Digital Twin (Gemelo Digital) qué es, un artículo para ver y entender

Definición de gemelo digital

Digital Twin (Gemelo Digital) es un sistema tecnológico para el modelado en espejo, el mapeo dinámico y la gestión del ciclo de vida completo de entidades físicas o sistemas complejos en un espacio digital virtual con alta precisión, alta fidelidad e interacción bidireccional en tiempo real. El gemelo digital no es un simple modelo tridimensional o una simulación estática, es una integración de tecnología multidisciplinar a través de Internet de las Cosas, big data, inteligencia artificial, computación en la nube, computación de borde, comunicaciones 5G, realidad virtual y otras tecnologías multidisciplinares para recopilar continuamente datos multidimensionales como datos geométricos, físicos, de comportamiento, reglas y otros datos del objeto físico, para formar un cuerpo digital "vivo" que se puede detectar, predecir, optimizar y decidir de forma autónoma. cuerpo digital". El gemelo digital no sólo puede reflejar el estado real del objeto físico en este momento, sino también proyectar el escenario futuro en el espacio virtual, y luego, a través del mecanismo de control de retroalimentación, invertir la orientación, la optimización e incluso el control autónomo del mundo físico. La esencia es un sistema espejo inteligente "basado en datos, de evolución en tiempo real, cognitivo de bucle cerrado", que abarca toda la escala, desde los dispositivos de nivel atómico hasta los sistemas gigantes complejos de nivel urbano, a lo largo de todo el ciclo de vida, desde el diseño, la fabricación, el funcionamiento y el mantenimiento, el servicio hasta el reciclaje. Tomando la fabricación inteligente como ejemplo, una línea de producción en el gemelo digital no sólo presenta una forma tridimensional, sino también la cartografía en tiempo real de la temperatura, la vibración, el consumo de energía, el rendimiento y miles de otros indicadores, el sistema predice posibles fallos en las próximas dos horas a través de algoritmos de IA, y emite automáticamente comandos para ajustar los parámetros del equipo, para evitar pérdidas de tiempo de inactividad. El bucle cerrado de "físico-digital-físico" hace que el gemelo digital se convierta en la tecnología de apoyo central de la cuarta revolución industrial y en la "metacapacidad" de la transformación digital.

