Los gemelos digitales están impulsando el futuro del mantenimiento. Te contamos las novedades en el nuevo podcast, con el Dr. Diego Galar realizado en la Comunidad IFM (previamente Mantenimiento 4.0). 

El gasto en gemelos digitales industriales crecerá de 4.6 millones de dólares en 2022 a 33.9 millones en 2030, según un informe de investigación.

Teniendo en cuenta que llevamos 10 años inmersos en la cuarta revolución industrial, desde 2011. En 2021, con la pandemia de por medio se cumplió la década. Y, a su vez, junto con otras tecnologías nos han servido para explorar otras formas de trabajo. 

Respecto a la digitalización de los activos, productos y servicios. Hemos intentado llevarlos a un ente digital, con datos específicos, esperando ciertas salidas de ese ente digital. Tenemos sectores, que han acogido bien esta tecnologías, como los gemelos digitales, big data, Iot, IA…

Concepto y aplicación de los gemelos digitales

El gemelo digital, como definición formal que todo el mundo adopta. Lo entendemos como una representación digital de un activo físico. Estos activos físicos pueden ser: un componente (como por ejemplo: un rodamiento), un subsistema (como ejemplo: reductor), o un sistema entero (ejemplo: aerogenerador o una prensa de estampación).

Cuando buscamos la palabra “gemelo digital” en internet, nos encontramos con múltiples acepciones. Siendo todas válidas y correctas. La representación digital de un activo, es una elevación 3D con nube de puntos, que podemos rotar y visualizar. Un «data lake» donde depositamos todos los datos de mantenimiento, producción, operación o construcción.

En realidad, tiene múltiples definiciones, el gemelo digital es muy poliédrico.  Es como cuando vamos al médico, hasta cierto punto los registros médicos que tenemos, en los hospitales y que representan nuestros informes, análisis, también sería un gemelo digital..  Conoce más sobre los gemelos digitales en el podcast. 

Ventajas de los gemelos digitales

Relacionado con el mantenimiento. Lo que nos interesa es tener esa bola de cristal, que nos permita ver lo que va a suceder en el futuro.

En definitiva, lo que estamos proyectando sobre los gemelos digitales, es un ente digital que tenemos en nuestros ordenador, en cloud, donde podamos ver lo que le va a suceder al activo, para que podamos prevenir situaciones específicas (mantenimiento predictivo) que puedan simular diferentes escenarios (mantenimiento prescriptivo ) y que pueda además probar esos escenarios para ver que resolución o que resultados van a arrojar. 

“Los gemelos digitales son esa bola de cristal, o lo que llamamos el retrato de Dorian Gray” – Diego Galar. Sigue escuchando en el podcast aquí. 

De esta manera, con ese gemelo digital, obtenemos un banco de ensayos, en el cual no solo podremos anticiparnos a los fallos.  Además podremos simular escenarios, completar datos que faltan, y ver exactamente como el gemelo digital va a evolucionar y por lo tanto anticiparme con diferentes prescripciones, a lo que le puede pasar a mi activo físico. 

La covid-19, elemento catalizador de la aceleración del gemelo digital. 

El mantenimiento tradicional, supone una seria de prácticas, y una serie de recolección de datos, tanto para mantenimiento preventivo, que impone contar con una serie de analistas enfrente de las pantallas, para tomar decisiones, en tiempo real y diferido. 

Esto es posible, con profesionales cualificados. Pero la pandemia nos ha dejado las fábricas totalmente vacías, nos ha obligado a cerrar. 

Fábrica oscura o «Dark Factory»

Se ha introducido el concepto de fábrica oscura, durante la revolución 4.0 y la pandemia. Hemos intentado que no tenga operarios de producción. Pero vamos a intentar dar un paso más, prescindir también de los operarios de mantenimiento. 

El gemelo digital se convierte, en el ente o el metaverso, que vigila el activo de manera autónoma. Para activos desatendidos, remotos, que no tienen equipos de mantenimiento on-site. Y, por lo tanto no puedes mandar a una persona a realizar una intervención puntual. Aquí, el gemelo digital se convierte en ese ente digital que vela por el activo de manera autónoma y en caso de que el gemelo digital detecte una anomalía o un fallo, contactará con ese equipo de mantenimiento. 

Pero estos gemelos digitales, para activos desantendidos, donde no contamos con personas ni on-site manteniéndolos se han convertidos en la pandemia, en los guardianes de estos activos. Hay una serie de cosas que se llaman infraestructuras críticas, muchas veces no contamos con gente pero necesitamos vigilarlas.

