Tener la capacidad de anticiparse ante cualquier riesgo siempre será un beneficio apreciado por el mundo empresarial. Por eso el modelo de Digital Twin, o Gemelo Digital, ha cobrado gran relevancia, al ofrecer la posibilidad de representar de forma digital un objeto, proceso o servicio físico.
El concepto inicial de Digital Twin fue acuñado por Michael Grieves en 2002, que durante una charla mencionó la posibilidad de crear representaciones digitales de sistemas físicos, capaces de tener entidad por sí mismos.
Tal ha sido la acogida de dicha tecnología, que Gartner incluyó la solución del Gemelo digital dentro del top 10 de tendencias estratégicas en 2018.
Ya entonces, Gartner aseguró que “los gemelos digitales bien diseñados basados en las prioridades comerciales, tienen el potencial de mejorar significativamente la toma de decisiones empresariales”. Además, la consultora alentó a los líderes de arquitectura empresarial e innovación tecnológica a tener en cuenta los Digital Twins en su estrategia de Internet de las Cosas.
¿Qué es un Digital Twin o Gemelo Digital?
Un Digital Twin es una representación digital de un producto físico, un proceso o un servicio, que se utiliza para realizar simulaciones y comprender su alcance de forma más profunda y precisa.
La idea de utilizar esta tecnología del Gemelo digital es poder anticiparse ante cualquier eventualidad, además de tomar decisiones más acertadas, identificar oportunidades de mejora y recopilar datos e información de valor. Algo muy similar a lo que ocurre con el Process Mining, que permite analizar oportunidades de mejora dentro de los procesos.
En otras palabras, el Gemelo Digital, como su nombre lo indica, es una copia virtual exacta de un proceso, producto o servicio, que permite realizar diferentes operaciones de análisis y predicción a las organizaciones.
Ejemplos de Digital Twin
Actualmente existen cientos de empresas e industrias que utilizan la tecnología del Gemelo Digital para mejorar sus operaciones.
Vale la pena recordar que la NASA fue de las primeras en implementar este tipo de soluciones, pues necesitaba crear sistemas y mecanismos que debían ser manipulados o reparados remotamente, y para eso era necesario realizar pruebas antes de enviarlos al espacio.
La agencia del gobierno estadounidense empezó a crear prototipos virtuales de los mecanismos que enviaría al espacio para poder iterar las veces que fueran necesarias. De esta manera, al comprobar que su funcionamiento cumplía con todos los requerimientos, se enviaba o implementaba en el espacio.
El uso del Digital Twin en la NASA se puso a prueba durante la misión de rescate del Apollo 13, que fue salvada gracias a los modelos y los tests realizados en los gemelos digitales.
Pero además de la NASA, existen cientos de aplicaciones de esta tecnología que pueden destacarse. BMW Group, por ejemplo, trabaja de la mano de la compañía NVIDIA para ejecutar simulaciones de fábricas y optimizar sus operaciones.
Debido a que la compañía ofrece más de 100 opciones para cada automóvil que comercializa, tiene más de 40 modelos de BMW y cada uno de ellos ofrece 2.100 configuraciones posibles, la compañía enfrenta grandes desafíos para mantener el stock de materiales en la línea de ensamblaje.
Por eso, BMW tiene una completa flota de robots de asistencia humana, que se utilizan en escenarios de simulación con personas digitales en la etapa de preproducción. De esta manera, la compañía puede probar aplicaciones de robots en el piso de fábrica del digital twin antes de su lanzamiento a la producción.
Otro ejemplo de su aplicación se encuentra en las pruebas de fatiga y resistencia a la corrosión para las turbinas de la marina. Los Gemelos Digitales también son de gran utilidad en el campo de la arquitectura de redes informáticas, pues pueden servir para realizar simulaciones de ciberataques y mantener a salvo una organización completa.
¿Cómo se crea un Digital Twin?
Un Digital Twin se crea con ayuda de un software que recoge datos reales sobre el proceso o producto que se quiere clonar. Dichos datos pueden incluir información sobre las características y condiciones físicas.
Por lo general, quienes crean un Gemelo Digital suelen ser expertos en matemáticas aplicadas o ciencias de datos, que se encargan de desarrollar un modelo matemático idéntico al original.
