[31/08/2022] Los seres humanos siempre han reunido datos para comprender mejor el mundo físico que nos rodea. Hoy en día, las empresas buscan cada vez más fusionar el mundo digital de los datos con el mundo físico a través de los gemelos digitales. Los gemelos digitales sirven de puente entre los dos dominios, proporcionando una representación virtual en tiempo real de los objetos y procesos físicos.
Estos clones virtuales de operaciones físicas pueden ayudar a las organizaciones a simular escenarios que serían demasiado largos o costosos de probar con activos físicos. Pueden ayudar a las organizaciones a supervisar las operaciones, realizar un mantenimiento predictivo y proporcionar información para las decisiones de compra de capital, la creación de planes de negocio a largo plazo, la identificación de nuevas invenciones y la mejora de los procesos.
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En una previsión publicada en junio del 2022, la empresa de investigación MarketsandMarkets afirmó que se espera que el mercado mundial de gemelos digitales crezca de 6.900 millones de dólares en el 2022 a 73.500 millones de dólares en el 2027, lo que supone una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 60,6% durante el periodo.
He aquí cinco ejemplos de cómo las organizaciones están utilizando los gemelos digitales de manera efectiva hoy en día.
NTT Indycar pone a los aficionados al volante
Las NTT Indycar Series, que comprenden cinco carreras, incluidas las 500 millas de Indianápolis, utilizan una combinación de gemelos digitales, análisis de datos e inteligencia artificial (IA) para ofrecer a los aficionados acceso a información detallada en tiempo real sobre las carreras, incluidos los adelantamientos en cabeza, las predicciones en boxes y otros elementos.
El socio NTT crea un gemelo digital para cada auto de la serie. Los datos históricos proporcionan una base, y cada auto está equipado con más de 140 sensores que recogen millones de datos durante cada carrera para alimentar el gemelo digital. Los datos incluyen todo, desde la velocidad hasta la presión del aceite, pasando por el desgaste de los neumáticos y las fuerzas G. NTT utiliza la IA y el análisis predictivo de los datos del gemelo digital para ofrecer a los aficionados información que antes solo estaba al alcance de los ingenieros de los equipos de carreras, como estrategias y predicciones de carrera, intercepciones y batallas por la posición, impacto del rendimiento en las paradas en boxes y efectos de los niveles de combustible y el desgaste de los neumáticos.
Indycar ofrece esta información a los aficionados a través de la aplicación interactiva Indycar y los canales de las redes sociales. También proporciona información al equipo de producción de la NBC.
"Hay una oportunidad para que nuestros fans más ávidos se acerquen a un deporte que aman, o a un piloto o equipo que aman", señala SJ Luedtke, vicepresidente de marketing de Indycar. "Ahí es donde entran los datos y la analítica. Estamos trabajando con el equipo para tomar esos millones de puntos de datos en el curso de una carrera de 90 minutos y ayudar a los fans a entender lo que está pasando".
En los últimos tres años, NTT Indycar ha duplicado el compromiso y el tiempo de permanencia en su aplicación en los fines de semana de carrera, anota Luedtke.
El consejo de Luedtke: Desarrollar relaciones estrechas con las partes interesadas. Señala que ella y la CIO Rebecca Ruselink trabajan mano a mano. Afirma que su colaboración es sólida porque el departamento de TI trata de comprender los puntos débiles de su equipo y responder a sus necesidades, en lugar de limitarse a ofrecer la solución que el departamento de TI considera mejor.
"Nuestros equipos se reúnen regularmente", sostiene Luedtke. "Tenemos una hoja de ruta de las cosas que queremos conseguir".
Rolls-Royce mejora la eficiencia de los motores a reacción
La multinacional aeroespacial y de defensa Rolls-Royce ha implantado la tecnología de gemelos digitales para supervisar los motores que produce. La empresa puede controlar cómo vuela cada motor, las condiciones en las que vuela y cómo lo utiliza el piloto.
"Estamos adaptando nuestros regímenes de mantenimiento para asegurarnos de que estamos optimizando la vida de un motor, no la vida que el manual dice que debe tener", comenta Stuart Hughes, director de información y digital de Rolls-Royce. "Es un servicio verdaderamente variable que mira a cada motor como un motor individual".
