GEMELOS DIGITALES EN LA TRANSICIÓN A LA INDUSTRIA 4.0

GEMELOS DIGITALES EN LA TRANSICIÓN A LA INDUSTRIA 4.0

Los Gemelos Digitales son representaciones virtuales de dispositivos o procesos reales que permiten trabajar sobre los sistemas, sin afectar al proceso productivo real, en el desarrollo de nuevas aplicaciones de monitorización, simulación u optimización.

DESCRIPCIÓN

Los Gemelos Digitales (GD) son representaciones virtuales de dispositivos o procesos reales, copias digitales con los elementos físicos a los que representan, no sólo a través de sus valores mecánicos o geométricos, sino a través de su comportamiento.

La creación de los GD requiere la recopilación y análisis de grandes volúmenes de datos, actualmente accesibles gracias a los últimos avances en conectividad, sensores e inteligencia que ofrecen los Sistemas Ciberfísicos.

Esta capacidad de trabajar sobre los sistemas sin afectar al proceso productivo real, nos abre la puerta a la creación de nuevas aplicaciones de monitorización, simulación u optimización. Todas ellas, enfocadas a desarrollar nuevas oportunidades de negocio y nuevos planes de fabricación, o incluso realizar previsiones a futuro, con un nivel de precisión y fiabilidad muy superior a los que encontramos con los actuales sistemas de simulación en planta.

OBJETIVOS

DIGITALIZACIÓN DE PLANTA “DEPLOY & FORGET”

Mediante la aplicación de IoT y Sistemas Ciberfísicos (CPS), se ha desarrollado una prueba de concepto de “CPS deploy & forget” para digitalizar elementos en planta (maquinaria antigua y moderna, herramientas, personas, productos…) mediante tecnologías cableadas e inalámbricas.

El sistema utiliza técnicas de fog-computing para absorber toda la complejidad que supone la interacción con este sistema, simplificando las tareas de configuración, puesta en marcha y mantenimiento.

BIG DATA ANALYTICS PARA GEMELOS DIGITALES

La gran cantidad de datos que genera la planta en continuo supone un reto para los sistemas de almacenamiento y tratamiento de la información, que limitan la cantidad y calidad de los resultados que pueden obtenerse.

Mediante la aplicación de tecnologías Big Data Analytics, es posible superar estas limitaciones y gestionar eficientemente los datos en directo, junto con los históricos y otra información de contexto (logística, ventas, almacén, entorno), y realizar así una previsión de variables, mantenimiento preventivo y predictivo, o el planteamiento de nuevos escenarios de producción alternativos, que permitan mejorar los procesos productivos actuales.

APLICACIONES

Los GD serán un pilar fundamental para la mejora de competitividad en una industria en plena evolución digital. Una herramienta ideal para aplicar análisis avanzados para la detección de anomalías, puesta en marcha de estrategias de mantenimiento predictivo, o prueba y evaluación de planes de producción más eficientes (OEE).

AVANCES SEGUNDA ANUALIDAD DE PROYECTO

DIGITALIZACIÓN DE PLANTA “DEPLOY & FORGET”

De cara a superar la barrera de la monitorización masiva, se ideó el sistema “CPS deploy & forget”

ITI ha diseñado este sistema desde cero para ofrecer una elevada sencillez en el proceso de instalación y puesta en marcha y conseguir la sensorización masiva de los recursos y parámetros de planta y sus procesos, así como su integración en los sistemas de supervisión de forma transparente y homogénea.

Además, se han agregado nuevas funcionalidades esenciales para su uso en procesos industriales y empresariales en general, aumentando la robustez y flexibilidad del sistema, y añadiendo la interacción con los flujos energéticos de los procesos, lo que ha permitido mejorar la eficiencia energética de la producción.

BIG DATA ANALYTICS PARA GEMELOS DIGITALES

El prototipo desarrollado por ITI es capaz, gracias a la combinación de técnicas de Machine Learning y tecnologías Big Data, de trabajar con todos los datos sensorizados en directo para construir y simular Gemelos Digitales con una precisión muy elevada.

El sistema consigue no sólo modelar fielmente el proceso o maquinaria representado sino también usar los datos registrados en aras de mejorar los procesos productivos, evaluar nuevos planes de producción, realizar mantenimiento predictivo o analizar nuevas configuraciones de planta, todo ello sin alterar el funcionamiento real de la máquina.

WHITEPAPER

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ENTIDADES FINANCIADORAS

Este proyecto ha sido financiado por IVACE y FEDER, a través de la convocatoria de ayudas dirigidas a centros tecnológicos de la Comunitat Valenciana para proyectos de I+D en cooperación con empresas 2017, nº de expediente IMDEEA/2017/103 y 2018 con nº de expediente IMDEEA/2018/118.

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