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 nombró al gemelo digital como una 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 una lógica compleja basada 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. Sacar el máximo partido de las aplicaciones de redes neuronales dentro de su gemelo digital empieza por una integración adecuada y aquí tiene algunos consejos que le ayudarán a conseguirlo.
El gemelo digital proporciona a las empresas un espejo digital para supervisar y gestionar operaciones y procesos en tiempo real. Las empresas despliegan gemelos digitales por diversas razones y para lograr 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 integrar estos objetos en la lógica de decisión. En el caso de las aplicaciones complejas de gemelos digitales, la definición de 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 ofrece una vía más sencilla para construir una lógica compleja. Con una red neuronal, el proceso de construcción de una lógica compleja se omite 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 utilizando datos simulados o en tiempo real.
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 sólo 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.
La gestión de tareas repetitivas que requieren mucho tiempo es una de las principales causas de error humano en el sector industrial. Por lo tanto, uno de los principales argumentos de venta de las soluciones basadas en IA es su capacidad para apoyar la automatización dejando que los sistemas tomen 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.
La Industria 4.0 se centra en la capacidad de la fábrica inteligente para funcionar de forma óptima sin supervisión humana. Por lo tanto, la IA y su subconjunto, las redes neuronales, tienen importantes funciones que desempeñar en la implantación de los modelos de negocio de la Industria 4.0 dentro de la fábrica. 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 proporcionar soluciones precisas a desafíos complejos cuando pueden existir factores ocultos. La red neuronal es capaz de aplicar el aprendizaje de 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 entonces la información necesaria para iniciar el trabajo o negociar un plazo de finalización alcanzable.
El gemelo digital proporciona a las empresas una recreación virtual de los sistemas físicos de las instalaciones. La plataforma virtual se convierte entonces 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 puede utilizarse para probar y entrenar algoritmos de IA con el fin de garantizar que no funcionan de forma óptima con un conjunto de datos concreto, pero sí con otras opciones de conjunto de datos. 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.
Los modelos de simulación y 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.