La industria 4.0 apunta en dirección a la implementación de los gemelos digitales

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El doctor ingeniero Diego Alejandro Muñoz, profesor de la Escuela de Matemáticas de la Universidad Nacional de Colombia, fue uno de los doce speakers de Smart Production, la cumbre de la revista Metalmecánica que tuvo como eje central el uso de herramientas de la Industria 4.0 para aumentar la productividad.

Muñoz, quien 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. En Smart Production habló sobre modelamiento y gemelos digitales, una alternativa para aprovechar los datos y mejorar la toma de decisiones.

“Esta charla tiene que ver con dos elementos fundamentales. El modelamiento y la forma como este puede ayudarnos a hacer control adecuado y riguroso para la optimización de procesos industriales”, señala Muñoz y agrega que todo se enmarca entornos de trabajo con procesos complejos.

¿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 de 100, 200 o 500 variables. Eso se vuelve inmanejable”, comenta.

Al ser tantas las variables se involucran diferentes fenómenos, como transferencia de masa, energía, calor, etc. Así mismo se presentan diferentes tipos de operaciones, ya sea en paralelo, en serie o en ciclos, 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.

¿Qué es un gemelo digital?

“Es representar el objeto real con toda la información que se tiene disponible”, explica el investigador y señala que se usa para 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 o control en sistemas que van permitir hacer seguimiento de lo que se quiere.

Tipos de gemelos digitales

El primero es la ‘caja blanca', basado completamente en primeros principios y leyes de conservación. En este se tiene toda la información fenomenológica del sistema. Sin embargo, Muñoz 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”.

La ‘Caja negra’, el segundo tipo, usa correlaciones empíricas. Muñoz explica que estas 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”.

La combinación de estos dos sistemas genera el tercero: la ‘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 modelar 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.

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.

En este caso el internet de las cosas y los estimadores de estado, representado en los sensores físicos y la conectividad son clave para seguir este tipo de sistemas. “Por un lado se tiene sensores que pueden tomar medidas que se transmiten de forma inalámbrica a receptores. Estos toman la información y se puede visualizar”, explica Muñoz y agrega que esos datos se pueden relacionar para predecir cosas con los modelos matemáticos.

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.

Miguel Garzón, editor de la revista Metalmecánica, afirma que 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”.

Por último, destaca que 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.

 

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