Orígenes e historia de los gemelos digitales

• 1900-1950 Surgió la idea de los "gemelos físicos": en 1903, los hermanos Wright probaron alas a escala en túneles de viento y utilizaron por primera vez un "modelo pequeño" para predecir el rendimiento real del vuelo, lo que se considera el prototipo de los "gemelos físicos". 1940 Boeing utiliza un "gemelo físico" de madera 1:1 en el bombardero B-29 para verificar la disposición de las tuberías. " Década de 1940 Boeing utiliza un "gemelo físico" de madera 1:1 en el bombardero B-29 para verificar la disposición de las tuberías, siendo pionero en el método de ingeniería de "réplica terrestre en el aire". El método de ingeniería de "réplica en tierra en el aire".
• Década de 1960-1980El programa Apolo de la NASA sentó las bases de la idea de "réplica digital": en 1966, la NASA construyó en tierra un "simulador" idéntico a la estructura, las tuberías y la instrumentación de la nave espacial, y lo sincronizó con los datos de telemetría en tiempo real para formar un bucle cerrado "simulador-nave espacial", que más tarde se consideró "gemelo digital versión 0.1". En 1966, la NASA construyó en tierra un "simulador" idéntico a la estructura, las tuberías y la instrumentación de la nave espacial, y lo sincronizó con los datos de telemetría en tiempo real, formando un bucle cerrado "simulador-nave espacial", que ha sido considerado como el "gemelo digital versión 0.1" por las generaciones posteriores. 1970s-1980s Lockheed Martin extendió esta idea a las pruebas de vacío térmico de satélites, y propuso por primera vez el "gemelo digital". Década de 1970-1980 Lockheed Martin extendió esta idea a las pruebas de vacío térmico de satélites, y por primera vez introdujo el concepto de "vuelo compañero digital": cada satélite disponía de un "modelo térmico" que podía actualizarse en tierra para el diagnóstico de anomalías en órbita.
• Años 90La popularidad de CAD/CAE dio origen al "prototipado virtual": en 1992, McDonnell Douglas (posteriormente adquirida por Boeing) sustituyó el prototipo físico del 40% por un modelo CATIA 3D en el proyecto del avión de transporte C-17, siendo la primera vez que se realizaba la integración "diseño-simulación". Fue la primera vez que se realizó la integración "diseño-simulación", sentando las bases de la ecología de software de los gemelos digitales posteriores.
• 2000-2010 Nacimiento formal del concepto y establecimiento de la terminología: En 2002, el Dr. Michael Grieves, de la Universidad de Michigan, propuso en su curso de PLM "representaciones digitales virtuales equivalentes a productos físicos", y dio el famoso marco del "modelo 3D": entidades físicas, entidades virtuales y datos conectados. En 2010, la NASA, en colaboración con la AFRL, publicó el "Digital Twin White Paper", que utilizó el término "Digital Twin" por primera vez en la literatura pública, definiéndolo como un "modelo multifísico, multiescala, probabilístico y multidimensional". Una integración de simulación multifísica, multiescala y probabilística" para la gestión de la salud de los vehículos.
• 2011-2015 Militar y Aeroespacial First on the Ground: 2011 F-35 rayo El proyecto II anunció la construcción de un "gemelo digital específico de cola" para cada avión, con un despliegue de flota acumulado de más de 3.000 gemelos, más de 6.000 sensores por avión y la evitación de 120 millones de dólares anuales en mantenimiento no planificado. 2014 GE Aviation utilizó gemelos digitales para las boquillas de combustible de los motores LEAP. En 2014, GE Aviation utilizó gemelos digitales para las toberas de combustible de los motores LEAP, comprimiendo el ciclo de diseño a validación de 18 a 6 meses.
• 2016-2020 Explosión industrial y lanzamiento de estándares: 2016 Siemens lanzó la plataforma MindSphere, propuso un "gemelo digital a nivel de fábrica", acceso a 100 líneas de soldadura automotriz en un año. 2017 Gartner incluyó el gemelo digital en los cinco primeros puestos de las "10 principales tendencias tecnológicas estratégicas" durante tres años consecutivos. 2018 El Departamento de Defensa de los Estados Unidos publicó la "Estrategia de Ingeniería Digital", que enumeró explícitamente el gemelo digital como "soporte central para el ciclo de vida de los equipos". "En 2018, el Departamento de Defensa de los Estados Unidos publicó la Estrategia de Ingeniería Digital, que enumeró explícitamente los gemelos digitales como "soporte central para el ciclo de vida completo de los equipos".En 2019, ISO/IEC estableció el Grupo Asesor de Gemelos Digitales y comenzó a redactar la norma ISO 23247; China publicó la norma ISO 23247. En 2019, ISO/IEC estableció el Grupo Asesor de Gemelos Digitales y comenzó a redactar la norma ISO 23247; China publicó el Libro Blanco sobre Gemelos Digitales (2019), y "Ciudades Gemelas Digitales" se escribió en el informe de trabajo del gobierno por primera vez.
• 2021-2024 Difusión intersectorial y universalización: En 2021, se completó la segunda fase del "Singapur virtual" de Singapur, que abarca 7.300 edificios y más de 100.000 nodos IoT, lo que lo convierte en el mayor gemelo digital urbano del mundo. 2022, Tesla anunció la construcción de gemelos digitales de "modo sombra" para cada coche de producción en serie. Tesla anunció la construcción de gemelos digitales de "modo sombra" para cada coche de producción en serie, con un total de 3.000 millones de millas de pruebas en carretera para el entrenamiento del algoritmo FSD. 2023 Microsoft lanzó la plantilla de nube pública "Digital Twin as a Service", que permite a las pymes estar en línea en 3 días. En 2023, Microsoft lanzó la plantilla de nube pública "Digital Twin as a Service", que permite a las PYME conectarse en línea con gemelos de líneas de producción en 3 días. 2024 fue testigo del lanzamiento del programa europeo "Destination Earth", con el objetivo de construir un gemelo climático a escala planetaria para 2030, y ya se ha completado un prototipo de gemelo atmosférico global de 1,5 km de malla.

