Gemelos digitales: definición, tipos, aplicaciones y ejemplos

Milthon Lujan Monja

Updated on:

La tecnología avanza rápidamente y transforma la forma en que diseñamos, gestionamos y optimizamos sistemas complejos. En este contexto, el Gemelo Digital o Digital Twin se ha posicionado como una herramienta revolucionaria, capaz de replicar digitalmente objetos físicos y procesos para prever comportamientos, optimizar resultados y resolver problemas en tiempo real. Pero ¿Qué es exactamente un Gemelo Digital, cómo funciona y qué aplicaciones tiene? En este sentido, si estás en un proceso de transformación digital de tu empresa, debes conocer que los gemelos digitales deben ser una pieza importante en este proceso para el diseño y optimización de tus productos o servicios.

El incremento en el uso de la inteligencia artificial, el aprendizaje automatizado y la internet de las cosas, sumado a la continua automatización de varias industrias, esta impulsando a los emprendedores a implementar gemelos digitales en sus procesos y para reducir el tiempo de llegar al mercado.

En la actualidad, el rol del gemelo digital se está expandiendo en la fabricación para el diseño del producto, el proceso de optimización, la gestión de la calidad, la gestión de la cadena de suministro, el mantenimiento predictivo, la colaboración interdisciplinaria y la experiencia del cliente (Crawford, 2021).

Los gemelos digitales (copias virtuales de máquinas o sistemas) están revolucionando la industria (Tao y Qi, 2019). De acuerdo con un estudio de la Grand View Research Inc., se espera que el mercado mundial para aplicaciones de gemelos digitales alcance un valor de US$86 mil millones para el 2028.

En este artículo queremos brindarte una definición de gemelo digital (digital twin), los tipos, las aplicaciones y algunos ejemplos para que te formes una idea del potencial de esta herramienta para tu empresa.

¿Qué es un gemelo digital?

El concepto de “Digital Twin”, «Gemelo digital» o “Gemelos Digitales” fue introducido en 2003 por Michael Grieves (Grieves, 2014) y publicado por la NASA en el 2012 (Glaessgen y Stargel, 2012). El modelado del gemelo digital es el núcleo para la representación precisa de la entidad física, lo que permite que el gemelo digital brinde los servicios funcionales y satisfaga los requisitos de la aplicación (Tao et al., 2022).

Los gemelos digitales integran todos los datos (pruebas, datos operacionales, etc), modelos (diseños, modelos de ingeniería, análisis, etc), y otras informaciones (requerimientos, órdenes, inspecciones, etc) de un objeto físico generado a lo largo de su ciclo de vida para aprovechar las oportunidades de negocio (Boschert y Rosen, 2016).

Por su parte, IBM (?) define al gemelo digital como “una representación virtual de un objeto o sistema que abarca su ciclo de vida, se actualiza a partir de datos en tiempo real y utiliza simulación, aprendizaje automático y razonamiento para ayudar en la toma de decisiones”. En resumen un Digital Twin es una representación digital precisa de un objeto, sistema o proceso físico. A través de datos en tiempo real, modelos matemáticos y simulaciones, permite analizar, predecir y optimizar el comportamiento de su contraparte física. En esencia, actúa como un «espejo digital» que mejora la comprensión y la toma de decisiones.

Los gemelos digitales integran toda la información y conocimiento generado durante el tiempo de vida de un producto, desde la definición e ideación del producto hasta el final de su vida (Hartmann y Van der Auweraer, 2020), de esta forma un gemelo digital de un producto puede contribuir a la economía circular.

Características clave de la tecnología de gemelos digitales:

  • Integración de datos en tiempo real: Actualizaciones en vivo de sensores en el activo físico.
  • Análisis avanzado: IA y aprendizaje automático para obtener información predictiva.
  • Soporte durante el ciclo de vida: Abarca las fases de diseño, operación y fin de vida útil del activo

¿Cómo funciona la tecnología del gemelo digital?