Y los gemelos digitales dotados de una inteligencia que va unida a la ultima fase de la analítica cognitiva, están consiguiendo convertirse precisamente en esos cibersistemas que están vigilando de manera  autónoma, infraestructuras críticas y ahora incluso en planta, funcionando de manera totalmente autónoma y remota. 

Cómo democratizar el uso de los gemelos digitales  

No solo el usuario final está demando esta tecnología. Los fabricante de componentes, sub-sistemas o sistemas ya están vendiendo los activos con los gemelos digitales incluídos.

Algunos consejos para iniciarse con los gemelos digitales y evitar cometer errores:

  • En primer lugar, el usuario final no debe crear el gemelo digital from scratch. Ningún usuario final, posee la capacidad ingeniería ni el dinero para acometer un gemelo digital desde cero. 
  • Después, definir que queremos conseguir con el gemelo digital. En este caso para mantenimiento; deberíamos hacer un análisis previo. Para ver que visibilidad de fallos. Y también, que capacidad de diagnósis y prognosis queremos tener en el gemelo digital. Obteniendo los elemento críticos que van a componer el gemelo digital. 
  • Una vez que tenemos los sistemas críticos. Los proveedores deben facilitar en gran parte esos gemelos digitales. En diferentes formatos  para poder juntarlos como un puzzle y crear ese modelo. Una vez obtenido una especie de diagrama de bloques, valorar los datos para llevar datos de operación o históricos. Sigue escuchándolo en el podcast. 
  • Además, muchas veces los gemelos digitales son grandes recogedores de datos. Sin embargo, a la hora de hacer una predicción, no están en los datos. Por eso necesitamos los datos de campo y también los datos de los gemelos digitales con los componentes que nos facilitan los proveedores. Así compensamos esa falta de información en los datos recogidos en el día a día. 
  • Ahora ya tendremos capacidades de prognosis. 
  • Si queremos llegar hasta las capacidades de prescripción, seguiremos con los motores de simulación.
  • Y por último, lo más importante. Los gemelos digitales al igual que los activos físicos deben ser modulares. 

Predecir con confianza

Predecir con confianza o Prognostics and Remaining Useful Life (RUL) Estimation: Predicting with Confidence. El último libro que ha publicado nuestro invitado, Diego Galar conjuntamente con; el  Dr. Kai Goebel que fue quién diseño todos los sitemas de prognosis para las misiones espaciales en NASA, durante muchos años. Peter Sandborn, famoso por sus contribuciones relacionadas con la prognosis militar y el Dr. Uday Kumar, catedrático y compañero de Diego en la Universidad Tecnológica de Luleå. 

 Se describe diferentes enfoques y métodos de pronóstico para diferentes activos, respaldados por estudios de casos apropiados.

«Para transmitir que la predicción, no es cosa de brujos. Si tenemos el recetario adecuado, todos podemos predecir nuestro mantenimiento, y nuestros fallos de una manera adecuada, pero sin olvidar la incertidumbre y de ahí el título Predicción con Confianza.»  – Comenta Diego Galar.

Sobre nuestro invitado, Diego Galar:

Diego Galar, Profesor Titular de Monitorización de la Condición en la División de Ingeniería de Operación y Mantenimiento en la LTU, Universidad Tecnológica de Luleå, donde coordina varios proyectos H2020 relacionados con diferentes aspectos de los sistemas físicos cibernéticos, Industria 4.0, IoT o IA Industrial y Big Data. También ha participado en el centro UTC de SKF ubicado en Lulea centrado en rodamientos SMART y también ha participado activamente en proyectos nacionales con la industria sueca o financiados por agencias nacionales suecas como Vinnova.
También es investigador principal en Tecnalia (España), dirigiendo el grupo de investigación de Mantenimiento y Fiabilidad dentro de la División de Industria y Transporte.Es autor de más de quinientos artículos en revistas y conferencias, libros e informes técnicos en el campo del mantenimiento, trabajando también como miembro de consejos editoriales, comités científicos y presidiendo revistas y conferencias internacionales y participando activamente en comités nacionales e internacionales de normalización e I+D en los temas de fiabilidad y mantenimiento. En el ámbito internacional, ha sido profesor visitante en la Politécnica de Braganza (Portugal), Universidad de Valencia y NIU (EEUU) y la Universidad Pontificia Católica de Chile. Actualmente, es profesor visitante en la Universidad de Sunderland (Reino Unido), la Universidad de Maryland (EE.UU.) y la Universidad de Chongqing en China.

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