La base tecnológica de los gemelos digitales

• IoT y capa de sensores: miles de millones de sensores recogen en tiempo real datos multimodales como temperatura, presión, desplazamiento, vídeo, sonido, etc., y protocolos de comunicación como 5G/TSN garantizan un backhaul de baja latencia en milisegundos.
• Sistema de gestión de datos: Big Data Lake Warehouse One Architecture limpia, fusiona y etiqueta datos heterogéneos de múltiples fuentes; Streaming Computing Engine permite ETL en tiempo real y actualizaciones basadas en eventos.
• Capa de modelo: Fusión de modelo geométrico (CAD/BIM), modelo físico (FEM/CFD), modelo de comportamiento (cadena de Markov/máquina de estados finitos), modelo de reglas (conocimiento experto/restricciones) y modelo de IA (aprendizaje profundo/aprendizaje por refuerzo) para construir una biblioteca de modelos multiescala que pueda interpretarse, evolucionar y combinarse.
• Capa de computación: la computación en nube proporciona potencia aritmética elástica, la computación de borde logra el cierre de campos en milisegundos y la computación heterogénea GPU/FPGA/ASIC acelera la simulación compleja.
• Capa de interacción: la RV/AR/RM está conectada a la perfección con el motor de gemelos digitales para lograr una itinerancia inmersiva, control por gestos y toma de decisiones colaborativa; la interacción con el lenguaje natural permite a los usuarios no profesionales "consultar" el estado de salud del dispositivo con una sola frase.
• Capa de seguridad y estándares: el depósito de Blockchain garantiza que los datos no pueden ser manipulados, y la arquitectura de confianza cero impide el acceso no autorizado; estándares como ISO 23247 e IEC 30173 unifican gradualmente los formatos de datos y los protocolos de interfaz.

Ámbitos de aplicación de los gemelos digitales

• Fabricación: se utiliza para la simulación de toda la línea de producción, el mantenimiento predictivo de equipos individuales, la validación del diseño de nuevos automóviles, la optimización en tiempo real de los parámetros de proceso, el aumento de la eficiencia de los motores de Rolls-Royce en 2% y la reducción de la tasa de chatarra de la planta de Siemens Chengdu en 40%.
• Energía y potencia: abarcando toda la cadena de centrales eléctricas, redes, transmisión y consumo, la tasa de abandono del parque eólico alemán del Mar del Norte se redujo en 4%, las 186 turbinas eólicas de la red estatal aumentaron la generación anual de energía en 2.68%, y las centrales eléctricas virtuales agregadas a las fotovoltaicas de tejado y los vehículos eléctricos redujeron los picos y llenaron los valles.
• Sanidad: creación de "gemelos digitales humanos" para simulación preoperatoria, personalización de dosis de fármacos, predicción del éxito quirúrgico en la Clínica Mayo y evaluación del riesgo de enfermedades cardiovasculares en el Servicio Nacional de Salud utilizando datos de gemelos.
• Ciudades inteligentes: de barrio a ciudad gemela, la "Singapur virtual" de Singapur integra 7.300 edificios con 100.000 nodos IoT para optimizar las señales, las emisiones de carbono y la respuesta a emergencias en tiempo real.
• Transporte: los gemelos de tráfico de las ciudades controlan los flujos en tiempo real y ajustan dinámicamente las señales, la plataforma de Baviera reduce la congestión y los gemelos de los almacenes de Amazon simulan las fluctuaciones de la demanda y comprimen los plazos de entrega.
• Cadena de suministro logístico: hermanamiento de extremo a extremo entre almacenamiento, transporte y distribución, simulación conjunta de FlexSim y SUMO para optimizar el inventario, las rutas y los cuellos de botella, el tiempo de ciclo de cumplimiento de pedidos de Amazon se redujo en 30%.
• Agricultura y recursos naturales: los gemelos de las tierras de cultivo detectan en tiempo real la humedad, las plagas y las plántulas; los gemelos de las vacas holandesas detectan la mastitis con 48 horas de antelación; los gemelos del agua simulan las inundaciones de las cuencas para mejorar la prevención de catástrofes y la capacidad de programación.
• Arquitectura e inmobiliaria: hermanamiento de rascacielos, parques y residencias durante todo el ciclo de vida, reducción del tiempo de espera del ascensor de la Torre Central de Shanghái en 15%, reducción de la factura media de electricidad de los hogares de la comunidad de Vanke en 8%, oficina de ventas en línea con RV gemela para mejorar la experiencia de compra de vivienda.