La tecnología del gemelo digital funciona mediante la recopilación de datos de sensores y la integración de estos con modelos computacionales avanzados. El proceso se puede dividir en tres etapas principales:

  1. Creación del gemelo digital: A través de software como CAD, se construye un modelo 3D detallado. Impulsados por la recolección de datos de sensores en tiempo real, los modelos computarizados generados por los gemelos digitales imitan cada faceta de un producto, proceso o servicio (Tao y Qi, 2019).
  2. Recopilación de datos en tiempo real: Los sensores IoT instalan dispositivos que monitorean el estado del objeto físico. Los sensores producen datos sobre diferentes aspectos del rendimiento del objeto físico, como la producción de energía, temperatura, condiciones del clima y más. Luego, estos datos son vinculados a un sistema de procesamiento y aplicados a la copia digital.
  3. Análisis y simulación: Algoritmos procesan los datos para identificar patrones, predecir fallos y optimizar operaciones. Una vez cargado con los datos, el modelo virtual puede ser usado para realizar simulaciones, estudiar problemas de rendimiento y generar posibles mejoras, con la finalidad de obtener enseñanzas valiosas, que luego pueden ser aplicados al objeto físico original.

Gemelos digitales vs simulaciones

Aunque los término Gemelo Digital y Simulación a menudo se confunde, hay diferencias claras. Las simulaciones y los gemelos digitales utilizan modelos digitales para replicar varios procesos de un sistema, un gemelo digital es un ambiente virtual (IBM, ?).

  • Simulación: Es un modelo computacional genérico que representa un proceso bajo condiciones específicas.
  • Gemelo Digital: Es una réplica digital conectada a su contraparte física que opera en tiempo real, con datos actualizados constantemente.
READ  Innovación en la fabricación de equipos de protección personal

Según IBM, la diferencia entre los gemelos digitales y las simulaciones es la escala: mientras que un estudio de simulación típicamente incluye un proceso en particular, un gemelo digital puede desarrollar diferentes simulaciones para estudiar múltiples procesos. El Digital Twin supera a las simulaciones tradicionales al ofrecer precisión dinámica y predictiva, siendo más útil en aplicaciones complejas como la gestión de infraestructuras críticas.

Gemelo digital vs Gemelo Virtual: ¿Cuál es mejor?

Otro debate común es gemelo digital vs gemelo Virtual. Mientras que el Digital Twin refleja datos reales en tiempo real, el Gemelo Virtual es una representación conceptual que no necesariamente está vinculada a datos actuales.

Ambos tienen su lugar dependiendo del caso de uso. Un Gemelo Virtual es ideal para la etapa inicial de diseño, mientras que un Digital Twin es esencial para la operación y el mantenimiento continuo.

Tipos de gemelos digitales

Existen varios tipos de gemelos digitales, dependiendo del nivel de ampliación del producto. IBM (?) indica que la mayor diferencia entre los gemelos digitales es el área de aplicación.

Gemelos de componentes/ gemelos de piezas

Los gemelos de componentes son una unidad básica de un gemelo digital, el ejemplo más pequeño de un componente funcionando. Las partes gemelas son más o menos lo mismo, pero pertenecen a componentes de una importancia ligeramente menor.

Gemelos de activos

Cuando dos o más componentes trabajan juntos, forman lo que se conoce como un activo. Los gemelos de activos te permiten estudiar la interacción de esos componentes, creando una gran cantidad de datos de rendimiento que se pueden procesar y luego convertir en información procesable.

Gemelos de sistemas o unidades

El siguiente nivel de ampliación implica gemelos de sistemas o unidades, que le permiten ver cómo los diferentes activos se unen para formar un sistema funcional completo. Los gemelos de sistema brinda visibilidad con respecto a la interacción de los activos y pueden sugerir mejoras de rendimiento.

Gemelos de procesos

Los gemelos de proceso, en el nivel macro de ampliación, revelan cómo los sistemas funcionan juntos para crear una instalación de producción completa. Este tipo de gemelos digitales pueden ayudar a determinar los esquemas de tiempo precisos que, en última instancia, influyen en la eficacia general.

Ventajas del uso de gemelos digitales

Es ampliamente aceptado que los gemelos digitales conducen al ahorro en costos a lo largo del todo el ciclo de vida, y al mismo tiempo permiten implementar nuevos servicios como diagnósticos, mantenimiento preventivo u optimización operacional (Van der Auweraer et al., 2018).

