Digital Twin

Un Digital Twin en una réplica virtual de un producto, servicio o sistema real, que nos permite ver desde diferentes puntos de vista para avanzar en el tiempo. Como resultado, así experimentar el cambio que tenga hacia un futuro.

Un Digital Twin o “gemelos digitales”, nos ayudan en los ámbitos empresariales para mejorar los entornos tecnológicos, mediante entornos virtuales, digitalizados a través de la nube o sistemas de Inteligencia Artificial

¿Cómo funcionan?

Para poder trabajar con esta tecnología, primero, es necesario contar con soluciones capaces de recabar la información generada por los distintos componentes del elemento físico.

Segundo, se deben instalar sensores y otras herramientas que recopilen datos sobre el estado del proceso, producto o servicio al instante; posteriormente, esos componentes físicos deben estar conectados a un sistema basado en la nube, que recibe y procesa toda la información obtenida; además, de compararla con otros parámetros contextuales.

A partir de ahí, ya es posible generar virtualmente el proceso, y ensayar en él cualquier cambio que solo se aplicará físicamente cuando se haya comprobado su éxito en el entorno digital.

El concepto de “gemelos digitales” aún presenta barreras tecnológicas para su completo desarrollo, y por tanto, no permiten su adopción en el tejido industrial en general.

En conclusión, esto está unido a la complejidad tecnológica que requiere el ir más allá de las representaciones digitales, y avanzar hacia escenarios de manejo de múltiples copias digitales simultáneas, con mayor capacidad de evaluar escenarios alternativos.

Big Data Analytics para la construcción de un Digital Twin

Lo más importante, es utilizar todos los datos que se encuentren disponibles. Sin embargo, la gran cantidad de datos que genera una planta en continuo supone un reto en términos tanto de almacenamiento como de procesamiento.

Este hecho requiere la aplicación de tecnologías Big Data, para gestionar eficientemente los datos en tiempo real, combinados junto con la información histórica y de contexto.

Autor: Johan Felipe Báez M.

Editor: Carlos Pinzón

Fuentes:

Estudiante de Ingeniería de Sistemas de la Universidad Central CEO de Aprendo a Reciclar