Ventajas de los gemelos digitales

• Perspectiva completa: el estado en tiempo real de toda la línea de producción, toda la red eléctrica, toda la ciudad en una pantalla, cualquier fluctuación de la temperatura, la fluctuación actual, los atascos de tráfico pueden ser detectados en milisegundos, los administradores no necesitan estar presentes en la escena puede ser "un vistazo a través de".
• Alerta temprana: basándose en la fusión de datos históricos y datos de flujo en tiempo real, el modelo puede dar señales horas o incluso días antes de que se produzca realmente un fallo, convirtiendo la "reparación pasiva" en "mantenimiento activo" y reduciendo significativamente el tiempo de inactividad y los daños colaterales.
• Reducir costes y aumentar la eficiencia: Sustituya las costosas y lentas pruebas físicas en el mundo real por pruebas rápidas de ensayo y error en el espacio virtual, reduciendo el desperdicio de materias primas, acortando el ciclo de I+D y depuración, y disminuyendo significativamente el uso de capital.
• Risk Sandbox: los escenarios de alto riesgo, como condiciones meteorológicas extremas, fluctuaciones del mercado y envejecimiento de los equipos, se trasladan al espacio digital para ensayarlos repetidamente con el fin de validar por adelantado el plan de contingencia y reducir las pérdidas económicas y de personal en el entorno real.
• Conocimiento para siempre: Solidificar la experiencia de los viejos expertos, la destreza de los viejos técnicos y la intuición de los viejos artesanos en algoritmos y reglas, formando una base de conocimiento digital reutilizable, actualizable y heredable, evitando la pérdida de experiencia con la movilidad del personal.
• Funcionamiento ecológico: mediante la supervisión y optimización continuas del consumo de energía, materiales y emisiones, la empresa ajusta dinámicamente sus parámetros de funcionamiento para lograr una reducción del consumo de energía y de las emisiones de carbono por unidad de producción, lo que le ayuda a alcanzar su objetivo de "doble carbono".

El reto del gemelo digital

• Barreras de datos: Diferentes generaciones, diferentes fabricantes, diferentes protocolos de equipos para generar datos heterogéneos masiva, el formato no es uniforme, la interfaz no es compatible, la formación de "silos de información", a través del alto costo.
• Brecha de precisión: el mundo físico es complejo y variable, incluso el modelo más fino sólo puede ser aproximado, el error se acumulará y amplificará con el tiempo, especialmente en escenarios altamente dinámicos y fuertemente acoplados, la desviación puede traer el riesgo de juicio erróneo.
• Agujero negro aritmético: el cálculo de alta precisión, a gran escala y en tiempo real requiere enormes recursos de CPU/GPU/almacenamiento, y crece exponencialmente con la complejidad del modelo, lo que conlleva grandes cargas energéticas y de capital en el funcionamiento a largo plazo.
• Sombra de seguridad: Una vez comprometida la plataforma gemela, el atacante no sólo puede "ver" el estado en tiempo real de la infraestructura crítica, sino también dar órdenes a través del canal de control inverso, causando daños en cascada en el mundo físico.
• Vacío de normas: la falta de una semántica de datos, protocolos de interfaz y sistemas de evaluación unificados ha provocado dificultades en la colaboración entre industrias y empresas, y el fenómeno de la duplicación de ruedas es grave.
• Laberinto de cumplimiento: con múltiples normativas que se superponen en materia de soberanía de datos, protección de la privacidad, regulación del sector y transmisión transfronteriza, las empresas tienen que encontrar un difícil equilibrio entre innovación tecnológica y costes de cumplimiento.
• Desconexión de talentos: Los talentos que entienden tanto la mecánica de la industria y el modelado de datos como la ingeniería de sistemas son extremadamente escasos, y el largo ciclo de formación y el alto coste se han convertido en el mayor cuello de botella para la ampliación y el aterrizaje.