IA e IoT alimentan gemelos digitales para cadenas de suministro más inteligentes

21 de agosto de 2021

Fuente: AI Trends

La combinación de IoT y machine learning creciendo al mismo tiempo está llevando a un aumento en el uso de gemelos digitales en la cadena de suministro, como una réplica digital que puede usarse para diversos propósitos. La conexión con el modelo físico y el modelo virtual correspondiente se establece generando datos en tiempo real usando sensores.

El Consorcio de Gemelos Digitales, lanzado en agosto como programa del Object Management Group, está trabajando en definir una taxonomía y estándares y habilitar tecnología incluyendo IA y simulación. Ingenieros están siendo atraídos al trabajo. Miembros fundadores incluyen Ansys, Dell, GE, Lendlease, Microsoft y Northrop Grumman.

"IoT y ML son las materias primas y las herramientas —el insight está en el repositorio donde modelamos procesos y creamos contexto. Aunque esto podría ser una base de datos o un data lake, el ejemplo más interesante de esto para mí es el gemelo digital", escribió Scott Lundstrom, un analista enfocado en la intersección de IA, IoT y Cadenas de Suministro, en su blog, Supply Chain Futures.

El gemelo digital en la cadena de suministro permite una comparación entre datos actuales e históricos sobre rendimiento, dondequiera que un sensor esté ubicado. Podría ser un componente como un termostato, un activo como un camión o una máquina, un empleado como un técnico de servicio, o un proceso, como en manufactura. "Parte de la capacidad del gemelo digital es impulsada por esta complejidad de tener modelos de modelos para describir activos, procesos, y sistemas complejos", escribió Lundstrom.

En la cadena de suministro, el modelo de gemelo digital puede abarcar items empaquetados en contenedores, moviéndose a través del mundo físico a distribuidores y clientes. El modelo podría heredar datos del proceso que creó el producto en un extremo de la cadena, e informar un modelo de cliente en el otro extremo.

"Las cadenas de suministro y activos de manufactura son solo el principio. A medida que esta tecnología se entiende mejor, y los despliegues se vuelven más fáciles, el uso crecerá en espacios cada vez más complejos. Ya hay desarrollo de gemelos digitales en ciencias de la vida en apoyo de modelado de biología de sistemas de órganos complejos como el corazón humano", escribió Lundstrom. (Ver "Gemelos Virtuales: Sus Roles en Salud, Descubrimiento de Fármacos y Respuesta a Pandemias", en BioITWorld.)

Idealmente para la cadena de suministro, caracterizada por muchos casos de uso complejos multi-modelo, el gemelo digital inclusivo puede tener una vista de toda la cadena de suministro desde el proveedor del proveedor al cliente del cliente. Un entendimiento del estado e historial de activos y procesos permite traer herramientas de machine learning a la ecuación para ejecutar simulaciones, optimizaciones, y capacidades predictivas a los modelos, sugiere Lundstrom.

"Para realizar los beneficios de esta tremenda oportunidad necesitamos estándares, taxonomías acordadas, y herramientas de desarrollo comerciales y plataformas para que este mercado florezca", afirmó. "La comunidad de proveedores está reaccionando a esta oportunidad, y muchos practicantes de los mercados PLM [gestión de ciclo de vida de producto], IoT, y analíticas/ciencia de datos están comenzando a enfocarse en resolver algunos de estos estándares fundamentales."

Los grandes proveedores de plataformas están avanzando con herramientas y ofertas de plataforma como servicio (PaaS) para intentar ganar cuota y desarrollar estándares "de facto". Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP), Plataforma Predix de GE, IBM y Microsoft están todos construyendo extensiones a sus herramientas y plataformas IoT existentes para añadir soporte para la creación de gemelos digitales.

Lundstrom señaló a Azure Digital Twins de Microsoft como una de las ofertas tempranas más completas. Presentado en el evento Microsoft Build 2020, celebrado virtualmente en mayo, la versión preview soporta un nuevo Lenguaje de Definición de Gemelo Digital (DTDL) basado en una implementación de JSON-LD (JavaScript Object Notation for Linked Data).

"Al aprovechar JSON-LD, un marco de objeto simple y bien aceptado, Microsoft está soportando un estándar abierto desde el principio", escribe Lundstrom. "Este es un requisito clave a medida que los usuarios comienzan a entender que los gemelos digitales requieren un enfoque orientado a objetos abierto para soportar los requisitos de herencia, e instancias múltiples en la creación de modelos multinivel complejos que son portables y soportan el uso de plataformas cloud ampliamente disponibles y frameworks de IA."

¿Son los Gemelos Digitales de Cadena de Suministro Solo Otra Moda?

¿Es el gemelo digital de cadena de suministro solo otra moda, preguntó un post en el blog del sitio de River Logic, un proveedor de tecnología de analíticas prescriptivas para optimización de cadena de suministro usando gemelos digitales. En negocio desde 2000 en Dallas, la empresa ofrece aplicaciones pre-construidas con conocimiento de planificación y optimización de negocio.