Los Digital Twins pueden ser muy complejos o muy simples, y esta naturaleza dependerá de la cantidad de datos que se utilicen para su creación. Eso sí, cuanta más información se aporte a la hora de construir un Gemelo Digital, más precisión tendrá la réplica, y por lo tanto, ofrecerá mejores análisis y conclusiones.
¿Para qué sirve un Gemelo Digital?
La figura de Digital Twin se utiliza para realizar análisis avanzados, evitar fallos y realizar predicciones, sin necesidad de intervenir el producto, objeto o proceso real.
De este modo se evita la necesidad de prototipos físicos, con lo que se reduce el tiempo de desarrollo, mientras se mejora la calidad del producto o proceso terminado.
En síntesis, un Digital Twin es capaz de conectar el mundo online y offline, ayudando a los usuarios a predecir los efectos y comportamientos de un producto, servicio u objeto frente a diferentes escenarios.
¿En qué sectores se usan los Digital Twin?
Un Digital Twin puede ser de gran utilidad en múltiples sectores. Las cifras recogidas alrededor del mundo lo demuestran pues, por ejemplo, un estudio de Mordor Intelligence asegura que cerca del 35% de las empresas industriales y manufactureras de Estados Unidos utilizan esta tecnología para mejorar sus procesos.
Entre los sectores que utilizan los Gemelos Digitales, también se encuentran:
- Sector de las ciencias de la salud: con el objetivo de poder mejorar los diagnósticos o la medicación de los pacientes. En nuestro caso, gracias a la aplicación de Process Mining redujimos los tiempos de espera en un 23%.
- Gestión de emergencias y medicina: Los hospitales pueden realizar escenarios de prueba para prever la respuesta adecuada frente a una emergencia. Así mismo, los médicos cirujanos pueden valerse de dicha tecnología para la formación quirúrgica, en áreas de donación de órganos, entre otros campos.
- El transporte de mercancías frágiles o peligrosas: para poder realizar pruebas de las condiciones ambientales y evitar accidentes.
- Smart cities: con el fin de realizar pruebas de tecnologías antes de implementarlas de forma oficial.
- Marketing: los Gemelos Digitales pueden ayudar a la hora de realizar pruebas de campañas para poder predecir el comportamiento de los usuarios.
Lo bueno y lo malo de los Gemelos Digitales
Los Digital Twins, al igual que la tecnología de Process Mining, fueron creados para transformar los procesos, ayudando a las organizaciones de diferentes sectores a detectar problemas o situaciones con antelación, para poder resolverlas a tiempo y de forma más sencilla. Esta tecnología es capaz de trabajar de forma autónoma, realizando un análisis de los escenarios planteados, proponiendo soluciones optimizadas.
Tal ha sido su acogida y los beneficios que brinda a quienes adoptan esta tecnología que, en 2018, la consultora IDC pudo detectar mejoras del 30% en los procesos críticos de las compañías que implementaron Digital Twins en sus operaciones.
Pero no todo se queda en beneficios. Entre los principales problemas que tiene la tecnología de Gemelos Digitales se encuentra su difícil fabricación, por lo que es necesario contratar servicios específicos de compañías para poder implementar la tecnología.
Digital Twin y Process Mining
El Process Mining es una práctica en la que se recopila y analiza información, con el objetivo de obtener una comprensión de los procesos de una empresa. Por su parte, los Digital Twin se utilizan para crear réplicas y así poder ejecutar simulaciones e identificar oportunidades de mejora.
Teniendo en cuenta estas definiciones, podemos ver cómo la minería de procesos y los Gemelos Digitales se complementan entre sí en la evaluación y mejora de procesos. Lo anterior se traduce en que, mientras el Process Mining se enfoca en lo que ya pasó, en cómo fue un proceso determinado, los Digital Twins ofrecen predicciones utilizando dichos datos históricos al considerar ciertas condiciones y parámetros de insensibilización.
Actualmente las dos tecnologías se aplican de forma simultánea en diferentes sectores, como es el caso de la industria del comercio minorista, la fabricación o los bienes de consumo.
Para citar un ejemplo, en el caso de la fabricación, las compañías pueden optimizar las interacciones en el proceso entre trabajadores humanos y robots, teniendo una mejor visibilidad del proceso, diseño y eficiencia. Por ejemplo, aquí puedes ver cómo utilizamos process mining para detectar mejoras en una fábrica de automoción.
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