Industria 4.0: En dirección a la implementación de los gemelos digitales

Con los gemelos digitales y la industria 4.0 puede tomar decisiones rápidas en tiempo real, mantener la productividad y mejorar la calidad del producto final.

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El doctor ingeniero Diego Alejandro Muñoz, profesor de la Escuela de Matemáticas de la Universidad Nacional de Colombia, en su trabajo como investigador ha estado vinculado a la industria manufacturera, es experto en crear modelos matemáticos, sustentados en leyes físicas y principios lógicos, para entender y optimizar procesos industriales. Nos habló sobre modelamiento y gemelos digitales, como alternativa para aprovechar los datos y mejorar la toma de decisiones. 

Para Muñoz hay dos elementos fundamentales, "el modelamiento y la forma como este puede ayudarnos a hacer control adecuado y riguroso para la optimización de procesos industriales”.

¿Qué son procesos complejos?

El investigador define los procesos complejos como un tipo de sistema en donde se tienen involucradas muchas variables y parámetros de operación. “En nuestra cabeza podemos tener algunas relaciones de tres, cuatro o cinco variables y saber qué efecto tiene cuando se realiza algún cambio en la operación, sin embargo, hay sistemas donde ese número es 100, 200 o 500 variables. Eso se vuelve inmanejable”, comenta. 

Al ser tantas variables se ven involucrados diferentes tipos de cosas como: transferencias de masa, energía, cantidad, etc. Todas actúan de manera simultánea. Así mismo diferentes tipos de operaciones, ya sea en paralelo, secuencia o reciclos que, hacen que sean difíciles de operar. “A eso es lo que llamamos un proceso complejo, porque de alguna manera toca usar herramientas computacionales para operar y tomar decisiones sobre este tipo de sistemas”, dice Muñoz. 

Por ser un proceso complejo, constantemente se está tomando mucha información de los sistemas, con esta se observa qué puede estar sucediendo y se toman decisiones. Muñoz precisa que con toda esa información se puede modelar para tomar decisiones mucho más acertadas con los gemelos digitales.

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¿Qué es un gemelo digital? 

“Es representar el objeto real con toda la información que se tiene disponible”, explica el investigador y señala que con este se va a poder observar un comportamiento de interés. “Muchas veces se quiere tener toda la representación completa del objeto real, pero en la práctica a veces es imposible o es complejo desde el punto de vista computacional operar sobre ese tipo de representaciones, por eso el gemelo va estar limitado a lo que realmente interesa”. 

Los gemelos digitales que están formulados bajo representaciones matemáticas tienen una alta capacidad de predicción.  Con estos se pueden tomar decisiones de optimización - control en sistemas que va permitir hacer seguimiento de lo que se quiere. 

Tipos de gemelos digitales

Gemelos digitales caja blanca

Basado completamente en primeros principios y leyes de conservación. En este se tiene toda la información fenomenológica del sistema, sin embargo, Muños señala que normalmente son difíciles de obtener porque se desconocen muchas cosas de lo que está sucediendo en los procesos que se operan, “por eso terminan siendo computacionalmente muy complicados”. 

Gemelos digitales caja negra

Este tipo de gemelos digitales usa correlaciones empíricas. Muñoz explica que estos toman datos, relacionan las variables de acuerdo a la información que se tiene y tienen la capacidad de hacer buenas predicciones, “pero insuficiencia en cuanto al fenómeno que está ocurriendo en el sistema”. 

Gemelos digitales caja gris

La combinación de estos dos sistemas genera el tercero: ‘Caja gris’, el cual permite construir modelos que tienen una estructura que puede ser fenomenológica. “Esta nos dice lo que realmente está pasando, pero para algunas cosas que no se pueden calcular exactamente se debe usar correlaciones empíricas”, señala Muñoz y explica que a este tipo de modelos se le llaman empíricos de base fenomenológica. 

¿Cómo se crean los gemelos digitales? 

El primer paso es tener muy claro lo que se quiere modelar, por ende se debe tener una descripción sobre lo que está pasando en el sistema. En segunda instancia se deben definir algunas hipótesis de modelado, tratando de buscar las analogías más cercanas sobre lo que está sucediendo en el sistema. 

En tercer lugar se parten las cosas en ‘pedazos’, comenta Muñoz y explica que moldear algo complejo como un todo es difícil. “Si se centran en pedazos del sistema y se aplican las cosas que se saben en cada uno de esos subsistemas se puede tener un modelo completo del sistema grande”. Por último, se deben aplicar principios de conservación, leyes y todo lo que se tiene en la teoría de sistemas para representar matemáticamente lo que se quiere modelar. 

“En las tres primeras etapas es clave la participación de las empresas y las industrias”, afirma Muñoz. Después de estas hay un conjunto de técnicas y teorías que se pueden construir si se tiene la información completa brindada por estas. El investigador destaca que para lograr procesos de moldeo éxitos es importante la interacción entre empresas y academia.

“En la industria hay una necesidad por tener los gemelos digitales, pero también se debe entender que esta se resuelve si ambas partes están integradas”, señala y agrega que, la academia tiene la información en cuanto a metodologías, algoritmos, implementación desde el punto de vista matemático, pero quien conoce el proceso son aquellos que lo operan. 

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Una solución que puede ayudar a muchas industrias 

Un gemelo digital se puede obtener con una buena interacción de forma sencilla en 4 o 5 meses. “Todo no se puede quedar en construir el gemelo y ya, eso se deben usar en aplicaciones reales para la toma de decisiones inteligentes”, afirma Muñoz. 

Para el investigador, la mayoría de los procesos en la industria son complejos, por eso es importante adicionar gemelos digitales con la ayuda del internet de las cosas para la toma de decisiones en las empresas y responder preguntas claves en la operación. 

Para Revista Metalmecánica este es el verdadero futuro de la industria 4.0. “La recopilación y análisis de datos va a alimentar los gemelos digitales para que estos, basados en las leyes físicas que gobiernan los procesos, puedan ayudar a tomar decisiones en tiempo real, para que las mismas máquinas optimicen sus procesos”.

Es ahí donde entra el concepto de la flexibilización de la producción, de como tomar decisiones rápidas en tiempo real en caso de que algo cambie en la línea de producción, manteniendo la productividad y la calidad.