Los Gemelos Digitales se presentan como una tecnología disruptiva en la simulación y análisis de procesos industriales, capaz de exprimir al máximo los beneficios de la transformación digital de planta, una transformación en el ya se encuentran involucradas muchas empresas y que se intensificará en los próximos años.
Los Gemelos Digitales son representaciones digitales “vivas” de dispositivos y procesos que componen una factoría, conectadas con el sistema real al que representan mediante “Sistemas Ciberfísicos” (CPS). Con la información en directo de planta, el histórico de operaciones y mantenimiento, y la aplicación de técnicas de Machine Learning, es posible obtener un modelo de alta precisión cuyo comportamiento se asemeja fielmente al del sistema real.
En consecuencia, conseguimos un entorno protegido y seguro para la experimentación, pudiendo detectar problemas antes de que ocurran, planificar tareas de mantenimiento evitando paradas inesperadas, construir nuevos escenarios de funcionamiento más eficientes (OEE), desarrollar nuevas oportunidades de negocio y nuevos planes de fabricación, o incluso realizar previsiones a futuro.
Sin embargo, el Gemelo Digital es todavia un concepto de desarrollo que, además presenta diversas barreras tecnológicas para su adopción en el tejido industrial. Por un lado, existe una dificultad técnica para monitorizar masivamente y digitalizar procesos en la industria, con gran variedad de equipos, sistemas legados aislados, buses de campo, protocolos propietarios, así como una estricta arquitectura de integración y automatización industrial.
Por otro lado, los sistemas utilizados actualmente en la industria son incapaces de almacenar y tratar los volúmenes de datos necesarios para crear y evolucionar los Gemelos Digitales, que realmente representen el comportamiento de los elementos físicos, y no sólo sus características y su estado.
Esto está unido a la complejidad tecnológica que requiere el ir más alla de las representaciones digitales y avanzar hacia escenarios de manejo de múltiples copias digitales simultáneas, con mayor capacidad de evaluar escenarios alternativos.
El proyecto DIGITAL TWINS comenzó en 2017 centrándose en estas barreras tecnológicas, mediante la utilización de los últimos avances en tecnologías del Internet de las Cosas Industrial (IoT) y en técnicas de aprendizaje basadas en Big Data.
La consolidación del Internet de las Cosas (IoT) en la Industria 4.0, sumado a los nuevos avances en técnicas de almacén de gran volumen y aprendizaje automático mediante Big Data Analytics, ha posibilitado el desarrollo de nuevos conceptos dentro de la industria, como es el caso de los «Gemelos Digitales” (GD)
El concepto de Gemelos Digitales aún presenta barreras tecnológicas para su completo desarrollo, y que por tanto no permiten su adopción en el tejido industrial en general y en el de la Comunidad Valenciana en particular.
Por un lado, existe una dificultad técnica para monitorizar masivamente y digitalizar procesos en la industria, con gran variedad de equipos, sistemas legados aislados, buses de campo, protocolos propietarios, así como una estricta arquitectura de integración y automatización industrial.
Por otro lado, los sistemas utilizados actualmente en la industria son incapaces de almacenar y tratar los volúmenes de datos necesarios para crear y evolucionar los Gemelos Digitales, que realmente representen el comportamiento de los elementos físicos, y no sólo sus características y su estado.
Esto está unido a la complejidad tecnológica que requiere el ir más allá de las representaciones digitales, y avanzar hacia escenarios de manejo de múltiples copias digitales simultáneas, con mayor capacidad de evaluar escenarios alternativos.
Objetivos
– Digitalización de planta “deploy & forget”
Mediante la aplicación de IoT y los Sistemas Ciberfísicos (CPS),ITI está trabajando en una prueba de concepto de un sistema plug & play para digitalizar elementos en planta (maquinaria antigua y moderna, herramientas, personas, productos…) de forma ágil y minimamente intrusiva. Este sistema, bautizado como «CPS deploy & forget», está especialmente diseñado para una puesta en marcha rápida y sencilla, sin necesidad de infraestructuras de comunicaciones y energía, y para una integración transparente con los sistemas de planta mediante las nuevas arquitecturas y protocolos de Industria 4.0. El sistema utiliza técnicas de fog-computing para absorber toda la complejidad que suponen las tareas de diagnóstico y mantenimiento de estos equipos y sus redes de comunicación, así como un sistema simplificado para configuración y puesta en marcha. De esta forma, desplegar este sistema en distintas ubicaciones para realizar auditorías puntuales, o monitorización continua para alimentar los Gemelos Digitales deja de suponer un problema de tiempo y recursos humanos, y el nivel de digitalización de planta puede incrementarse de forma significativa.