Jiang et al (2021) destacan que con apoyo de técnicas de gemelos digitales, la industria moderna realiza un amplio rango de tareas online, cubriendo aspectos de I+D, fabricación y ensamblaje, y promoción y ventas.

Por otro lado, IBM (?) describe las siguientes ventajas de los gemelos digitales:

Mejor investigación y desarrollo (I+D)

El uso de gemelos digitales permite una investigación y un diseño de productos más efectivos, con una gran cantidad de datos creados sobre los posibles resultados de rendimiento.

Esa información puede generar conocimientos que ayuden a las empresas a realizar los refinamientos necesarios del producto antes de comenzar la producción.

Tao y Qi (2019) proponen los siguientes para realizar la investigación y desarrollo de gemelos digitales de forma más coherente:

  • Unificar datos y modelos estándar
  • Compartir datos y modelos
  • Innovar en los servicios
  • Establecimiento de foros.

Mayor eficiencia

Incluso después de que un nuevo producto haya entrado en producción, los gemelos digitales pueden ayudarte a reflejar y monitorear los sistemas de producción, con miras a lograr y mantener la máxima eficiencia durante todo el proceso de fabricación. Según Soori et al., (2023) al simular los procesos de fabricación e identificar posibles cuellos de botella e ineficiencias, los fabricantes pueden optimizar sus operaciones para aumentar la productividad y reducir los desperdicios.

Fin de vida del producto

Los gemelos digitales pueden ayudar a los fabricantes a decidir qué hacer con los productos que llegan al final de su ciclo de vida y necesitan recibir el procesamiento final, mediante reciclaje u otras medidas.

Mediante el uso de gemelos digitales, los fabricantes pueden determinar qué materiales del producto pueden recolectar.

Ejemplos de Aplicaciones de gemelos digitales

Las herramientas de gemelos digitales vienen siendo empleados en diversos sectores de la industria, agricultura, ganadería, salud, entre otras. A continuación te presentamos un panorama general de sus aplicaciones y algunos ejemplos:

Operaciones de fabricación

Los gemelos digitales son herramientas claves para responder a los desafíos industriales de la actualidad (Hartmann y Van der Auweraer, 2021); de esta forma, los modelos virtuales promueven la fabricación inteligente mediante la simulación de decisiones y optimización (Tao y Qi, 2019). En este sentido, los equipos de producción pueden examinar varias fuentes de datos y reducir la cantidad de artículos defectuosos para mejorar la eficiencia de la producción y disminuir el tiempo de inactividad industrial (Soori et al., 2023).

Al respecto, IBM (?) destaca que debido a que los gemelos digitales están destinados a reflejar todo el ciclo de vida de un producto, no sorprende que los gemelos digitales se hayan vuelto omnipresentes en todas las etapas de fabricación, guiando los productos desde el diseño hasta el producto terminado y todos los pasos intermedios.

Gemelo Digital en la fabricación. Fuente: Soori et al., (2023); Sustainable Manufacturing and Service Economics, 2, 100017.
Gemelo Digital en la fabricación. Fuente: Soori et al., (2023); Sustainable Manufacturing and Service Economics, 2, 100017.

Servicios de atención médica

Así como los productos se pueden perfilar mediante el uso de los gemelos digitales, también se pueden perfilar los pacientes que reciben servicios de atención médica. Los gemelos digitales pueden optimizar las operaciones clínicas mediante el análisis de los flujos de trabajo y la asignación de recursos, lo que conduce a procesos simplificados y una mejor atención al paciente (Vallée, 2023).

READ  Industria 4.0: definición, características y tecnologías

Un gemelo digital también se puede emplear para servicios personalizados de medicina; al respecto, Björnsson et al. (2019) describen que la medicina personalizada requiere la integración y el procesamiento de vastas cantidades de datos, y ellos proponen una solución en base a la construcción de gemelos digitales.

Chow (2021) destaca a un equipo de médicos y tecnólogos en Polonia que desarrollaron un gemelo digital del corazón de un feto denominado Fetal Heart VR, que permite a los médicos guiar una sonda a través de una cúpula similar a un vientre para estudiar corazones fetales con latidos normales y anormales.

