del pasado siglo. Durante esta década, la agencia espacial de Estados Unidos comenzó a realizar simulaciones sobre el comportamiento de las naves o equipamientos para asegurar la viabilidad de ciertas misiones y velar por la integridad física de los astronautas. Ahora, los avances en big data’, ‘cloud computing’ o el internet de las cosas (IoT), así como la facilidad de acceso a estas tecnologías, han facilitado la expansión de los gemelos digitales en otro tipo de organizaciones y sectores.

Esta capacidad de trabajar sobre los sistemas sin afectar al proceso productivo real, nos abre la puerta a la creación de nuevas aplicaciones de monitorización, simulación u optimización. Todas ellas, enfocadas a desarrollar nuevas oportunidades de negocio y nuevos planes de fabricación, o incluso realizar previsiones a futuro, con un nivel de precisión y fiabilidad muy superior a los que encontramos con los actuales sistemas de simulación en planta. De hecho, Gartner predice que en 2021 la mitad de las compañías industriales usará gemelos digitales, lo cual ayudará a aumentar su eficacia un 10%.

Modelo de Digital Twin en un proceso de Fabricación (Fuente: Deloitte University Press) 


Aplicaciones de Digital Twin en fabricación


Para poder enumerar algunas de sus aplicaciones, es más fácil pensar en esta tecnología como un modelo virtual de una máquina de producción, un producto final o incluso todo el proceso de producción en su entorno previsualizado. Al sacar ventaja de los datos del sensor del activo como de los datos contextuales reunidos en distintas condiciones de trabajo, se puede crear una réplica virtual 3D para solucionar problemas y reparar equipos, así como para probar nuevos diseños o implementar mejoras.

A continuación, algunas de las aplicaciones más importantes de un Digital Twin en manufactura:

1. Procesos de Producción


La industria de manufactura podrá tener un conjunto único de datos maestros que residen en una ubicación centralizada. Eso les permitirá a los fabricantes contar con una misma versión de la original. Digital Twin también puede ser usado para comparar datos de calidad en múltiples productos; proporcionando una visión más profunda de los problemas de calidad global y permitiendo a las compañías de manufactura visualizar rápidamente los problemas en relación con el modelo de “verdad única”.

2. Integración de Sistemas


Las visualizaciones 3D a nivel de sistema pueden verificar restricciones como la huella espacial o conexiones físicas. Al conectarse a los Digital Twins de otros componentes, se pueden simular interacciones, incluidas las transferencias de datos y las funcionalidades de control, así como el comportamiento mecánico, eléctrico y los escenarios hipotéticos. Se reduce el esfuerzo de integración en el sitio y el tiempo de inactividad asociado para el cliente.

3. Mejoras en la operación


La mejora en las operaciones es una de las aplicaciones mejor entendidas para este tipo de tecnologías. La industria de manufactura primero crea una representación virtual de un activo en el campo utilizando la visualización de modelos livianos. A continuación, capturan datos de sensores inteligentes integrados en el activo, lo que proporciona una imagen más clara del rendimiento y las condiciones operativas del mundo real; también pueden simular ese entorno real para el mantenimiento predictivo.

4. Innovación de productos a futuro


Se pueden diseñar y desarrollar nuevos productos con información basada en el comportamiento de los productos existentes en el mundo real. El rendimiento y el uso del cliente se ven reflejado en un Digital Twin, y luego se incorpora al proceso de desarrollo y fabricación del producto para ayudar a aumentar el margen del producto, y por ende, la satisfacción del mercado.
Con esta tecnología, los técnicos de desarrollo e innovación pueden comprender mejor las necesidades de los clientes, mejorar los productos existentes, optimizar las operaciones, e incluso mejorar el servicio postventa; todo esto a la vez que crean avances para nuevos productos y servicios.

5. Ingeniería y desarrollo


Tradicionalmente, la ingeniería ha estado utilizando la tecnología de Digital Twins para crear representaciones virtuales para diseñar y mejorar productos. Con el tipo de aplicación que se pueden utilizar ahora, el producto existe mucho antes de su producción en físico, básicamente comenzando como una visión de lo que debería ser el producto. Los avances e innovaciones del IoT permiten capturar datos de productos implementados en el campo, y estos datos se pueden aplicar al Digital Twin para la mejora continua del producto.

Digital Twin en la actualidad


Como se había mencionado previamente, a pesar de la existencia del término aplicado a la industria se comenzó a escuchar desde el 2003, no fue hasta que IoT obtuvo aplicaciones reales en la industria, que Digital Twin fue comenzado a ser utilizado y considerado una de las principales tendencias tecnológicas alrededor del 2018.Y es en esos años, que algunas organizaciones comenzaron a implementarla dentro de sus procesos de manufactura. Algunas de ellas son las siguientes:

  • General Electric
  • Siemens
  • Oracle
  • Dassault
  • SAP
  • Altair, entre otras.

Las aplicaciones en estas compañías van desde modelos de datos coherentes en todos los aspectos del ciclo de vida del producto, y su simulación de manera precisa; hasta construcción de modelos digitales para el desarrollo de productos, así como la innovación en función de la adquisición y el análisis de datos en tiempo real.

Digital Twin en manufactura es una realidad y ya está ayudando a las empresas a satisfacer mejor las necesidades de sus clientes, así como a adaptarse rápidamente a las nuevas demandas del mercado. Lo más interesante es que aún queda mucho por descubrir.

Fuentes:

Instituto Tecnológico de Informática:
Deloitte Insights: 
Manufactura 4.0:
I-Scoop: