En el panorama tecnológico actual, en rápida evolución, los gemelos digitales y la simulación de eventos discretos (DES) están cambiando la forma en que las industrias diseñan, supervisan y optimizan sistemas complejos. Los gemelos digitales, réplicas virtuales de sistemas físicos, se crean y actualizan continuamente mediante tecnologías de simulación como DES. La simulación de eventos discretos proporciona la tecnología fundamental no sólo para analizar estos sistemas, sino también para construir sus representaciones digitales, lo que la convierte en una piedra angular para el desarrollo de gemelos digitales. Juntas están revolucionando sectores que van desde la fabricación a la atención sanitaria, y herramientas como el paquete de simulación Simio están a la vanguardia de esta transformación.
¿Qué son los gemelos digitales?
Un gemelo digital es una representación dinámica y virtual de un sistema, proceso o activo del mundo real. Integra datos de la contraparte física a través de sensores, dispositivos IoT y actualizaciones en tiempo real, lo que permite a los usuarios:
- Supervisar las operaciones y el rendimiento.
- Simular cambios y predecir resultados.
- Optimice los procesos basándose en los conocimientos.
- Permitir una mejor toma de decisiones a lo largo del ciclo de vida de un sistema.
Los gemelos digitales ofrecen un enfoque integral de la resolución de problemas basado en los datos. Pueden aplicarse a una amplia gama de campos, como la fabricación, la logística, la planificación urbana y la gestión energética. Sin embargo, la eficacia de un gemelo digital depende de la precisión de su creación, que es donde entra en juego el DES.
Simulación de eventos discretos
La simulación de eventos discretos es una técnica de modelización matemática que imita el funcionamiento de un sistema como una secuencia discreta de eventos a lo largo del tiempo. Cada acontecimiento se produce en un momento determinado y altera el estado del sistema. Al simular la dinámica de los procesos, la DES ayuda a los interesados:
- Construir modelos precisos de sistemas complejos.
- Compruebe el impacto de los posibles cambios.
- Crear gemelos digitales predictivos y operativos.
- Tome decisiones basadas en datos sin interrumpir las operaciones reales.
Los DES son especialmente valiosos en sistemas caracterizados por la variabilidad, las interacciones complejas y las limitaciones de recursos, cualidades que coinciden con muchos de los entornos que los gemelos digitales pretenden reproducir.
La simulación como base de los gemelos digitales
La creación de un gemelo digital eficaz requiere un sólido modelo de simulación subyacente. La simulación de eventos discretos desempeña un papel crucial en este proceso, ofreciendo:
- Modelado preciso: DES permite crear modelos detallados que sirven como planos para los gemelos digitales.
- Actualizaciones dinámicas: Las plataformas de simulación modernas, como Simio, permiten la integración de datos en tiempo real, lo que garantiza que el gemelo digital siga siendo una representación fiel de su homólogo físico.
- Pruebas de escenarios: Los usuarios pueden probar escenarios hipotéticos durante la creación del gemelo digital y perfeccionarlo continuamente en función de la evolución de las condiciones.
- Optimización y apoyo a la toma de decisiones: Los gemelos digitales basados en DES ayudan a identificar configuraciones óptimas, asignaciones de recursos y mejoras de procesos antes de su implantación.
Mediante el uso de DES, las organizaciones pueden pasar del mero análisis de sistemas a la creación de gemelos digitales completos que evolucionan junto con sus homólogos del mundo real.
Presentación de Simio: Una potente herramienta para crear gemelos digitales
Simio es el principal paquete de software de simulación diseñado para simplificar y mejorar el proceso de creación de gemelos digitales. Gracias a su marco orientado a objetos y a su interfaz de fácil manejo, Simio permite a los usuarios construir sólidos modelos de simulación que sirven de base para los gemelos digitales. Entre las principales características de Simio que lo hacen ideal para aplicaciones de gemelos digitales se incluyen:
- Enfoque de modelado flexible: Simio emplea un enfoque híbrido en el que el modelado gráfico se utiliza para desarrollar la estructura general de un modelo, proporcionando un marco claro e intuitivo. Una vez establecida la estructura, el modelado generado por los datos toma el relevo, automatizando la implementación del modelo y actualizándolo continuamente con entradas de datos en tiempo real. De este modo, los gemelos digitales siguen siendo fáciles de desarrollar y responden dinámicamente a las condiciones cambiantes.
- Integración de datos: La plataforma admite la conectividad con dispositivos IoT, bases de datos y sistemas empresariales, lo que permite la sincronización en tiempo real entre sistemas físicos y digitales.
- Escalabilidad: La arquitectura de Simio permite desarrollar gemelos digitales para sistemas que van desde operaciones a pequeña escala hasta procesos de nivel empresarial.
- Experimentación y optimización: Los usuarios pueden simular múltiples escenarios, evaluar métricas clave de rendimiento y refinar continuamente sus gemelos digitales para mantener la alineación con las condiciones del mundo real.
Aplicaciones de gemelos digitales creados con DES y Simio
La sinergia entre los gemelos digitales y la simulación de eventos discretos despliega un inmenso potencial en diversos sectores. A continuación se indican algunas aplicaciones clave en las que Simio destaca en la creación y el mantenimiento de gemelos digitales:
- Fabricación:
- Problema: Una fábrica necesita un modelo completo para resolver los retrasos en la producción provocados por las paradas de los equipos y una programación ineficaz.
- Solución: Un gemelo digital de la planta de producción, construido con Simio, proporciona una representación dinámica que puede simular y perfeccionar las estrategias de programación, reduciendo el tiempo de inactividad y aumentando la eficiencia.
- Sanidad:
- Problema: los hospitales necesitan gestionar la asignación de recursos, como camas y personal, para reducir los tiempos de espera y mejorar los resultados de los pacientes.
- Solución: Los gemelos digitales basados en Simio modelan el flujo de pacientes y simulan diversas estrategias de asignación de recursos, lo que permite realizar ajustes en tiempo real y mejorar los niveles de servicio.
- Cadena de suministro y logística:
- Problema: Una red de distribución lucha contra la variabilidad de la demanda y las interrupciones del transporte.
- Solución: Simio crea gemelos digitales de la cadena de suministro, lo que permite a las partes interesadas simular interrupciones, evaluar respuestas y optimizar el inventario y los plazos de entrega.
- Ciudades inteligentes:
- Problema: Los planificadores urbanos quieren hacer frente a retos como la congestión del tráfico y la gestión de la energía.
- Solución: Los gemelos digitales creados con Simio simulan los flujos de tráfico, el consumo de energía y los cambios en las infraestructuras, proporcionando información práctica para una planificación urbana más inteligente.
Ventajas de utilizar DES para crear gemelos digitales
Utilizando la simulación de eventos discretos como base de los gemelos digitales, las organizaciones pueden:
- Mejora de las capacidades predictivas: Las simulaciones proporcionan información sobre los posibles resultados durante la creación del gemelo digital y a lo largo de su ciclo de vida.
- Reducción de costes: La experimentación virtual minimiza los riesgos y costes de los ensayos físicos.
- Mejorar la eficiencia: Los gemelos digitales optimizados conducen a una mejor utilización de los recursos y a una mayor productividad.
- Apoyar la mejora continua: A medida que los gemelos digitales evolucionan con datos en tiempo real, siguen siendo herramientas valiosas para el perfeccionamiento continuo de los procesos.
Superar los retos de la creación de gemelos digitales con DES
A pesar de su inmenso potencial, la creación de gemelos digitales con Simulación de Eventos Discretos (DES) conlleva varios retos. Sin embargo, plataformas como Simio han desarrollado funciones avanzadas para abordar estos problemas con eficacia:
- Integración de datos
- Reto: Establecer una conectividad sin fisuras entre los sistemas físicos y los modelos de simulación es un paso complejo pero necesario.
- La solución de Simio: Simio ofrece un sólido marco de datos e integración que permite la ingesta de datos en tiempo real y una integración perfecta con los datos y sistemas de la empresa. Este marco permite a Simio Process Digital Twins adaptarse automáticamente a los cambios en los datos de la empresa, incluidos los recursos relacionados con los procesos, los materiales, las rutas de los productos, etc.
- Precisión del modelo
- Reto: Los datos de alta calidad y un modelado meticuloso son fundamentales para crear gemelos digitales precisos.
- La solución de Simio: Simio proporciona bibliotecas de objetos inteligentes listas para usar y un enfoque generado y basado en datos para desarrollar modelos de Gemelos Digitales de Procesos. Este enfoque acelera el desarrollo de modelos para escenarios complejos, facilita la reutilización de modelos y admite la ampliación de modelos a nuevos sitios y aplicaciones multisitio. Además, la arquitectura orientada a objetos de Simio permite a los usuarios ampliar fácilmente las bibliotecas mediante la creación de subclases y objetos personalizados específicos del usuario y del sector, lo que garantiza una gran precisión de los modelos.
- Recursos informáticos
- Reto: La creación de gemelos digitales detallados puede exigir una potencia de cálculo considerable, especialmente para las actualizaciones en tiempo real.
- La solución de Simio: Simio aborda este reto a través de su plataforma basada en la nube, Portal, que proporciona un entorno de colaboración para ejecutar y gestionar simulaciones de eventos discretos en la nube. Esta plataforma permite a las empresas realizar simulaciones a gran escala sin necesidad de costosas infraestructuras locales, ofreciendo escalabilidad y flexibilidad para empresas de todos los tamaños.
- Toma de decisiones en tiempo real
- Reto: Utilizar gemelos digitales para la optimización y el apoyo a la toma de decisiones en tiempo real.
- La solución de Simio: Los Process Digital Twins de Simio pueden funcionar en el escritorio o en la nube y utilizarse de forma interactiva o autónoma. Funcionan de forma predictiva como una potente herramienta de apoyo a la toma de decisiones para mejorar los resultados operativos o de forma prescriptiva como una aplicación de gestión de la ejecución para gestionar y optimizar la ejecución de los procesos empresariales casi en tiempo real.
- Complejidad en la modelización de diversos escenarios
- Desafío: Representar con precisión sistemas y procesos complejos en distintos sectores.
- La solución de Simio: La versátil plataforma de Simio permite modelar una amplia gama de procesos empresariales en diversos sectores. Puede simular y analizar comportamientos que se producen en el presente o en cualquier momento en el futuro, ayudando a comprender un único proceso de misión crítica o una compleja red de procesos que se producen en un único emplazamiento o en varios.
- Integración con tecnologías avanzadas
- Reto: Mantenerse al día de las tecnologías emergentes e integrarlas en soluciones de gemelo digital.
- La solución de Simio: Simio combina la Simulación de Eventos Discretos con la IA, creando una poderosa sinergia que da lugar a Gemelos Digitales de Proceso con una inteligencia sin precedentes. Estos gemelos inteligentes pueden generar soluciones altamente optimizadas para problemas operativos complejos con una eficiencia fulgurante. La API abierta de Simio mejora aún más esta capacidad, haciendo que la integración sea prácticamente ilimitada. La arquitectura de la plataforma permite a los desarrolladores web y a los científicos de datos aprovechar al máximo la tecnología Process Digital Twin, posibilitando una integración bidireccional de datos sin fisuras y una automatización optimizada con aplicaciones de terceros y lenguajes de programación como Python. Esta arquitectura abierta admite el diseño de sistemas, la automatización de flujos de trabajo y la optimización continua de sistemas, lo que permite la creación de escenarios hipotéticos y optimizaciones basadas en IA que respaldan la toma de decisiones en toda la empresa.
Al abordar estos retos, Simio permite a las organizaciones aprovechar todo el potencial de los gemelos digitales y los DES. Su completa plataforma es compatible con una amplia gama de aplicaciones, desde la simulación y el análisis hasta el diseño y la optimización de procesos, la planificación y programación avanzadas y la gestión de procesos de diseño para la explotación. Esto permite a las empresas obtener una visión clara de sus procesos operativos, diseñar nuevos procesos eficientes y optimizar los existentes con confianza y precisión.
Tendencias futuras
La evolución de los gemelos digitales y la simulación de eventos discretos (DES) se está acelerando, con varias tendencias clave que configuran su futuro. Analicemos estas tendencias con más detalle:
Integración de IA y aprendizaje automático:
La integración de la IA en los modelos de simulación permite mejorar las predicciones y la capacidad de adaptación. Las herramientas basadas en IA están mejorando los modelos de simulación al proporcionar información en tiempo real, resumir los resultados e incluso permitir la interacción conversacional con los modelos. Esta integración permite entradas más precisas y basadas en datos, mejorando la fidelidad del modelo y posibilitando decisiones más inteligentes.
