Implementación de gemelos digitales: 7 desafíos que las empresas pueden enfrentar y cómo navegarlos

La promesa de los gemelos digitales: los sistemas de transformación y más allá

En el mundo de ritmo rápido de hoy, las sorpresas parecen aparecer a diario. Es por eso que tener herramientas como gemelos digitales se ha vuelto cada vez más valioso. Como Ara Surenian, vicepresidente de gestión de productos en Plex por Rockwell Automation, explicó a ZDNet, "poder simular e imitar su entorno del mundo real le permite tomar decisiones informadas basadas en datos recopilados. Es increíblemente beneficioso".

Pero, ¿qué son exactamente gemelos digitales? Piense en ellas como réplicas de software de sistemas físicos, máquinas o incluso ecosistemas. Al imitar estas entidades, nos permiten predecir los resultados, optimizar el rendimiento y reducir los costos, todo sin tocar lo real. Ya sea mejorando la maquinaria industrial, optimizar las cadenas de suministro o incluso probar escenarios de planificación urbana, los gemelos digitales tienen un potencial inmenso.

Cómo los gemelos digitales remodelan el desarrollo de productos

Los gemelos digitales no se tratan solo de eficiencia; También están revolucionando el desarrollo de productos. Cuando se combinan con la realidad extendida (XR), crean experiencias inmersivas que mejoran la visualización y la colaboración. Por ejemplo, los fabricantes pueden simular las líneas de ensamblaje o los ingenieros pueden caminar a través de planos virtuales, todo antes de romperse. Es un cambio de juego.

Sin embargo, la implementación de gemelos digitales no está exento de desafíos. Vamos a sumergirnos en algunos de los obstáculos y cómo los líderes de la industria sugieren superarlos.

Desafíos y soluciones

1. Complejidad

La complejidad a menudo se cita como una de las mayores barreras para desplegar gemelos digitales. "Las empresas a menudo apuntan a la perfección en lugar de conformarse con 'lo suficientemente bueno' '", señaló Christine Bush, directora del Centro de Excelencia de Robótica de Schneider Electric. "Comience a un poco. Comience con proyectos piloto para mostrar el retorno de la inversión en entornos controlados".

Para evitar sentirse abrumado, concéntrese en ubicaciones específicas en lugar de sistemas completos. "Identifique áreas donde los datos sean más accesibles y pregunte qué preguntas desea responder", aconsejó Surenian. "¿Es la capacidad? ¿Inventario? Demanda de pronóstico? Empiece allí".

2. Redes incompletas

Para que los gemelos digitales prosperen, las organizaciones necesitan una red sólida. Thierry Klein, presidente de Nokia Bell Labs Solutions Research, enfatizó: "La conectividad es crucial, no solo a nivel de red sino también entre humanos y máquinas".

Ai puede puente las brechas aquí. Un modelo de IA integrado puede analizar datos, recomendar acciones y simular escenarios, haciendo gemelos digitales más inteligentes con el tiempo. "La IA transforma los gemelos digitales en herramientas dinámicas capaces de optimización autónoma", agregó Klein.

3. Velocidad de datos

El procesamiento de datos en tiempo real es crítico. Naveen Rao, vicepresidente de IA para Databricks, destacó este punto: "Si sus modelos no son lo suficientemente rápidos, las alertas pueden llegar demasiado tarde, lo que lleva a reparaciones costosas o desconfía de los equipos".

Para abordar esto, las empresas deben invertir en computación de alto rendimiento y análisis de borde para garantizar los flujos de datos sin problemas y rápidamente.

4. Interfaces de usuario no lo suficientemente en tiempo real

Mientras que los gemelos digitales se destacan en la simulación, sus interfaces a veces se quedan atrás de las expectativas. Las tecnologías XR y VR prometen resolver esto ofreciendo paneles interactivos que permiten a los usuarios explorar los sistemas de manera intuitiva.

Sin embargo, las preocupaciones de seguridad siguen siendo primordiales. "XR y VR son herramientas fantásticas", dijo Bush, "pero deben implementarse cuidadosamente en entornos controlados para evitar accidentes o distracciones".

5. Normas inconsistentes

La ausencia de estándares universales crea silos de datos, obstaculizando la integración. Shelly Nooner, vicepresidente de innovación en Trimble, enfatizó la necesidad de estándares abiertos e interoperables. Organizaciones como BuildingsMart están allanando el camino desarrollando marcos para industrias como la construcción.

6. Gestión de diversas entradas de datos

Los gemelos digitales dependen en gran medida de los datos del sensor y los dispositivos IoT. Robert Bunger, propietario del producto de innovación en Schneider Electric, destacó la importancia de organizar estas entradas. "La integración de varios flujos de datos mientras mantiene los modelos sincronizados es difícil", dijo.

Las operaciones de aprendizaje automático (MLOPS) pueden ayudar aquí. Al volver a capacitar continuamente modelos y garantizar los controles de acceso, las empresas pueden mantener la precisión y la transparencia.

7. espacios de habilidad

Finalmente, la escasez de talento especializado plantea un desafío. Ryan Hamze, consultor de ISG, recomendó invertir en capacitación local de la fuerza laboral. Las asociaciones con empresas tecnológicas también pueden cerrar las brechas de habilidades.

Conclusión: un enfoque centrado en el negocio

En última instancia, los gemelos digitales tienen éxito cuando se alinean con los objetivos comerciales. Jason Noel, Director Ejecutivo de Tecnología Emergente de EY Consulting, enfatizó la importancia de diseñar gemelos digitales que también sirvan a las partes interesadas no técnicas.

"Los gemelos digitales centrados en el ser humano potencian a los tomadores de decisiones en los departamentos", declaró Noel. "Integran las ideas sin problemas en los flujos de trabajo, impulsando las elecciones y acciones más inteligentes".

Al centrarse en la usabilidad y la colaboración, los gemelos digitales pueden transformar las industrias y redefinir el futuro del desarrollo de productos.