Parece evidente que la apuesta decidida por la innovación es una de las mejores maneras para que una organización continúe prosperando, conserve o expanda su cuota de mercado y alcance sus objetivos de rentabilidad en el actual entorno económico, tan inestable y competitivo.

Especialmente interesante es la innovación de cariz tecnológico, pues es capaz de aportar beneficios, tanto internos en el mejor desempeño de los procesos de negocio de toda empresa, como externos al posibilitar una mejor acogida del mercado a un producto novedoso(“innovador”).

Sin embargo, la aplicación de la innovación tecnológica conlleva un cierto desafío, ya que necesita apoyarse en ensayos y testeos del funcionamiento de la organización, lo que en ocasiones puede revelarse complejo, costoso o incluso arriesgado.

Esta constatación ha llevado a la creación del concepto de “gemelo digital”.

¿Qué es un gemelo digital?

Hasta hace poco tiempo, la respuesta a la necesidad expresada en las líneas anteriores se definía como “construir un modelo”. Un modelo es una reproducción virtual de un sistema real, para el que se pueden diseñar situaciones de uso (llamadas “escenarios”), observar su comportamiento ante ellas y a partir de ello inferir la respuesta del sistema real en una situación similar en el mundo real.

El hecho de aplicar pruebas y tests contra el modelo se llama simular, por lo que los modelos construidos con este fin se han conocido generalmente bajo el término “modelos de simulación”.

La metodología para su empleo es siempre similar: recoger los datos disponibles, construir el modelo, simular los escenarios, observar los resultados y proyectarlos sobre el comportamiento del sistema real.

De esta manera se consigue una ayuda valiosa para la toma de decisiones, por ejemplo ante un proyecto de inversión en nueva maquinaria o instalaciones: las pruebas realizadas en el espacio virtual sobre el modelo informan sobre el resultado de la inversión que cabe esperar en el futuro.

Sin embargo, el fenomenal avance en la capacidad de computación y la aparición del paradigma de “Industria 4.0” hace que el uso tradicional de un modelo de simulación se quede corto. Gracias a la posibilidad de transmitir y procesar gran cantidad de datos a gran velocidad, ya no se trata de observar y predecir un comportamiento futuro sino que el nuevo objetivo es conectar el sistema real con el modelo de tal manera que ambos se comuniquen e interactúen, idealmente en tiempo real. Nace el concepto del “Gemelo Digital”.

Algunos autores llegan hasta a precisar diferentes niveles de definición según el grado de integración con el mundo físico:  un modelo digital (Digital Model) no dispone de intercambio automatizado de información, una sombra digital (DigitalShadow) la tiene en el sentido del mundo real hacia el virtual, el gemelo digital (Digital Twin) cuenta con una completa integración en ambos sentidos.

El conjunto de estas construcciones virtuales debería permitir la reproducción del mundo físico a diferentes niveles.

• Nivel 1 funcional (asset): representación y control de máquinas, equipamientos de manutención, grúas, robots, vehículos etc con supervisión y control
• Nivel 2 operativo (process) : monitorización y análisis de datos provenientes de equipos y acciones en tiempo real, con el objetivo de mejorar los parámetros de operación (fiabilidad, rendimiento) de un proceso completo.
• Nivel 3 estratégico (enterprise): en todo el ámbito de toma de decisiones se asiste a una transformación digital de la empresa y de su supply chain extendida (clientes, proveedores).

Dentro de esta gama de definiciones, cada organización va a modular la profundidad que juzgue adecuado alcanzar según las necesidades que se detecten y las restricciones que se impongan.

Pero, aunque haya una estación intermedia, el objetivo de llegar a la completa digitalización de la gestión del negocio debería ser asumido para toda organización de una cierta talla.

¿Cómo implantar un proyecto de gemelo digital?

Un proyecto de modelación digital suele empezar por un la necesidad de resolver un problema complejo que, en el sector industrial y logístico suele estar relacionado con la adquisición o modificación de maquinaria y su automatización, la adaptación a cambios en los planes de producción o la construcción de nuevas instalaciones.

Antes de iniciar su construcción se procederá a determinar la relación beneficio/coste del ejercicio, aunque por todo lo expuesto hasta ahora se comprenderá fácilmente que su rentabilidad acostumbra a ser muy satisfactoria.

El desarrollo del modelo digital cubrirá aspectos como:

• Análisis de los procesos de trabajo (fabricación, montaje, almacenamiento, logística interna, etc) para optimizar los recursos (técnicos y humanos) según la disposición actual (layout) de la instalación.
• Análisis de flujos de materiales y viabilidad del layout actual.
• Simulación de diferentes escenarios para identificar áreas problemáticas y hallar vías de mejora en aspectos que impactan el rendimiento del proceso, tales como: cuellos de botella, ineficiencias, disponibilidad (turnos) de operadores, picos por variaciones inesperadas en la demanda, etc.
• Conectividad del modelo digital con tecnologías asociadas (AR- Realidad Aumentada, VR – Realidad Virtual) con el fin de cubrir aspectos que requieran mayor interacción física: por ejemplo, formación en procesos de montaje o de picking, guiado de acciones a realizar mediante un asistente visual que se proyecte sobre el puesto de trabajo, etc.

En cualquier caso, debemos tener claro que un modelo digital no resuelve los problemas por sí mismo, sino que ayuda a identificar los problemas relevantes y evaluar cuantitativamente las respuestas obtenidas.

Posteriormente, se evaluará la posibilidad de desarrollar esa trama de conexiones con el tiempo real ya citada, determinando la velocidad de transmisión necesaria (tiempo-real, o en tiempo relativo) entre el sistema real y el modelo (o “sombra”) digital.

El conjunto de software que permite esto se denomina una plataforma MES (Manufacturing Execution System), y entre sus ventajas permite obtener informes y análisis instantáneos de las operaciones en curso, lanzarlos contra el modelo digital y evaluar con la celeridad requerida las respuestas aportadas por el modelo para una serie de escenarios propuestos.

Finalmente, en el nivel superior se encuentra una plataforma de soporte a toma de decisiones estratégicas, en el que sus algoritmos han sido alimentados por el conocimiento almacenado en los diferentes escalones de la organización, encontrándose en medida de proponer una supervisión del desempeño y una guía para los responsables de dirección de la organización. Este tipo de plataforma se suele denominar “Torre de Control” y es especialmente interesante para la categoría de empresa extendida que cuenta con un ecosistema logístico amplio, tanto en términos geográficos como en número de actores intervenientes.

Como conclusión de estas líneas, incidimos en la necesidad para las organizaciones, cualquiera que sea su actividad industrial, logística o de servicios, de diseñar una hoja de ruta que les permita integrar la digitalización de sus operaciones.

Su nivel de integración puede, como hemos visto, ser diferente (modelo, sombra, gemelo digital) y evolutivo, según las necesidades y circunstancias del negocio; cualquiera de las opciones va a aportar un retorno adecuado, a escala correspondiente, tal como lo demuestran los numerosos casos de éxito reportados por las organizaciones pioneras en esa adopción.

La ausencia de dicha estrategia digital puede conducir fatalmente a no disponer ni de la agilidad ni de la seguridad necesarias para responder a los retos que el mercado – global, cambiante y exigente – planteará en un futuro que está llegando ya.

Joaquín Beltrán

Socio fundador de Avantsim

Socio director de la consultora Modelyco