El futuro del trabajo pasa por la automatización de tareas o actividades repetitivas que consumen mucho tiempo. Las soluciones de transformación digital y la inteligencia artificial (IA) ofrecen una vía para automatizar de forma inteligente los flujos de trabajo e impulsar la toma de decisiones autónoma.
El gemelo digital es una solución que engloba todo lo anterior. El Foro Económico Mundial denominó al gemelo digital solución definitoria con capacidad para mejorar las operaciones sistémicas en 2015. Desde entonces, el gemelo digital ha evolucionado desde un espejo virtual de intercambio de datos y resolución de problemas hasta soluciones de vanguardia que aprovechan las redes neuronales para construir lógicas complejas basadas en reglas, predecir valores o resultados para optimizar los sistemas operativos.
La integración de redes neuronales amplía las capacidades y posibilidades de aplicación del gemelo digital medio. Para sacar el máximo partido de las aplicaciones de redes neuronales en su gemelo digital, es necesario que la integración sea adecuada.
1. Integrar el comportamiento inteligente
El gemelo digital proporciona a las empresas un espejo digital para supervisar y gestionar operaciones y procesos en tiempo real. Las empresas utilizan los gemelos digitales por diversas razones y para alcanzar múltiples objetivos. Por ejemplo, como herramienta de supervisión remota o para predecir el rendimiento futuro y las decisiones necesarias para optimizarlo.
La aplicación del gemelo digital como solución de predicción u optimización del rendimiento se basa en objetos inteligentes y en la capacidad de incrustar estos objetos con lógica de decisión. En el caso de las aplicaciones complejas de gemelos digitales, definir una lógica personalizada para las reglas es una tarea difícil que requiere mucho tiempo. Estas dificultades tienen su origen en el proceso de plasmar en una regla los diversos factores que influyen en la toma de decisiones.
La integración de redes neuronales en las soluciones de gemelos digitales facilita la creación de lógicas complejas. Con una red neuronal, el proceso de construcción de una lógica compleja se evita y la red neuronal utiliza datos históricos para tomar las decisiones necesarias. Los niveles de precisión de la red neuronal también se mejoran mediante entrenamientos recurrentes con datos simulados o en tiempo real.
2. Agregación de datos de formación
Una máquina, sistema o modelo dotado de capacidades de inteligencia artificial depende de datos limpios y etiquetados para mejorar su capacidad de toma de decisiones. Por lo tanto, el acceso a datos limpios y etiquetados es crucial para la aplicación de la IA en la consecución de la fábrica inteligente o la automatización de los flujos de trabajo.
Aprovechar un gemelo digital en los espacios de trabajo proporciona a las empresas los medios para capturar datos operativos en tiempo real. Pero la captura de datos es solo el primer paso para obtener información a partir de ellos. Poner a trabajar los datos capturados en marcos de IA implica limpiarlos, etiquetarlos y proporcionar información contextual a partir de los datos capturados. La integración de redes neuronales en un gemelo digital dota a las empresas de las herramientas necesarias para generar datos simulados con los que entrenar algoritmos de IA.
3. Automatización de flujos de trabajo
La gestión de tareas repetitivas que requieren mucho tiempo es una de las principales causas de error humano en el sector industrial. Por ello, uno de los principales argumentos de venta de las soluciones basadas en IA es su capacidad para apoyar la automatización, permitiendo a los sistemas tomar decisiones precisas.
Las redes neuronales permiten a las empresas que utilizan gemelos digitales automatizar el desarrollo de reglas o la lógica de decisión dentro de los modelos de simulación y gemelos digitales y supervisar los datos de rendimiento para automatizar la toma de decisiones en tiempo real.
4. Aprovechar el aprendizaje no supervisado
La Industria 4.0 se centra en la capacidad de la fábrica inteligente para funcionar de forma óptima sin supervisión humana. Así pues, la IA y su subconjunto, las redes neuronales, desempeñan un papel importante en la implantación de los modelos de negocio de la Industria 4.0 en las fábricas. La combinación de gemelos digitales y redes neuronales aporta aprendizaje no supervisado a los procesos automatizados.
Con redes neuronales adecuadamente entrenadas, los gemelos digitales pueden hacer inferencias o aportar soluciones precisas a retos complejos cuando pueden existir factores ocultos. La red neuronal es capaz de aplicar el aprendizaje por refuerzo para desarrollar políticas que conduzcan a una creación de valor o beneficio optimizados. Por ejemplo, una red neuronal puede proporcionar estimaciones de tiempo para guiar tareas sensibles al tiempo. En una situación en la que un trabajo de producción no debe iniciarse a menos que pueda completarse dentro de un plazo especificado. Una red neuronal tendrá en cuenta todos los factores que intervienen en el ciclo de producción a la hora de predecir los plazos estimados de finalización. El plazo estimado proporciona la información necesaria para iniciar el trabajo o negociar un plazo de finalización alcanzable.
5. Validar y evaluar algoritmos de IA
El gemelo digital proporciona a las empresas una recreación virtual de los sistemas físicos de las instalaciones. La plataforma virtual se convierte así en un entorno más seguro para evaluar el impacto de añadir nuevos planes operativos, horarios o sistemas a una instalación existente.
El gemelo digital también se puede utilizar para probar y entrenar algoritmos de IA con el fin de garantizar que no funcionan de forma óptima con un único conjunto de datos, pero no con otros. En este caso, se utilizan un conjunto de datos de entrenamiento, un conjunto de datos de validación y un conjunto de datos de prueba para evaluar los algoritmos de IA antes de implementarlos en los sistemas operativos.
Introducción a los gemelos digitales y las redes neuronales
La simulación y los modelos de gemelos digitales proporcionan capacidades analíticas mejoradas a las empresas interesadas en optimizar los procesos cotidianos. Las oportunidades de aplicación incluyen la planificación y programación, el mantenimiento predictivo, la supervisión remota, la optimización de plantas basada en datos, la validación y las pruebas, etc.
La inclusión de redes neuronales crea una relación simbiótica entre la simulación y la IA. Las redes neuronales simplifican la creación de lógicas complejas y automatizan los flujos de trabajo dentro de los modelos de simulación y gemelos digitales. La simulación y los gemelos digitales proporcionan una plataforma fértil para desarrollar datos de entrenamiento sintéticos, entrenar y evaluar redes neuronales. Puede empezar a evaluar y entrenar sus redes neuronales desarrollando datos de entrenamiento sintéticos con Simio.