¿Qué son los gemelos digitales y cuál es su aplicación en la logística?

gemelos digitales

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En esta nueva era digital, las empresas de todos los sectores cuentan con una amplia gama de soluciones tecnológicas que les ayudan a enfrentar los nuevos desafíos que se les presentan diariamente. Uno de estos retos es la necesidad de comprender, gestionar y visibilizar de una manera más efectiva y completa todos los datos generados por sus distintos procesos y sistemas. Precisamente los gemelos digitales o “digital twins” son ampliamente utilizados en el sector de la logística y permiten identificar problemas y oportunidades de mejora, sin que las empresas deban asumir el riesgo de implementar cambios repentinos. 

 

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¿Qué son los gemelos digitales?

Los gemelos digitales son aquellas representaciones virtuales tanto de estructura como de comportamiento de un proceso, objeto o servicio físico, que por lo general se crean antes de llevar a cabo su fabricación con la finalidad de prever problemas y predecir cómo van a funcionar en un futuro. Este tipo de innovación va mucho más allá que una simple representación gráfica en 3D, ya que captura información y datos en tiempo real para reflejar de manera precisa el estado actual y el rendimiento de un objeto o sistema, lo que incluye parámetros como la ubicación, las condiciones ambientales, las mediciones de sensores y otros datos relevantes.

La idea de los gemelos digitales se utilizó por primera vez en la NASA, donde suelen crear prototipos digitales de cápsulas espaciales que son utilizados para diagnosticar problemas que podrían ocurrir en órbita. Sin embargo, el concepto como tal nació en 2002 cuando el doctor Michael Grieves lo empleó como parte de su programa de investigación en la Universidad de Michigan, en el que quería recrear modelos muy detallados de objetos y procesos complejos del mundo real en entornos virtuales.

Actualmente, las características de este tipo de tecnología van más allá de simplemente ser representaciones virtuales, puesto que también permiten lo siguiente:

  • Simulación de comportamiento. Replican virtualmente el comportamiento que pueden tener ciertos objetos o procesos físicos, por lo que es posible comprender cómo interactúan, funcionarán o responderán ante diferentes escenarios o situaciones.
  • Análisis predictivo. Mediante algoritmos muy complejos y modelos matemáticos se pueden realizar análisis predictivos, como anticipar el rendimiento futuro, la vida útil, el mantenimiento requerido y otros aspectos relevantes de los objetos o sistemas físicos.
  • Optimización. Debido a que realizan una representación precisa del mundo físico, permiten identificar áreas de mejora, prevenir fallas y maximizar la eficiencia operativa, lo que es ampliamente beneficioso para las empresas que deciden implementar gemelos digitales.

 

 

¿Cuáles son sus beneficios?

Los gemelos digitales traen diversos beneficios para las industrias que los emplean, entre los que se pueden destacar los siguientes:

  • Reducción de costos. Al identificar ineficiencias y problemas potenciales, los gemelos digitales ayudan a reducir costos operativos.
  • Mantenimiento predictivo. Permiten predecir problemas en equipos y activos, lo que evita tiempos de inactividad no planificados y reduce costos de mantenimiento.
  • Diseño y desarrollo de productos. Facilitan la simulación y optimización en el diseño de productos, lo que acelera el desarrollo y mejora la calidad.
  • Seguridad y formación. Los gemelos digitales se utilizan para simular situaciones de seguridad y para capacitar a trabajadores en entornos virtuales sin riesgos.
  • Sostenibilidad. Ayudan a optimizar el uso de recursos y a reducir el impacto ambiental de operaciones y productos.
  • Mayor visibilidad y control. Proporcionan una visión detallada de sistemas y procesos, lo que aumenta la visibilidad y control sobre las operaciones.
  • Colaboración y comunicación. Facilitan la colaboración entre equipos y partes interesadas al proporcionar una representación compartida y precisa de sistemas y procesos.

 

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¿Cómo se aplica en la logística?

Según el portal de Supply Next, la utilización de los gemelos digitales dentro de la logística permitiría recrear por completo diferentes cadenas de suministro para así contar con una mayor eficiencia y una alta productividad. Sin embargo, esta no es la única aplicación dentro de este sector, ya que también pueden realizarse las siguientes actividades: 

  • Optimización de la cadena de suministro. Gracias a la modelación y simulación de toda la cadena de suministro, es posible identificar ciertos problemas como cuellos de botella para así mejorar la eficiencia y reducir costos.
  • Gestión de inventario. Ayudan a monitorear en tiempo real la disponibilidad de productos y a predecir cuándo será necesario reabastecer el inventario.

 

gemelos digitales

 

  • Planificación de rutas y entregas. Los gemelos digitales permiten optimizar las rutas de entrega, minimizar tiempos de tránsito y reducir costos de transporte.
  • Mantenimiento predictivo. Pueden predecir cuándo es probable que un vehículo o equipo necesite mantenimiento, lo que reduce el tiempo de inactividad no planificado.
  • Gestión de activos. Ayudan a rastrear y administrar activos, como contenedores y paquetes, a lo largo de su ciclo de vida.
  • Gestión de la demanda. Los gemelos digitales pueden prever la demanda futura y ajustar la producción y distribución en consecuencia.
  • Seguimiento y visibilidad en tiempo real. Proporcionan información en tiempo real sobre la ubicación y estado de los productos y activos en toda la cadena de suministro.
  • Simulación de eventos y escenarios. Permiten modelar diferentes situaciones, como cambios en la demanda, desastres naturales o interrupciones en la cadena de suministro, para estar preparados y tomar decisiones informadas.

Es así que los gemelos digitales pueden ser una solución para el sector logístico, ya que podrán corregir problemas existentes, predecir posibles situaciones o fallos y generar soluciones eficientes a cada posible escenario.

 

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Fuentes: The Logistics World

 

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