Computación en nube y plataformas basadas en nube:
Las plataformas basadas en la nube están haciendo que las tecnologías de simulación y de gemelos digitales sean más accesibles y escalables. Estas plataformas ofrecen soluciones de simulación rentables, escalables y accesibles, que permiten a las empresas ejecutar simulaciones a gran escala sin necesidad de infraestructuras costosas. Entre sus ventajas se incluyen la integración de datos en tiempo real, que permite realizar ajustes de simulación en directo en función de los datos operativos actuales, y el acceso colaborativo de equipos de distintas ubicaciones.
Integración de IoT y flujo de datos en tiempo real:
Con la proliferación de dispositivos IoT, los gemelos digitales son cada vez más detallados y sensibles. El protocolo Message Queuing Telemetry Transport (MQTT) se está convirtiendo en un estándar para la comunicación entre modelos de simulación y dispositivos IoT, lo que permite un intercambio eficaz de datos en tiempo real. Esta integración permite a los gemelos digitales sincronizarse con los activos del mundo real, garantizando una representación precisa en tiempo real.
Soluciones específicas para cada sector:
Están surgiendo soluciones de gemelos digitales adaptadas a las necesidades específicas de los distintos sectores. Por ejemplo, en la sanidad, los gemelos digitales y los DES se están utilizando para modelar y optimizar los flujos de trabajo, predecir el flujo de pacientes, las necesidades de personal y la asignación de recursos en los hospitales.
Visualización 3D avanzada:
Hay una tendencia creciente hacia visualizaciones 3D más envolventes y detalladas en el modelado de simulaciones. Esta mejora de la representación visual permite comprender y analizar mejor sistemas y procesos complejos.
Integración con RV y RA:
Las tecnologías de Realidad Virtual (RV) y Realidad Aumentada (RA) se están integrando con gemelos digitales y DES, creando entornos totalmente inmersivos para la formación, la ingeniería y la planificación urbana. Esta combinación permite a los usuarios interactuar con gemelos digitales de manera que imitan la manipulación física, lo que mejora el diseño y los conocimientos operativos.
Edge Computing y redes 6G:
La futura convergencia de la IA, las plataformas basadas en la nube y la computación de borde impulsará la próxima fase de innovación en las tecnologías DES y de gemelos digitales. La llegada de las redes 6G proporcionará la infraestructura necesaria para gestionar los inmensos flujos de datos que requieren los gemelos digitales y las simulaciones, lo que permitirá disponer de sistemas altamente inteligentes en tiempo real capaces de procesar ingentes cantidades de datos y tomar decisiones complejas de forma más eficiente.
Integración del aprendizaje por refuerzo:
Algunos programas informáticos de simulación admiten ahora la integración del aprendizaje por refuerzo a través de las API de Python y Java. Esto permite a los agentes explorar diferentes estrategias en el entorno simulado, mejorando gradualmente mediante el aprendizaje de sus acciones y resultados, que luego pueden aplicarse a las operaciones en el mundo real.
Estas tendencias están transformando el modo en que las organizaciones optimizan sus operaciones y toman decisiones basadas en datos en diversos sectores, como la fabricación, la sanidad, la gestión de la cadena de suministro y las ciudades inteligentes. A medida que estas tecnologías sigan evolucionando, prometen remodelar el funcionamiento de las empresas, crear soluciones sostenibles y mejorar la eficiencia general en todos los sectores.
El futuro de los gemelos digitales y los DES: Un renacimiento tecnológico
Los gemelos digitales, impulsados por la simulación de eventos discretos (DES), están revolucionando la forma en que interactuamos con sistemas complejos y los optimizamos. Esta integración ofrece supervisión en tiempo real, análisis predictivos y una precisión sin precedentes en la simulación de procesos en diversos sectores. Desde la racionalización de las líneas de producción hasta la mejora de la atención al paciente, la escalabilidad y adaptabilidad de los gemelos digitales basados en DES los convierten en una herramienta inestimable para empresas de todos los tamaños.
De cara al futuro, está claro que esta asociación es algo más que un avance tecnológico: es un cambio de paradigma en la optimización de sistemas y la toma de decisiones. Las organizaciones que aprovechen eficazmente estas herramientas se encontrarán a la vanguardia de la eficiencia, la innovación y la ventaja competitiva, configurando el futuro de sus sectores en la era de los sistemas inteligentes y la toma de decisiones basada en datos.