Una de las principales tendencias tecnológicas en Industria, señalada por diferentes estudios, se centra en la creación de gemelos digitales.
El gemelo digital se define como la réplica digital de un sistema, servicio o proceso, con el objetivo de monitorizarlo, analizar su reacción ante determinadas situaciones y mejorar su rendimiento y eficacia.
Este concepto se apoya en tecnologías como Internet de las Cosas (IoT), Sistemas Ciber-Físicos (CPS), Machine Learning y Big Data Analytics, para obtener y poner en valor nuestros datos. Así pues, la materia prima de un gemelo digital son los datos, y la forma de obtenerlos pasa necesariamente por la digitalización de los procesos industriales. Pero es justo en la captación de esos datos donde el Gemelo Digital muestra su talón de Aquiles. La sensorización en planta es un procedimiento complejo que incluye multitud de barreras, tanto tecnológicas como económicas.
Desde ITI, centro tecnológico especializado en TIC, y en el marco del proyecto DIGITAL TWINS, han desarrollado el sistema “CPS deploy & forget” para capturar esos datos de una forma sencilla.
El sistema se compone de una red de sensores de despliegue rápido y sencillo, con una arquitectura inalámbrica robusta, elevados estándares de ciberseguridad y sin impacto en la operativa de la industria. Esta red es capaz de aportar conectividad a procesos aislados, o agregar nueva sensorización, desarrollando un elevado grado de digitalización de planta.
El prototipo desarrollado por ITI es capaz, gracias a la combinación de técnicas de Machine Learning y tecnologías Big Data Analytics, de trabajar con todos los datos sensorizados en directo para construir y simular Gemelos Digitales con una precisión muy elevada.
El sistema consigue, no sólo modelar fielmente el proceso o maquinaria representado, sino que potencialmente es posible usar los datos registrados en aras de mejorar los procesos productivos, evaluar nuevos planes de producción o aplicar estrategias de mantenimiento predictivo. Todo ello sin alterar el funcionamiento real de la máquina.
Para la validación de esta tecnología, se ha realizado un piloto en colaboración con el Grupo Euroatomizado, principal actor a nivel nacional e internacional en el diseño, desarrollo, fabricación y comercialización de composiciones cerámicas.
El despliegue y estudio del Gemelo Digital se ha centrado en dos procesos de su línea de producción, que ya dispone de un elevado nivel de desarrollo tecnológico e integración. En una primera fase, técnicos de ITI y de Euroatomizado han estado trabajando conjuntamente para especificar y caracterizar detalladamente estos procesos, conocer su funcionamiento y tareas de mantenimiento habituales.
A partir de este análisis, se han propuesto diversos puntos de interés para la aplicación de Gemelo Digital (recomendaciones de operación, mejora de procesos, eficiencia) y se han planificado las variables físicas necesarias para alimentar su funcionamiento.
La solución CPS Deploy & Forget se ha utilizado para monitorizar estas variables del proceso, de su parametrización y su contexto, con una instalación sencilla y no intrusiva que se integra en la red de planta. Estos datos en tiempo real, junto a otras fuentes de información del funcionamiento y estado de sus sistemas, se canaliza a través de un módulo central, y mediante técnicas de Machine Learning, se entrena un modelo a partir del comportamiento de estos procesos.
Utilizando este modelo se ha analizado cómo las distintas variables influyen en el consumo energético de la planta y cuáles serían los potenciales aspectos a optimizar. También se ha construido una interfaz web para analizar esta información de forma visual. Finalmente, se han recogido una serie de recomendaciones para mejorar la captura de la información, con el fin de optimizar las predicciones sobre el consumo energético.
El proyecto DIGITAL TWINS, desarrollado por el Instituto Tecnológico de Informática (ITI), cuenta con la financiación pública a través del Instituto Valenciano de Competitividad Empresarial (IVACE) y Fondos Europeos (FEDER) con número de expediente: IMDEEA/2019/105