CIOs adoptan gemelos digitales, pero persisten desafíos de implementación

Realizar la plena promesa de los gemelos digitales puede requerir integrar sistemas y datos a través de ecosistemas organizacionales completos.

Imagina ser capaz de resolver problemas de producción y cambios de flujo de trabajo virtualmente antes de imponer cambios en tu organización. Cerca de seis de cada diez CIOs respondiendo a una reciente encuesta de Gartner ya tienen o están preparando sus organizaciones para soportar gemelos digitales, que replican activos físicos potenciales y reales, procesos, personas, lugares, sistemas y dispositivos. Al menos el 21 % ya ha desplegado alguna forma de gemelos digitales, mientras que otro 38 % está en etapas de planificación de uno a tres años para desplegar gemelos digitales.

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Sin embargo, realizar la plena promesa de los gemelos digitales puede requerir integrar sistemas y datos a través de ecosistemas organizacionales completos. Esa es la conclusión de un informe de Deloitte. Malos datos, desafíos de medición, e incluso simplemente hacer demasiado pueden dificultar replicar activos físicos con precisión, advierten los autores del informe, liderados por Adam Mussomeli de Deloitte.

El equipo de Deloitte identificó algunas de las formas potenciales en que los gemelos digitales se están implementando a través de industrias:

• Fabricantes de automoción y aeronaves: "Herramientas esenciales para optimizar cadenas de valor de manufactura enteras e innovar nuevos productos". En el caso de motores de aeronaves, pueden "tener miles o decenas de miles de sensores, generando terabytes de datos cada segundo. Combinados con gemelos digitales, aprendizaje automático y modelos predictivos, los fabricantes están proporcionando recomendaciones para ayudar a pilotos a optimizar consumo de combustible, ayudar a mantenimiento a ser proactivo y ayudar a flotas a gestionar costes".
• Energía: "Operadores de servicio de campo están capturando y analizando cantidades masivas de datos in-hole que usan para construir modelos digitales que guían esfuerzos de perforación en tiempo real".
• Salud: "Investigadores cardiovasculares están creando gemelos digitales altamente precisos del corazón humano para diagnósticos clínicos, educación y entrenamiento".
• Ciudades inteligentes: "Singapur usa un modelo virtual detallado de sí mismo en planificación urbana, mantenimiento y proyectos de preparación para desastres".

Construir un gemelo digital preciso no es un proceso de la noche a la mañana. El equipo de Deloitte señala tres áreas de desafío para implementar gemelos digitales:

• Malos datos: "Los algoritmos de IA y aprendizaje automático que impulsan gemelos digitales requieren grandes volúmenes de datos", advierten Mussomeli y sus co-autores. "En muchos casos, datos de sensores en la planta de producción pueden haber sido corrompidos, perdidos, o simplemente no recopilados consistentemente en primer lugar". El informe de Deloitte aconseja "tomar medidas para desarrollar la infraestructura necesaria y enfoque de gestión de datos ahora puede ayudar a acortar tu tiempo para beneficiarte".
• Medición de procesos: "Incluso en casos donde simulaciones de gemelo digital se están creando para nuevos procesos, sistemas y dispositivos, no siempre es posible instrumentar perfectamente el proceso", advierte el equipo de Deloitte. "Las organizaciones necesitan buscar proxies —por ejemplo, confiar en la instrumentación y sensores en un vehículo en lugar de poner sensores en neumáticos— o cosas que son posibles de detectar".
• Determinar el equilibrio correcto de sensores: "Con el coste de sensores cayendo, ¿cuántos sensores son suficientes?", preguntan los investigadores. "Equilibrar el análisis coste/beneficio es crítico. La mayoría de casos de uso requieren solo un número modesto de sensores estratégicamente colocados para detectar entradas clave, salidas y etapas dentro del proceso".

Aunque hay obstáculos, los investigadores de Deloitte son proponentes de los beneficios potenciales sin precedentes que los gemelos digitales traen a empresas. "Una copia digital perfecta del mundo físico te permitiría colaborar virtualmente, ingestar datos de sensores y simular condiciones rápidamente, entender escenarios what-if claramente, predecir resultados más precisamente, y emitir instrucciones para manipular el mundo físico". Esa es una propuesta de valor que vale la pena explorar.