Gemelos digitales que arman vehículos ‘cero defectos’
Los entornos industriales están inmersos en una profunda transformación que persigue, entre otros objetivos, predecir virtualmente lo que sucederá en el mundo físico para así adelantarse a posibles incidentes y mejorar los procesos de producción antes de su implantación. Hace siglos la idea sonaría a ciencia ficción, pero hoy es una realidad gracias a tecnologías como los gemelos digitales. Este concepto, que surgió en los años 80 cuando la NASA comenzó a realizar simulaciones sobre el comportamiento de sus naves, consiste en la generación de réplicas virtuales de objetos o procesos que emulan el comportamiento de sus homólogos físicos y a las que se incorporan datos en tiempo real que pueden ser captados a través de sensores o de tecnologías relacionadas con el ‘big data’.
Su importancia es tal que en 2018 la consultora Gartner ya los incluyó como una de las diez tendencias tecnológicas del año y, para este 2021, predijo que la mitad de las grandes empresas industriales los utilizaría, con lo que aumentaría un 10% su eficiencia.
Sus ventajas, entre las que destacan la optimización de procesos, la reducción de los tiempos de inactividad y la detección de los futuros problemas para buscar soluciones antes de que ocurran, explican que compañías de casi todas las industrias se hayan interesado por esta tecnología. Y el sector de la automoción no es una excepción.
El centro vasco de investigación y desarrollo tecnológico Tecnalia, junto con las empresas Grupo Antolín, Estampaciones Mayo, Fersa, Fagor, Segula, Grupo Alava y Eurohelp, trabaja desde principios de 2019 en el desarrollo de un sistema basado en esta tecnología para fabricar vehículos ‘cero defectos’ y mejorar la eficiencia operativa en el sector de componentes de automoción.
El nuevo sistema se está aplicando ya en las fábricas de Grupo Antolín, Fersa y Estampaciones Mayo en tres casos de uso. «Uno de ellos es la reducción de los costes de mantenimiento de las líneas que fabrican los componentes de automoción. Mediante los gemelos digitales conseguimos predecir lo que va a pasar con esas máquinas evitando paradas inesperadas y programando las acciones de mantenimiento en los huecos en que la máquina no tiene previsto trabajar», explica Gabriel Aznar, tecnólogo y gestor de proyectos en Tecnalia. El segundo caso de uso sería su aplicación para mejorar la calidad de las piezas. «Tenemos una serie de defectos que, modificando ciertos parámetros, podemos eliminar o minimizar», añade. Y, por último, «podemos enfocar las simulaciones a tener una configuración óptima del proceso para producir a más velocidad».
La iniciativa aplica, además, algoritmos de ‘deep learning’ (aprendizaje automático) que, como señala Aznar, «detectan defectos que a simple vista cuestan», así como ‘blockchain’ (cadena de bloques) con el fin de «asegurar la integridad y soberanía de los datos». Reconocido como proyecto estratégico CIEN, el presupuesto total es de 5,5 millones de euros, financiados por el Centro para el Desarrollo Tecnológico Industrial (CDTI), y está previsto que cuente con todas sus funcionalidades integradas en la operación de las fábricas a finales de 2021. «Es un consorcio muy variado, con empresas tecnológicas, del sector automoción, alguna universidad… es destacable la colaboración para trasladar la investigación más fundamental a un plano empresarial y sacarle rendimiento», concluye Aznar.