Su potencia reside en los “digitalizadores”, unos elementos inteligentes y autónomos que no requieren de infraestructuras de comunicaciones propias, ya que los propios nodos presentan la capacidad de auto-organizarse entre ellos y resolver muchos de los problemas de mantenimiento que hasta ahora debía resolver el personal de planta. Estos digitalizadores disponen de un conjunto de sensores integrados para medir distinto parámetros como temperatura, humedad, vibración o consumo energético, pero además permiten la conexión de sensores, actuadores e interfaces adicionales, lo que extiende su uso prácticamente a cualquier operación necesaria en industria.
Durante 2017 se ha realizado una primera prueba de concepto de esta tecnología, que se ha evaluado en instalación industrial gracias a la colaboración de la empresa valenciana Órbita Ingeniería. Esta tecnología ha demostrado resolver de forma eficiente un incremento de digitalización en planta, con una comunicación robusta y un despliegue por parte de los operarios, ágil y sencillo.
En 2018 se ha agregado la interacción con los flujos energéticos de los procesos, lo que permitirá mejorar la eficiencia energética de la producción. Además, se avanzará en el desarrollo de tecnologías de comunicaciones, smart maintenance, integración en planta y seguridad.
– Big Data Analytics para la construcción de Gemelos Digitales
Un requisito para la construcción de un Gemelo Digital es utilizar todos los datos que se encuentren disponibles. Sin embargo, la gran cantidad de datos que genera una planta en continuo supone un reto en términos tanto de almacenamiento como de procesamiento. Este hecho requiere la aplicación de tecnologías Big Data Analytics, para gestionar eficientemente los datos en tiempo real, combinados junto con la información histórica y de contexto ( logística, ventas, almacén, entorno). Por otra parte, para la creación del modelo predictivo que fundamentoa un Gemelo Digital, es necesario la aplicación de técnicas punteras en el ámbito del Machine Learning. Sólo mediante la introducción de ambas facetas, es posible crear un Gemelo Digital que proporcione simulaciones precisas a partir tanto de su operativa actual como de estados pasados y futuros.
Durante 2017, el Instituto ha desarrollado una prueba de concepto para la especificación y generación de los Gemelos Digitales mediante técnicas y tecnologías Big Data Analytics. Este prototipo es capaza, gracias a la combinación de técnicas de Machine Learning y tecnologías Big Data , de trabajar con datos sensorizados en tiempo real para contruir y simular Gemelos Digitales con una precisión muy elevada.
El sistema consigue no sólo modelar fielmente el proceso o maquinaria representado sino también usar los datos registrados en aras de mejorar los procesos productivos, evaluar nuevos planes de producción, realizar mantenimiento predictivo o analizar nuevas configuraciones de planta, todo ello sin alterar el funcionamiento real de la máquina.
En esta prueba de concepto ha participado también la empresa valenciana SPB, donde se ha realizado el modelado y evaluación de diversos procesos productivos reales. En 2018, se ha mejorado las técnicas empleadas en primer lugar para seleccionar analíticamente que datos o características son más relevante para el gemelo. También se ha introducido la perspectiva de optimización: que el propio gemelo aprenda a partir de su propia simulación, que configuración es la más adecuada para mejorar un indicador concreto. Por último a fin de mejorar la explotación de la propuestas, se incide tanto en la visualización de la simulación de forma amigable para el uso final, como en la escalabilidad del gemelo en un entorno con gran volumen de datos.
Durante la presente anualidad el proyecto Digital Twins se ha enfocado a implantar la solución Deploy&Forget y el simulador basado en redes neuronales en un entorno real. Esta implantación se ha realizado con Grupo Euroatomizado, empresa líder en el ámbito de la fabricación de polvo atomizado para el sector cerámico. La implantación de la solución Deploy&Forget ha permitido validar en un entorno real, la captura de información relevante de los procesos productivos en planta. En particular, dicha captura se ha centrado en los procesos de coloración y atomizado, tomando información sobre consumos, temperatura y humedad entre otras variables.
Toda esta información, junto con la información de los sistemas ya instalados en la planta, ha sido utilizada por el simulador analítico para detectar tendencias y anomalías en las variables sensorizadas en función del producto a producir.Estos resultados analíticos son soportados por una interfaz web amigable, que muestra predicciones de cómo evolucionará la información capturada en tiempo real.
Los próximos objetivos se centran en obtener un mayor volumen de información, tanto de los sistemas en planta como de la propia solución Deploy&Forget, para mejorar la precisión y fiabilidad de los modelos analíticos desplegados. También se profundizará en la detección de las condiciones óptimas para mejorar los procesos sensorizados.
Entidades financiadoras
Entidad: IVACE y FEDER
Nº Expediente 2017: IMDEEA/2017/103
Financiación 2017: 191.007,30 €
Nº Expediente 2018: IMDEEA/2018/118
Financiación 2018: 200.000 €
Nº Expediente 2019: IMDEEA/2019/105
Financiación 2019: 224.976,80 €
Resultados obtenidos
Puedes descargar los folletos del proyecto 1ª anualidad 2ª anualidad.
Los resultados obtenidos en el proyecto se encuentran aquí
Vídeo del proyecto aquí
Enlaces externos
Web proyecto
