Para el 2020 se estima un incremento del uso de datos de gemelos digitales avanzados para impulsar un mayor éxito con las innovaciones

‘Digital Twin’, un paso delante de la industria

G. Gómez, M. Álvarez, F. Fernández, del CFAA21/02/2020

El concepto de un gemelo digital no es nuevo, es más, nació asociado al programa espacial estadounidense hace décadas. Concretamente cuando ocurrieron problemas potencialmente desastrosos en el Apollo 13, allá por 1970. La NASA pudo intervenir gracias a un modelo gemelo físico y digital del cohete y sistema de alunizaje. El modelo permitió a los ingenieros probar posibles soluciones desde la tierra y ofrecer orientación para salvar vidas a la tripulación en el espacio. Casi 50 años después, con el advenimiento del Internet de las cosas (IoT) y la tecnología de realidad aumentada, el gemelo digital se ha convertido en una herramienta comercial rentable y de valor incalculable para muchas industrias, y, como no, la aeronáutica puede tomar vuelo con ella.

Los gemelos digitales ahora están viviendo su momento álgido, en especial en el sector de la industria. Para el 2020 se estima un incremento del uso de datos de gemelos digitales avanzados para impulsar un mayor éxito con las innovaciones en la fabricación de diferentes productos. Esto se debe a que hay muchas TICs que se pueden integrar dentro de estos sistemas; como por ejemplo toda la sensórica relacionada con las máquinas, el análisis de datos mediante el Big Data, o una IA cada vez más potente. Como tales, las soluciones de los gemelos digitales se están volviendo cada vez más robustas y rentables para las empresas. Hasta el punto de que, hasta hace muy poco, los gemelos digitales se limitaban al mercado aeroespacial y de maquinaria pesada, pero esto está cambiando y ahora hay una gran variedad de sectores que los emplean, como pueden ser las ciudades inteligentes, la atención médica, los seguros o los servicios públicos.

Este es el caso de las conocidas como fábricas inteligentes. En estas fábricas, los datos de los sistemas IoT se introducen en los modelos digitales de cada fábrica y se procesan mediante algoritmos que luego se pueden utilizar para mejorar el proceso general de fabricación. Estos algoritmos entrenados se vuelven a conectar a la fábrica física para automatizar el proceso de fabricación. Mediante el uso de IA también se puede reducir la cantidad de alertas falsas que requieren acción en las plantas de producción.

Uno de los mayores beneficios de la tecnología Digital Twin es la capacidad para disminuir los costes de desarrollo de dispositivos IoT. Esta mejora será posible recreando cualquier dispositivo IoT que exista mediante la plataforma virtual que proporcionan los gemelos digitales. No importa la tecnología o el dispositivo, un prototipo completamente construido permitirá probar el rendimiento de un dispositivo, monitorear cualquier tipo de variable, y volver a ensamblar completamente sus partes, modelo o estructura. Al tener la capacidad de experimentar con los componentes principales de cualquier sistema IoT y verificar su rendimiento inmediatamente después de que se realicen cambios, permitirá ahorrar capital en pruebas continuas. Esto a menudo implica trabajar con el modelo físico de un sistema, que no solo puede demostrar que no es rentable, sino que tampoco es lo suficientemente eficiente como para lograr un progreso sólido.

El caso de uso clásico hasta hace muy poco para los gemelos digitales ha sido la fabricación y operación de maquinaria grande y costosa. En Rolls Royce se está impulsando una manera de trabajar más eficiente, y es aquí donde ha irrumpido con fuerza el gemelo digital. Concretamente se están modelizando los motores de los aviones de la compañía, estas réplicas a escala de los motores físicos se utilizan para modelar digitalmente el rendimiento de las máquinas reales. Rolls Royce los usa para ahorrar tiempo y dinero en las rigurosas pruebas que se requieren antes de que un motor esté certificado como apto para volar.

Una prueba particularmente desafiante es el rendimiento de un motor cuando uno de los ventiladores se rompe durante un vuelo. Anteriormente, los probadores aceleraban el motor lo más rápido que podían y luego encendían una pequeña carga explosiva para liberar una de las cuchillas. Para pasar el ensayo, el motor tiene que permanecer en su carcasa y demostrar que puede sobrevivir por el resto del vuelo. El uso de gemelos digitales en pruebas virtuales permite predecir cómo se comportará el diseño, sin el costo. Los ingenieros pueden iterar hasta que estén seguros de que pasará la prueba (Rolls Royce, 2018).

Figura 1: Datos a monitorizar en tiempo real de un motor de avión mediante gemelo digital.