Software de simulación y modelado permite a las organizaciones crear gemelos digitales de planificación realistas y verificables de sus cadenas de suministro. Técnicas de minería de datos junto con inputs de sensores Internet de las Cosas (IoT) permiten que datos en tiempo real sean alimentados a los modelos. Los modelos pueden monitorizar y determinar qué está pasando en el mundo real y planear la acción correctiva apropiada.

Un estudio de Gartner sobre implementación IoT en julio 2018 mostró que el 13% de empresas trabajando con proyectos IoT ya tenían gemelos digitales, mientras que otro 62% estaban trabajando hacia su implementación. "Parece que los gemelos digitales de planificación son más que solo una moda", afirmó el post de River Logic.

Ingenieros en los años 70 y 80 estaban usando modelos CAD tridimensionales de equipos de ingeniería complejos para realizar recorridos virtuales. A medida que la tecnología CAD avanzó, se volvió posible representar estrés físico, haciendo posible realizar pruebas de estrés virtuales. Hoy es posible construir modelos digitales "casi perfectos" de equipos reales, como aviones, vehículos autónomos y equipos de perforación, y al introducir datos reales, como las cargas estáticas y dinámicas experimentadas durante el despegue de aviones, medir el rendimiento.

"De esta manera, es posible simular el mundo real y tender puentes entre nuestro entorno físico y digital", afirma River Logic. Varias experiencias de empresas con gemelos digitales se destacan en el sitio web de River Logic.

Gemelo Digital de un Almacén en Asia-Pacífico Construido por DHL Supply Chain

DHL Supply Chain construyó su primer gemelo digital de un almacén en Asia-Pacífico para Tetra Pak, una empresa multinacional de envasado y procesamiento de alimentos con sede en Suiza. El gemelo digital se suministra con datos en tiempo real de forma consistente desde un almacén físico en Singapur, que DHL desarrolló para integrar en la cadena de suministro, según un relato en Supply Chain magazine.

"La implementación conjunta de tal solución digital para mejorar las actividades de almacenamiento y transporte de Tetra Pak es un excelente ejemplo de los almacenes inteligentes del futuro", declaró Gillet Jerome, CEO, DHL Supply Chain Singapur, Malasia, Filipinas. "Esto permite operaciones de cadena de suministro ágiles, rentables y escalables."

En el almacén, la Torre de Control DHL rastrea mercancías entrantes y salientes para asegurar que todas las mercancías se almacenen correctamente dentro de 30 minutos de recepción. Camiones entrantes están equipados con tecnología IoT. Una solución de almacenamiento inteligente desarrollada por Tetra Pak rastrea y simula la condición física y niveles de stock individuales en tiempo real, permitiendo coordinación non-stop de operaciones.

"Esperamos que la asociación con DHL Supply Chain aumente aún más nuestra productividad y mantenga altos estándares en nuestras cadenas de suministro", comentó Devraj Kumar, Director, Logística Integrada, Sur Asia, Este Asia & Oceanía para Tetra Pak.

Gemelos Digitales en París Protegerán Turbina Eólica de Gales del Mar del Norte

Ingenieros de GE en París se están asociando con Ansys, un proveedor global de software de simulación de ingeniería, para construir un gemelo digital de una turbina eólica en el Mar del Norte. Un objetivo es maximizar la salida y minimizar el tiempo de inactividad detectando problemas antes de que lleven a una parada no planificada. El mantenimiento predictivo no solo se basa en sensores físicos en las máquinas, sino también sensores virtuales puestos en lugares donde sensores físicos no pueden usarse, según un relato de GE News.

El sensor virtual tiene la capacidad de adivinar con precisión razonable un valor como temperatura o presión, usando otros datos de sensores y algoritmos inteligentes basados en datos históricos o modelos.

Por ejemplo, los ingenieros de GE han desarrollado un gemelo digital de los motores de guiñada del Haliade 150-6, que permiten a la turbina de 6 megavatios rotar y posicionarse en el viento. Usando sensores virtuales, este gemelo digital simula la temperatura en varias partes de los motores.

Usando algoritmos construidos en Predix, la plataforma de software de GE para el internet industrial, y un enfoque de modelado desarrollado por Ansys, los ingenieros pueden ahora estimar la temperatura del motor en cualquier momento dado. En The Foundry, también pueden monitorizar cómo los motores rinden bajo diferentes tensiones a lo largo del tiempo. En el campo, los ingenieros pueden usar una app con un dashboard conectado al gemelo, para monitorizar la temperatura del motor.

"Para la simulación, gracias al gemelo digital solo necesitamos saber la corriente para entender la temperatura y optimizar el uso del motor", declaró Sabot.

GE reporta que tiene 1,2 millones de gemelos digitales de motores a reacción, turbinas de gas y locomotoras ya funcionando en el campo.

Lee los artículos y relatos fuente en Supply Chain Futures, Consorcio de Gemelos Digitales, el blog de River Logic, Supply Chain magazine y desde GE News.