La empresa lleva años ofreciendo a sus clientes un servicio de supervisión de motores, pero su capacidad de gemelo digital ha permitido a Rolls-Royce adaptar el servicio a motores específicos. Ha ayudado a la empresa a prolongar el tiempo entre mantenimientos de algunos motores hasta en un 50%, lo que le ha permitido reducir drásticamente su inventario de piezas y repuestos. La tecnología también ha ayudado a Rolls-Royce a mejorar la eficiencia de sus motores, ahorrando 22 millones de toneladas de carbono hasta la fecha.
El consejo de Hughes: Entienda a su cliente. Saber cómo y por qué utilizar el poder del gemelo digital es tan importante como entender la propia tecnología. Hughes afirma que el servicio ha sido un éxito porque ofrece claras ventajas tanto a Rolls-Royce como a sus clientes.
"El beneficio para el cliente es que ve menos interrupciones porque el motor está en el avión durante más tiempo, por lo que puede utilizarlo más. El beneficio para nosotros es que podemos optimizar la forma en que realizamos el mantenimiento", afirma.
Mars optimiza su cadena de suministro con el gemelo digital
La empresa de confitería, cuidado de mascotas y alimentación Mars, ha creado un gemelo digital de su cadena de suministro de fabricación para apoyar sus negocios. La compañía está utilizando la nube de Microsoft Azure y la IA para procesar y analizar los datos generados por las máquinas de producción en sus instalaciones de fabricación.
"Vemos lo digital como un acelerador masivo de negocios", señala Sandeep Dadlani, director digital de Mars. "No estamos haciendo lo digital por lo digital".
Mars está utilizando el servicio Azure Digital Twins IoT de Microsoft para aumentar las operaciones en sus 160 instalaciones de fabricación, con la ayuda de los consultores de operaciones y fabricación digital de Accenture. La empresa está creando simulaciones de software para mejorar la capacidad y los controles de los procesos, incluido el impulso del tiempo de actividad de las máquinas a través del mantenimiento predictivo, y la reducción de los residuos asociados a las máquinas que empaquetan cantidades de producto incoherentes. Gracias a la construcción del gemelo digital, Mars también puede generar un "almacén de aplicaciones de casos de uso" virtual que puede reutilizarse en todas sus líneas de negocio.
De cara al futuro, la empresa planea utilizar los datos de los gemelos digitales para tener en cuenta el clima y otras consideraciones situacionales que afectan a sus productos, estableciendo una mayor visibilidad en su cadena de suministro desde el origen del producto hasta el consumidor.
El consejo de Dadlani: Experimentar y aceptar el fracaso. Mars anima a sus empleados a considerar la resolución de problemas utilizando la IA y otras tecnologías emergentes cuando tenga sentido. Todo ello forma parte de un esfuerzo masivo por cambiar la cultura de la empresa hacia una que acepte los experimentos y espere que el personal aprenda de los fracasos para poder aplicarlos a futuros éxitos. El pasado mes de diciembre, la empresa convocó un festival virtual de IA para celebrar 200 casos de uso de la IA desplegados en varias líneas de negocio.
"Si puede definir muy bien un problema, debería sentirse capacitado para resolverlo utilizando la IA", anota Dadlani.
TIAA reduce la complejidad del servicio al cliente
La Teachers Insurance and Annuity Association of America-College Retirement Equities Fund (TIAA) ayuda a los profesores a gestionar sus fondos de jubilación. Para reducir la complejidad de la incorporación de nuevos clientes institucionales, el proveedor de servicios financieros sin ánimo de lucro está utilizando un gemelo digital impulsado por una base de datos gráfica.
"En TIAA, tenemos una oferta de productos de jubilación muy complicada, basada en todas las regulaciones del IRS", sostiene Alex Pecoraro, director general y jefe de tecnología de servicios de jubilación en TIAA. "Para hacer la configuración, se requiere bastante conocimiento del negocio, y tenemos equipos enteros organizados en torno a eso".