En el futuro, los gemelos digitales surgirán como una de las herramientas clave para muchas industrias, especialmente en la fabricación, pero también revolucionarán el desarrollo y las pruebas de productos en una amplia variedad de áreas. Por lo tanto, casi todos los productos fabricados podrían tener su propio gemelo digital siempre que, de alguna manera, generen datos que puedan capturarse y analizarse. Esto representará la próxima etapa de evolución del gemelo digital. Por ejemplo, en lugar de que se tenga solo un gemelo digital de un nuevo avión para fines de desarrollo, la compañía tendrá un modelo digital único para cada avión que fabrique. Estos modelos individuales podrán recibir información de los sensores conectados en tiempo real, y el análisis de inteligencia artificial se podrá aplicar para hacer predicciones en tiempo real sobre el ciclo de vida del producto, el mantenimiento predictivo, etc. Otro campo en el que puede tener cabida el gemelo digital es en el de la salud, por ejemplo, información en tiempo real de dispositivos portátiles que puedan obtener el código genético único de un usuario, podrá suponer recibir un tratamiento médico extremadamente individualizado para cada usuario.

Primeros pasos hacia la digitalización en el CFAA

En la actualidad el CFAA, concretamente varias de sus empresas han iniciado un gran proyecto, JANO, Joint Action Towards Digital Transformation, donde las empresas tratan de aunar esfuerzos para conseguir pasos adelante en la digitalización de máquinas, procesos y servicios. Varios de los demostradores se ejecutarán en el propio CFAA. Un primer paso ha sido introducir todas sus máquinas en entornos virtuales donde, a parte de las geometrías de las mismas, también se han introducido los datos cinemáticos que las gobiernan. De esta manera, se pueden simular todos los procesos de mecanizado de acorde a lo que sucede en la realidad.

Figura 2: Gemelos digitales de las máquinas del CFAA. A la izquierda la Hermle C52 mostrando la posición en máquina de la herramienta. A la derecha la Ibarmia THR16 con la cinemática de la máquina.

Por otra parte, la UPV/EHU está participando en una red europea, Explainability, interpretability and simplification of deep learning models, junto a la VTT Technical Research Centre of Finland, y Institute of Computer Science, Vilnius University. El objetivo es lograr introducir técnicas de interpretación de datos en procesos industriales. Este es un paso en el desarrollo del gemelo virtual. Como es el caso del sistema de monitorización de Savvy, que es una solución para resolver problemas de conectividad, adquisición, mantenimiento y análisis de datos.

Figura 3: Sistema de monitorización de Savvy: captando los datos.

El esfuerzo en avanzar en esta línea de trabajo es importante, pero el beneficio a logar lo merece.

Figura 4: La interrelación del CFAA con la industria 4.0.

Colaboración con la Universidad de Cádiz

Se está realizando una colaboración con la Universidad de Cádiz, mediante la cual se está haciendo la monitorización del proceso de taladrado de composites de fibra de carbono de varios tipos. La fresadora de la escuela de ingenieros de Bilbao está siendo el banco de ensayos. En estos experimentos se están tomando una serie de medidas relativos al proceso: medición de esfuerzos de corte mediante una mesa dinamométrica Kistler 9255B, mediciones de vibraciones mediante un acelerómetro triaxial, medición de par y esfuerzo axial durante el mecanizado con un sistema de medición de par y fuerza sin contacto integrado Artis Marposs, medición de potencia consumida y medición de desgastes en el filo de corte de la herramienta con un microscopio PCE-MM200. Por lo tanto, la integración y correlación de datos por experimento es muy elevada.

El CFAA trata de organizar redes de colaboración, y en estos momentos se tienen grandes líneas de trabajo común con la Universidad de Dormund, de Cádiz, así como UPM, IMdea materiales, y varios proyectos con centros austriacos. Hay fines comunes que permiten obtener resultados de valor, tales como monitorización avanzada, uso de tecnología de inteligencia artificial en fabricación, integración de nuevas aleaciones, etc. El polo de Andalucía es muy activo en aeronáutica, y así es la colaboración con su ecosistema del CFAA.

Figura 5: Monitorización del proceso de taladrado de composites

Gaizka Gómez Escudero: investigador en la Universidad del País Vasco (UPV-EHU), así como miembro del Grupo de Fabricación de Alto Rendimiento de la Escuela de Ingeniería de Bilbao. Ingeniero Industrial especializado en virtualización de entornos.

Francisco Fernández Zacarías: profesor de Ingeniería Mecánica de la Universidad de Cádiz en Puerto Real.

Miguel Álvarez Alcón: profesor de la Universidad de Cádiz en Puerto real, y experto en procesos de producción de agujeros en composites y en stacks de metal-composite.