Cuando muchos de ustedes oyen la palabra Gemelo Digital, generalmente la asocian con una representación digital de una máquina o un activo físico. Sin embargo, esto no es más que un subconjunto o una aplicación del mismo. En Simio, tenemos una visión más robusta y holística del gemelo digital que se centra en su capacidad para capturar y representar datos heterogéneos a través de múltiples procesos interconectados en información modelada que soporta análisis en tiempo real.
Capturar conjuntos de datos de sistemas industriales o de fabricación -de la cadena de suministro, el rendimiento de las máquinas, la producción y otras relaciones del taller- y aplicar la estructuración semántica de datos para obtener información es el enfoque holístico para utilizar la tecnología de gemelos digitales. La representación de datos heterogéneos de forma lógica dota a su empresa de la información necesaria para superar los retos operativos y optimizar los resultados. En este artículo se explica cómo Simio Digital Twin dota a las empresas de fabricación de las herramientas necesarias para aprovechar la estructuración semántica de datos y la información basada en datos.
Aplicación de redes neuronales para integrar lógica y restricciones complejas
La fabricación por procesos implica tratar con diversos procesos y superar las limitaciones de producción para obtener el rendimiento necesario para satisfacer las expectativas o la demanda de los clientes. Estos diversos procesos y limitaciones producen su propio conjunto de datos y afectan a los procesos industriales de diferentes maneras. Por lo tanto, el desarrollo de modelos de gemelos digitales de las instalaciones y operaciones de fabricación por procesos debe incluir las restricciones y la lógica compleja que se producen en tiempo real.
Simio integra el uso de redes neuronales para simplificar el proceso de modelado de lógicas complejas y la inclusión de restricciones en los modelos de gemelos digitales de los sistemas industriales y de fabricación. Esto significa que en lugar de pasar por el laborioso proceso de crear manualmente una lógica compleja, puede confiar en las NN para crear y automatizar la recreación de la lógica cuando sea necesario. Aprovechar las redes neuronales acorta los plazos de modelado y mejora la precisión de los modelos de gemelos digitales para la toma de decisiones.
Visualice información basada en datos con informes de cuadros de mando
Como ya se ha dicho, el Gemelo Digital dota a las empresas industriales de las herramientas necesarias para evaluar el proceso operativo con el fin de tomar decisiones y optimizar la productividad. La presentación de la información para la toma de decisiones que proporciona Digital Twin a las partes interesadas en la planta superior y a los técnicos en el taller requiere cierta simplicidad. La presentación de datos en tiempo real sólo conseguirá confundir aún más a los responsables de la toma de decisiones, de ahí la necesidad de visualizar los resultados. Simio Results and Dashboard Reports proporciona a los analistas de datos y a los técnicos las herramientas necesarias para visualizar la inteligencia empresarial de forma comprensible para todos.
Gracias a los informes de cuadros de mando, los analistas pueden mostrar fácilmente los efectos de diversos parámetros, como la disponibilidad de existencias, los tiempos de inactividad o el aumento de la demanda de la línea de producción. A nivel de taller, los informes de programación informarán a los trabajadores sobre sus responsabilidades y el éxito obtenido al seguir los programas optimizados.
Implantar modelos de negocio de la Industria 4.0 en tiempo real
Los modelos de negocio de la Industria 4.0, como el mantenimiento predictivo, la optimización del rendimiento de la planta basada en datos y la programación basada en riesgos, utilizan datos semánticos para su implementación. Los modelos de gemelos digitales proporcionan a las empresas manufactureras las herramientas para implantar un sistema de supervisión y gestión en tiempo real que respalde estos modelos de negocio.
Por ejemplo, la capacidad del gemelo digital para integrar datos en tiempo real en el desarrollo de programas optimizados le permite descubrir activos defectuosos y producir rápidamente programas aplicables basados en el riesgo para evitar el tiempo de inactividad. Estas capacidades de supervisión en tiempo real y la opción de analizar conjuntos de datos históricos son también la fuerza motriz del mantenimiento predictivo.
Conclusión
Sacar el máximo partido de sus datos mediante la aplicación de modelos de Gemelos Digitales conlleva sus propios retos. Simio Software facilita el proceso de modelado y análisis gracias a sus numerosas funciones de apoyo. Puede obtener más información sobre la utilización de los Informes del panel de control en el seminario web de Simio y sobre el uso de redes neuronales en este vídeo de YouTube.