Los servicios externalizados de TIAA constan de más de 600 funciones, que pueden dar lugar a más de un billón de configuraciones posibles de clientes. Antes de desplegar la tecnología de gemelos digitales, los equipos especializados de TIAA creaban y probaban manualmente las configuraciones técnicas en función del modelo operativo deseado por el cliente. Como resultado, los asociados de TIAA estaban altamente "funcionalizados" de acuerdo con su experiencia, lo que significa que los asociados solo podían manejar ciertos tipos de ofertas. Esto también dificultaba la ampliación de las operaciones.
Para resolver el problema, el equipo de Pecoraro creó un gemelo digital consistente en una base de datos gráfica que representa las más de 600 funciones, con nodos de control utilizados para representar la compleja lógica de agrupación. Los nodos de datos representan los campos de datos necesarios para implementar una característica, y los enlaces de relación denotan dependencias, validaciones y exclusiones.
La base de datos ha reducido el tiempo y los conocimientos necesarios para la incorporación de los clientes.
El consejo de Pecoraro: Cambie de perspectiva. Pecoraro afirma que la clave del proyecto fue adoptar un enfoque de adopción del producto en lugar de verlo como un problema de configuración técnica.
"Hubo un miembro del equipo que tuvo la idea de cambiar nuestra atención de la configuración a lo que el cliente está haciendo y la oferta que está comprando", indica Pecoraro. "Ese cambio de perspectiva fue el eje. Puede parecer obvio en retrospectiva, pero cuando está inmerso en todos los detalles, puede perderse en el bosque por los árboles".
Bayer Crop Science reconfigura su estrategia con fábricas virtuales
Bayer Crop Science ha aprovechado los gemelos digitales para crear "fábricas virtuales" para cada uno de sus nueve centros de fabricación de semillas de maíz en Norteamérica. Las semillas se cosechan en los campos de Bayer, pasan por los nueve sitios para su procesamiento y embolsado, y luego se distribuyen al agricultor.
"Ahora podemos reimaginar nuestros procesos empresariales. Podemos reimaginar nuestras decisiones mediante la aplicación de estos algoritmos de aprendizaje automático o simulaciones", señala Naveen Singla, líder del Centro de Excelencia de Ciencia de Datos (COE) de Bayer Crop Science.
Bayer ha creado una representación digital dinámica de los equipos, las características del proceso y el flujo de productos, la lista de materiales y las normas de funcionamiento de cada uno de los nueve centros, lo que permite a la empresa realizar análisis "hipotéticos" para cada uno de ellos.
A medida que el equipo comercial introduce nuevas ofertas de tratamiento de semillas o nuevas estrategias de precios, la empresa puede utilizar las fábricas virtuales para evaluar la disposición del centro a adaptar sus operaciones para ofrecer esas nuevas estrategias. Las fábricas virtuales también pueden aprovecharse para tomar decisiones de compra de capital, crear planes de negocio a largo plazo, identificar nuevos inventos y mejorar los procesos. Bayer puede ahora comprimir en dos minutos 10 meses de operaciones en nueve centros de fabricación, lo que le permite responder a preguntas complejas sobre la mezcla de SKU, la capacidad de los equipos, el diseño del orden de los procesos y la optimización de la red.
El consejo de Singla: Conocer el ámbito empresarial. Singla dice que una gran clave del éxito de Bayer fue que el equipo de ciencia de la decisión encargado de construir los gemelos digitales, dirigido por Shrikant Jarugumilli, jefe de ciencia de la decisión - sistemas virtuales conectados, pasó mucho tiempo en los sitios de fabricación para entender sus operaciones y ganar el apoyo de las partes interesadas.
"Que nuestros científicos de datos entiendan el dominio del negocio ha sido muy crítico, y ahí es donde entra Shrikant", comenta Singla. "Él y su equipo pasaron numerosas semanas en estos sitios de fabricación de semillas tratando de entender las operaciones, entender los matices para que el mensaje a medida que están hablando con el liderazgo esté en el lenguaje del propio liderazgo frente a la jerga del aprendizaje automático".
Basado en el artículo de Thor Olavsrud (CIO) y editado por CIO Perú
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