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La digital dualidad del Digital Twin

Escrito por Carlos Cosials el 07/01/2020 a las 20:21:18
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(ALM/IoT Business Consultant)

La llegada de la IoT, junto con la Realidad Aumentada y el Aprendizaje Automatizado, están facilitando el acuñamiento de nuevos conceptos, como el Digital Twin y produciendo impactos relevantes en las organizaciones, que se enfrentan a la progresiva provisión de serviproductos.

 

El advenimiento, a finales de los 80, de la adopción del 3D junto con las tecnologías digitales del CAD, provocó que la gestación de los productos industriales, y sus consecuentes diseños detallados, aumentara, de forma considerable, la capacidad de alterar su conceptualización, sin siquiera haberlos llegado a construir. Esa adopción de 3D como “maestro”, junto con la incremental potencia de las estaciones de trabajo, facilitó la reducción del número prototipos necesarios a construir, gracias a la implantación de la simulación, mediante el cálculo por elementos finitos, con el consecuente ahorro de tiempo, y dinero.

 

El verdadero, por económico, influjo residió en la capacidad de iterar, rápida y económicamente, en un exigente mercado que reclamaba de expansivas variantes y frecuentes novedades, otorgando al “time to market” el máximo foco para la ingeniería. Esa capacidad de cambio sustentaba que lo que se diseñaba, se simulaba inmediatamente, resultando en un producto virtual, completamente validado, antes de, siquiera, haberlo construido. En ese momento, lo digital devenía el “master”, o modelo referencial, que establecía la realidad del producto. Era una afirmación digital que sustituyó, por completo, a los iniciales “blueprints” en 2D y papel.

 

Pero, la realidad, tangible, del producto construido y ya emplazado en casa del cliente, utilizándose según un régimen que el diseñador ignora con cierto desdén, ha virado totalmente. Las actuales plataformas de IoT, herederas de las iniciáticas y herméticas M2M, están permitiendo conocer, de forma cuasi instantánea, el verdadero comportamiento del producto y cambiar la perspectiva empresarial del fabricante, para mutar de un posicionamiento reactivo a una estrategia de servicialización, que requiere ser esencialmente proactivo. La IoT nos permite digitar (otros/as dirían datificar) todas las evidencias de uso, al igual que, en su momento, los SI permitieron datificar todos los registros administrativos de las organizaciones.

 

Y aquí nos surge la dualidad digital, que acuñaremos como Digital Twin, para referirnos a esas dos realidades que, supuestamente, describen lo mismo, el Producto, pero desde dos vertientes, supuestamente antagónicas, a saber: la realidad digital que modeliza el producto y la digitalizada realidad que sintetiza el servicio, que el producto estaría proveyendo. Dos realidades, en una única sintáctica digital, que requieren de un nuevo enfoque organizacional, sobre cómo gestionar ese continuo digital (que algunos comenzamos a nominar como “hilo digital”, del anglosajón “Digital Thread”), que nos brinda la base necesaria para disponer de la incremental obligación con la que mantener la trazabilidad, extremo a extremo, de inicio a fin, del esbozo al emplazamiento, del Producto.

 

Así mismo, esta duplicidad, que se aplicaría al producto, entendido como máquina/dispositivo, se extiende a las instalaciones, sean fábricas, edificios o ciudades, donde se incorpora y forma parte, como componente inteligente, aportando las evidencias precisas, instantáneas y requeridas, para entender qué productividad se está obteniendo en el proceso fabril u operativo, que esté sucediéndose. Por ello, encontraremos que el Digital Twin puede estar refiriéndose al Producto o a la Operación, según sea el ente u organización interesada en conocer, automatizadamente, que está aconteciendo y dar cobertura a su cobro por uso, para el “fabricante propietario” o cabida a su pago por uso, para el “operador arrendatario”.

 

Esa necesidad, que en otras ocasiones es obligación (como los entornos aeronáuticos, ferroviarios, médicos, ...), responde a la creciente inquietud, que está demandando la adopción de la analítica avanzada, como enfoque para desentrañar un supuesto conocimiento latente, de la explotación de los datos, entendidos como las evidencias datificadas de los acontecimientos. Gracias a las evidencias generadas por la actividad de una máquina inteligente, y convenientemente conectada, se podrá sintetizar su comportamiento e inferir qué sucede, mediante el Aprendizaje Automatizado. Pero además, gracias a disponer de la modelización digitalizada, con la que se definió la máquina, o instalación, se podrá contrastar si ese comportamiento es anómalo, instantáneamente, y/o disconforme, mediante un posterior análisis forense, que permita contrastar, si lo definido, simulación incluída, cuadra con lo sucedido y cuáles han sido las divergencias acontecidas, con las que reparar el “error de diseño” o introducir un condicionamiento en los requisitos, que nunca se contempló.

 

Ese conocimiento desenmascarado es la preciada indagación que todos buscan, sea un fabricante de producto, avenido a ser operador de servicios o sea un proveedor de servicios, avenido a ser dispensador de plataformas, para obtener el rédito preciso, con el que sostener el inminente cambio de paradigma de la fabricación a la servucción.