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ENTREVISTA 57 mientas necesarias y la sustitución de un componente del tren motriz es más caro de arreglar que de sustituir. La estrategia de mantenimiento es un factor importante en los gastos de explotación (OPEX). Por eso es tan impor- tante diseñar para la durabilidad y, además, utilizar esta visión basada en la simulación para crear un gemelo digital de la turbina (y su plataforma), de modo que la estrategia de funcionamiento y mantenimiento pueda diseñarse y optimizarse para un mejor mantenimiento predictivo. ¿Cómo pueden aprovechar los proyectistas de este tipo de instalaciones las ventajas que aporta la simulación? Hoy en día apenas estamos arañando la superficie de lo que podemos hacer con la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en la industria CAE. Aplicando estas tecnologías con la rigurosa experiencia en inge- niería y CAE que el sector ha acumulado, está claro que podemos lograr una mayor productividad y un desarro- llo y operaciones de tecnologías de energías renovables más sostenibles e innovadoras. En I+D, los ingenieros pueden explorar a fondo el espacio de diseño y optimizar los sistemas e incluso la elección de materiales y procesos de fabricación. Esta anticipa- ción del desarrollo puede reducir los ciclos de diseño y permitir la innovación. Durante las fases de validación y prueba, estos enfoques de la IA pueden ayudar a centrar los esfuerzos en ensayos significativos y relevantes y a llenar las lagunas entre la validación física de los sensores y la metrología con puntos de datos virtuales fiables, permitiendo un diseño robusto. Por último, la creación de una realidad digital inteligente en la que los datos virtuales y físicos puedan utilizarse indistintamente para tomar decisiones requiere datos de alta calidad -ya sean simulaciones virtuales o un uso eficaz de los sensores y la metrología-, pero la IA y el aprendizaje automático combinados con la computación en la nube son fundamentales para hacerlos eficientes y escalables, cosiendo lo virtual y lo real y analizando los patrones de datos acumulados para predecir resultados o prescribir acciones. Gran parte de los datos y de la simulación basada en la física necesarios para alcanzar estos objetivos existen hoy en día, al igual que las herramientas y procesos de ges- tión de datos para la simulación, los materiales y el IoT. Nuestro enfoque como parte de Hexagon es construir plataformas escalables y abiertas que apliquen las tec- nologías de la nube y el aprendizaje automático con la simulación y la captura de la realidad en cada parte del ciclo de vida de los activos con el objetivo de automati- zar estos procesos. No basta con enviar a un científico de datos a un laboratorio para conseguirlo: se requiere un conocimiento profundo de los tipos de física, los proce- sos de fabricación y medición para conectar estos datos y aplicar estas técnicas de forma eficaz. ¿Cuáles son los parámetros fundamentales a tener en cuenta? Aspectos como la fiabilidad de los resultados y la corre- lación con prototipos reales requieren tener en cuenta una serie de parámetros inherentes a cualquier simu- lación rigurosa y que son críticos a la hora de construir virtualmente el entorno real que se quiere digitalizar. Es esto sentido, cabe destacar aspectos como la capa- cidad de computación de las máquinas de cálculo en donde la tendencia es ir hacia simulaciones en la nube, aprovechando las distintas plataformas que existen hoy en día. La experiencia de los ingenieros de cálculo es otro de los aspectos a tener en cuenta ya que la fiabi- lidad de los resultados depende en gran medida de la capacidad de análisis de la persona encargada de dicha simulación. Es por ello que MSC Software, ha ido creando en estos últimos años, entornos de simulación con una interfaz gráfica sencilla (MSC.Apex) y fácil de manejar, de manera que la mayor parte del tiempo, se pueda consagrar a la interpretación y comprensión de los resultados, más que a la preparación y creación de modelos. “Nuestro enfoque es construir plataformas escalables y abiertas que apliquen las tecnologías de la nube y el aprendizaje automático con la simulación y la captura de la realidad en cada parte del ciclo de vida de los activos con el objetivo de automatizar estos procesos” ¿Con qué renovables se saca mayor partido a estos sistemas de simulación? En el caso de las industrias más consolidadas, como la eólica, nuestros clientes se enfrentan a los mismos retos que los de cualquier industria: garantizar la seguridad, maximizar la fiabilidad, minimizar el coste de fabricación, minimizar el peso, minimizar el tiempo de desarrollo. Dado que las tecnologías de base están probadas y maduras,