gemelos digitales

Gemelos virtuales para potenciar la eficacia de la industria 4.0

Los *digital twins* son nuevos proyectos que permiten simular la producción de todo tipo de empresas con el objeto de mejorar la calidad de las mismas.

La industria 4.0 ha llegado a nuestros días como un modelo de referencia en el ámbito empresarial.

Una manera de producción basada en la digitalización y la conectividad de todos los elementos disponibles en el marco industrial.

Ahí entra en juego la nueva tendencia dentro del mundo empresarial, el digital twin. La cuestión de los gemelos virtuales conforma una simbiosis perfecta entre el entorno digital y el entorno real.

Una definición clara de lo que sería una buena aplicación de los antes citados gemelos virtuales se podría establecer de la siguiente manera: «Un gemelo digital es una virtualización y simulación [a través de herramientas de modelado] de los datos reales de un proceso, producto o servicio». Esta definición pertenece a Jorge Hernando, responsable TIC del Instituto de Ciencias de la Construcción Eduardo Torroja (IETcc-CSIC), y es una aproximación muy sutil de la realidad vivida en el mundo empresa.

También, como indica Eduardo Muñoz, miembro del IETcc-CSIC, «esto permite prevenir errores, modificar parámetros y predecir comportamientos, algo que conllevaría una pérdida de dinero o tiempo si se hiciera con el modelo del mundo real».

gemelos virtuales
Industria 4.0

La simulación como medio para la eficacia empresarial

Los gemelos virtuales tienen su ciencia en la instalación de una serie de sensores dentro de la industria que lo requiera (ya sea en un edificio, en una nave, una planta, etc.) con el fin antes dicho de simular los ejercicios y observar posibles cambios y mejoras en su funcionamiento.

Los gemelos virtuales intervienen en varios puntos esenciales. El primero sería la optimización de procesos. Es decir, a través de estas simulaciones se puede llegar a ahorrar un tiempo muy importante dentro de la cadena de producción.

El segundo punto es el del análisis predictivo de los resultados. De esta manera se puede llegar a anticipar posibles errores de funcionamiento y corregirlos antes de tiempo.

Y por último, el tercer punto serviría para poder simular nuevos escenarios, con los cuales ver virtualmente la eficacia de nuevos productos y la posibilidad de testearlos antes de tiempo.

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