Por su parte, Voigt et al. (2021) discuten el uso de gemelos digitales para la esclerosis múltiple como una herramienta revolucionaría para mejorar el diagnóstico, el monitoreo y mejorar la terapia, ahorrando costos, y permitiendo la prevención de la progresión de la enfermedad.

Equipos de generación de energía

Los motores grandes, incluidos los motores a reacción, los motores de locomotoras y las turbinas de generación de energía, se benefician enormemente del uso de gemelos digitales, especialmente para ayudar a establecer plazos para el mantenimiento necesario con regularidad.

Estructuras y sus sistemas

Las grandes estructuras físicas, como grandes edificios o plataformas de perforación en alta mar, se pueden mejorar a través de gemelos digitales, especialmente durante su diseño.

También es útil para diseñar los sistemas que operan dentro de esas estructuras, como los sistemas HVAC.

Industria automotriz

Los automóviles representan muchos tipos de sistemas complejos que funcionan conjuntamente, y los gemelos digitales se utilizan ampliamente en el diseño de automóviles, tanto para mejorar el rendimiento del vehículo como para aumentar la eficiencia en torno a su producción.

Al respecto, Chow (2021) cita el caso de la fábrica de BMW que cuenta con una planta física en Regensburg (Alemania) y otra réplica virtual en 3D, accedido por medio de VR headset.

Urbanismo

Los ingenieros civiles, arquitectos y otras personas involucradas en actividades de planificación urbana reciben una ayuda significativa del uso de gemelos digitales, que pueden mostrar datos espaciales en 3D y 4D en tiempo real y también incorporar sistemas de realidad aumentada en entornos construidos.

El empleo de la tecnología a mayor escala es la creación de gemelos digitales de ciudades, o aún países (Chow, 2021). Al respecto, Tao y Qi (2019) reporta que Singapur está desarrollando una copia digital de toda la ciudad para monitorear y mejorar los servicios.

Los urbanistas utilizan gemelos digitales para crear ciudades gemelas digitales mediante:

  • Modelar los flujos de tráfico y optimizar el transporte público.
  • Simular el rendimiento de la infraestructura durante condiciones climáticas extremas.
  • Integrar prácticas sostenibles en el desarrollo de la ciudad

Gestión y mantenimiento de infraestructuras

Los gemelos digitales pueden emplearse en la gestión y mantenimiento de infraestructuras públicas y privadas. Asimismo, Esteban (2021) indica que la integración en el gemelo digital de los modelos BIM de infraestructura con el entorno cartográfico y geográfico soportados por los sistemas de información geográficos (SIG) van a convertirse en sistemas dinámicos, conectados a tiempo real y al escenario real.

Agricultura y Granjas inteligentes

Verdouw et al (2021) destacan que los gemelos digitales son muy prometedores para que la agricultura y las granjas inteligentes ganen nuevos niveles de productividad y sostenibilidad.

Los investigadores describen que los productores pueden gestionar las operaciones de sus granjas de forma remota basado en información digital en tiempo real. Esto les permite actuar de forma inmediata en caso de desviaciones y para simular los efectos de las intervenciones basados en tiempo real.

Verdouw et al (2021) aplicó y validó su propuesta en base a cinco casos de empleo de granjas inteligentes del proyecto europeo IoF2020, que se centran en la agricultura, la ganadería lechera, la horticultura en invernadero, la agricultura ecológica y la ganadería.

Por su parte, Pylianidis et al (2021) destacan que los gemelos digitales agrícolas pueden ser usados en diferentes escalas espacial y temporal, y con variados niveles de complejidad, y propone una hoja de ruta para la adopción de los gemelos digitales en la agricultura.

Economía circular

Preut et al. (2021) publicaron un artículo donde destacan las contribuciones de los gemelos digitales a la circularidad de productos y a la gestión de cadenas de suministro circulares; sin embargo, ellos concluyen que existe una necesidad por mayor investigación y desarrollo, particularmente con respecto al producto y las implementaciones en casos específicos del concepto.

