Gemelos digitales para la industria: El futuro está en los datos

Todos los que conducimos sabemos que nuestro vehículo requiere un mantenimiento y que habitualmente son los kilómetros de rodaje los que determinan las acciones a realizar. Aceite, cada 15 mil; amortiguadores, cada 20 mil; filtro de combustible, entre 40 y 60 mil; correa de distribución, entre 80 y 100 mil… Sin embargo, este mantenimiento lo realizamos de forma automática y preventiva. Sin saber realmente si es necesario. Lo hacemos porque nos toca y porque queremos que nuestro coche envejezca en buen estado.

Ahora bien, imagina que dispones de capacidad para medir la densidad del aceite del vehículo o para saber lo que realmente lo que ocurre dentro del motor. Supón que, en lugar de un libro de mantenimiento en el que apuntas kilómetros y fechas, tuvieses un sensor que produjera miles de datos sobre el estado de cada componente. Con esa información, que será únicamente válida para tu coche, podrías personalizar el mantenimiento y optimizar la vida útil de todas las piezas y mecanismos.

Salvando las distancias, ésta es la principal ventaja que generan los Gemelos Digitales Predictivos con los que trabajamos en CTC. Una tecnología en fase de desarrollo que apuesta por crear una representación digital “viva” de procesos u objetos. Estas representaciones generadas en tiempo real a través de diversos tipos de datos tomados in situ abren un nuevo escenario en el mantenimiento y análisis de procesos y productos industriales. Un paradigma innovador que permite dotar de exclusividad a cualquier operación. Soluciones a la carta para optimizar el rendimiento y reducir los costes. Cambiar el aceite de nuestro coche cuando realmente lo necesitamos.

Esta tecnología está revolucionando campos como la ingeniería. El modelo tradicional basado en la física está dando paso al Big Data y el Machine Learning. Es decir, en lugar de coger una ecuación convencional, se trabaja sobre un ingente volumen de datos que permita analizar y predecir comportamientos del fenómeno físico a estudiar. Hipótesis contra realidad. De hecho, los gemelos digitales permitirán disponer de un histórico de datos que sean cada vez más fiables. Así se puede conseguir un entorno protegido y seguro para la experimentación, que siente las bases para construir nuevos escenarios de funcionamiento más eficientes y permita desarrollar nuevos oportunidades de negocio.

Tal y como hemos explicado, los gemelos digitales se fundamentan en la comparación y el análisis de una gran cantidad de información obtenida en tiempo real. Por tanto, este modelo depende de la evolución tecnológica y de la capacidad para almacenar datos. De hecho, muchos de los sistemas utilizados por la industria son incapaces de conservar y tratar los volúmenes de datos necesarios. Igualmente, en otros muchos casos, existen notables dificultades para monitorizar determinados procesos y sistemas.

El Centro Tecnológico CTC es referente nacional dentro de esta tecnología que ofrece notables posibilidades al tejido industrial. Especialmente para aquellas industrias que trabajen con estructuras o elementos que presenten dificultades de acceso. Por ejemplo, ahora mismo estamos desarrollando un gemelo digital para un depósito a presión que simule el comportamiento de un proceso industrial tipo. Este proyecto, denominado Twincan, permitirá observar los efectos físicos provocados por los cambios de temperatura y presión en el recipiente. Un factor crítico para sectores que operan con sustancias peligrosas y que resulta difícilmente inspeccionable con las soluciones actuales.

Asimismo, el centro cántabro forma parte de la Red de Excelencia Cervera: entramado exclusivo de centros tecnológicos, impulsado por el Centro para el Desarrollo Tecnológico Industrial (CDTI), cuyo objetivo es posicionar determinadas áreas tecnológicas a la cabeza continental. La participación de CTC en el Programa Estratégico Miraged, iniciativa que le permitirá convertirse en referencia nacional y europea en el desarrollo de conocimiento sobre gemelos digitales para estructuras y componentes mecánicos, ha sido la llave para incorporarse a esta plataforma en la que prima el trabajo colaborativo.

Soluciones de alto valor añadido como representar modelos numéricos para la predicción de vida útil remanente de estructuras y componentes; modelizar de forma detallada los mecanismos de degradación más importantes en operación de componentes (fatiga, fractura, desgaste, corrosión, etc.); o implementar técnicas avanzadas de análisis de datos aplicando la inteligencia artificial son parte de la oferta que desde CTC ponemos al servicio de las empresas.

Aratz García

Project Manager del Centro Tecnológico CTC