Piscicultura inteligente

Lima et al (2022) propone el uso de un gemelo digital para la gestión de una piscigranja en tierra de trucha arcoíris, basado en las fases de gestión de la acuicultura de precisión, e incluye el uso de sensores, Big Data, internet de las cosas y modelos matemáticos predictivos.

Gemelo Digital como un servicio: Innovación en la nube

La democratización de la tecnología está impulsando el modelo Gemelo Digital como un Servicio. Plataformas como AWS IoT TwinMaker ofrecen herramientas para que empresas de todos los tamaños implementen gemelos digitales en la nube, evitando inversiones iniciales costosas.

Tao et al., (2024) propuso y diseño una arquitectura de referencia de plataforma de software de gemelos digitales, «makeTwin», así como sus diez funciones principales. Este enfoque reduce barreras y acelera la adopción de Digital Twins en sectores como la salud, la agricultura y la energía.

Retos y limitaciones de la tecnología de Gemelo Digital

A pesar de sus beneficios, la tecnología enfrenta desafíos significativos:

  1. Alta inversión inicial: El desarrollo e implementación requieren recursos significativos.
  2. Ciberseguridad: La conexión constante expone los sistemas a vulnerabilidades.
  3. Falta de estandarización: No hay estándares universales para desarrollar y operar Digital Twins.

Abordar estos retos será esencial para maximizar el potencial de esta tecnología.

El futuro del Gemelo Digital: tendencias emergentes

El Digital Twin está en constante evolución, con tendencias como:

  • Integración con 5G: Mejora la velocidad y precisión de los datos.
  • Gemelos digitales híbridos: Combinan múltiples sistemas en un único modelo. Al respecto, Wang et al., (2024) propone el concepto de gemelo digital humano (HDT) como un método fundamental para hacer realidad el enfoque centrado en el ser humano en los sistemas de fabricación inteligente hacia la Industria 5.0.
  • Sostenibilidad: Los Digital Twins ayudan a planificar procesos más ecológicos y eficientes.
READ  10 principales tecnologías emergentes en el 2023

En el futuro, los Digital Twins serán esenciales en la construcción de ciudades inteligentes, la personalización de productos y la simulación de escenarios complejos, consolidándose como un pilar clave de la transformación digital.

Conclusiones

Podemos concluir que los gemelos digitales son herramientas que ayudan en la toma de decisiones en las compañías, debido a que permite contar con copias digitales de un proceso, sistema, con las cuales se pueden realizar una serie de simulaciones.

Aún cuando desarrollar un gemelo digital depende de un equipo multidisciplinario de profesionales y técnicos, la tendencia en el uso de estas aplicaciones en campos tan diversos como la industria, servicios de salud, agricultura, urbanismos, avizora que esta herramienta se convertirá en una necesidad. Asimismo, una investigación de Robles et al., (2023) ha desarrollado el primer «open twins», una herramienta de código abierto que facilita la adopción de los gemelos digitales en las diferentes industrias.

Si este artículo te gustó, no olvides compartirlo con tus colegas debido a que eso nos ayuda a seguir creciendo.

Referencias

Björnsson, B., Borrebaeck, C., Elander, N. et al. Digital twins to personalize medicine. Genome Med 12, 4 (2020). https://doi.org/10.1186/s13073-019-0701-3

Boschert S., Rosen R. (2016) Digital Twin—The Simulation Aspect. In: Hehenberger P., Bradley D. (eds) Mechatronic Futures. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-319-32156-1_5

Chow A. 2021. How Digital Twins Are Transforming Manufacturing, Medicine and More

Crawford M. 2021. 7 Digital Twin Applications for Manufacturing. The American Society of Mechanical Engineers.

Esteban J. 2021. Seys Talks: Gemelos Digitales y BIM, el futuro para la gestión y mantenimiento de infraestructuras

Glaessgen E. and D. Stargel. 2012. The digital twin paradigm for future nasa and us air force vehicles. In 53rd AIAA/ASME/ASCE/AHS/ASC Structures, Structural Dynamics and Materials Conference 20th AIAA/ASME/AHS Adaptive Structures Conference 14th AIAA, page 1818.

Grieves M. 2014. Digital twin: Manufacturing excellence through virtual factory replication. White paper.

Hartmann D., Van der Auweraer H. (2021) Digital Twins. In: Cruz M., Parés C., Quintela P. (eds) Progress in Industrial Mathematics: Success Stories. SEMA SIMAI Springer Series, vol 5. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-61844-5_1

IBM. ? What is a digital twin?

Jiang Yuchen, Yin Shen, Li Kuan, Luo Hao and Kaynak Okyay. 2021. Industrial applications of digital twins. Phil. Trans. R. Soc. A.3792020036020200360 http://doi.org/10.1098/rsta.2020.0360

Lima AC, Royer E, Bolzonella M et al. Digital twins for land-based aquaculture: A case study for rainbow trout (Oncorhynchus mykiss) [version 1; peer review: awaiting peer review]. Open Research Europe 2022, 2:16.

Preut, Anna, Jan-Philip Kopka, and Uwe Clausen. 2021. «Digital Twins for the Circular Economy» Sustainability 13, no. 18: 10467. https://doi.org/10.3390/su131810467

Pylianidis C., Sjoukje Osinga, Ioannis N. Athanasiadis. 2021. Introducing digital twins to agriculture, Computers and Electronics in Agriculture, Volume 184, 105942, ISSN 0168-1699, https://doi.org/10.1016/j.compag.2020.105942.

Robles Julia, Cristian Martín, Manuel Díaz. 2023. OpenTwins: An open-source framework for the development of next-gen compositional digital twins, Computers in Industry, Volume 152, 2023, 104007, ISSN 0166-3615, https://doi.org/10.1016/j.compind.2023.104007.

Soori, M., Arezoo, B., & Dastres, R. (2023). Digital twin for smart manufacturing, A review. Sustainable Manufacturing and Service Economics, 2, 100017. https://doi.org/10.1016/j.smse.2023.100017

Tao F. and Q. Qi. 2019. Make more digital twins. Nature.

Tao, F., Xiao, B., Qi, Q., Cheng, J., & Ji, P. (2022). Digital twin modeling. Journal of Manufacturing Systems, 64, 372-389. https://doi.org/10.1016/j.jmsy.2022.06.015

TAO, F., SUN, X., CHENG, J., ZHU, Y., LIU, W., WANG, Y., XU, H., HU, T., LIU, X., LIU, T., SUN, Z., XU, J., BAO, J., XIANG, F., & JIN, X. (2024). MakeTwin: A reference architecture for digital twin software platform. Chinese Journal of Aeronautics, 37(1), 1-18. https://doi.org/10.1016/j.cja.2023.05.002

Vallée, A. (2023). Digital twin for healthcare systems. Frontiers in Digital Health, 5, 1253050. https://doi.org/10.3389/fdgth.2023.1253050

Van Der Auweraer H, Stijn Donders, Dirk Hartmann, and Wim Desmet. 2018. Simulation and digital twin for mechatronic product design. In Proceedings of ISMA 2018-International Conference on Noise and Vibration Engineering and USD 2018-International Conference on Uncertainty in Structural Dynamics, pages 3547–3565

Verdouw C., Bedir Tekinerdogan, Adrie Beulens, Sjaak Wolfert. 2021. Digital twins in smart farming, Agricultural Systems, Volume 189, 2021, 103046, ISSN 0308-521X, https://doi.org/10.1016/j.agsy.2020.103046.

Voigt Isabel, Inojosa Hernan, Dillenseger Anja, Haase Rocco, Akgün Katja, Ziemssen Tjalf. 2021. Digital Twins for Multiple Sclerosis. Front. Immunol., 03 May 2021 | https://doi.org/10.3389/fimmu.2021.669811

Wang, B., Zhou, H., Li, X., Yang, G., Zheng, P., Song, C., Yuan, Y., Wuest, T., Yang, H., & Wang, L. (2024). Human Digital Twin in the context of Industry 5.0. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 85, 102626. https://doi.org/10.1016/j.rcim.2023.102626

Deja un comentario

Este sitio usa Akismet para reducir el spam. Aprende cómo se procesan los datos de tus comentarios.