Gemelos digitales: mucho más que datos y simulación para la mejora continua

El mercado de los gemelos digitales (digital twins) está experimentando un crecimiento notable. Según un informe de IoT Analytics, se proyecta una tasa compuesta anual de crecimiento del 30% entre 2023 y 2027. Actualmente, el 29% de las empresas manufactureras a nivel mundial han implementado estrategias de gemelos digitales, y se ha observado un aumento del 11% en ofertas de trabajo relacionadas desde octubre de 2021. Es importante que reconozcamos las implicaciones que trae consigo esta expansión de los gemelos digitales en la industria, nuestro nivel de preparación y las múltiples oportunidades que se visibilizan para la solución de problemas específicos locales.

Fuente: Generada por Microsoft Copilot. Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)

Para profundizar en este tema podemos viajar hacia los años 80 y 90 cuando los primeros paquetes de simulación se expandieron gracias al uso masivo del sistema operativo Windows (con sus ventajas y desventajas). La simulación pasó a convertirse en una herramienta fundamental para que las empresas ensayaran sus estrategias y tácticas en escenarios virtuales sin necesidad de afectar los activos reales o vincular a clientes o procesos consolidados. Así, las principales técnicas de simulación se agruparon entre ejes: la simulación continua (dinámica de sistemas), la simulación discreta, y la simulación basada en agentes. Cada una de ellas se afincó en áreas del conocimiento y dominaron el escenario empresarial e investigativo por cerca de dos décadas.

Pensar en simulación implica generalmente modelar matemáticamente el comportamiento de variables aleatorias a través de funciones matemáticas diferenciales o distribuciones de probabilidad, entre otras. Pero ¿qué pasaría si en lugar de dotar a mi modelo de simulación con datos históricos, comienzo a suministrarle datos en tiempo real? Este es uno de los principales aspectos diferenciales de los gemelos digitales. La simulación es solo una parte de un gemelo digital, que incluye además mecanismos para la recolección de datos (sensores, IoT), plataformas para almacenar y procesar esa información en la nube, herramientas de inteligencia artificial para analizar esa información con análisis predictivos, y en la mayoría de los casos herramientas especializadas de optimización para formular análisis prescriptivos.

La mejora continua y los gemelos digitales

El uso de gemelos digitales puede ser visto como un ciclo de mejora continua. En principio, se puede aplicar sobre un activo o un proceso sobre el cual se desea mejorar uno o varios indicadores de desempeño. Posteriormente a partir de sensores avanzados se capturan datos sobre propiedades del sistema a modelar que pueden ser desde propiedades físicas como la temperatura o presión, hasta indicadores logísticos como el nivel de inventario o los pedidos en back-log. Esta información es procesada por tecnologías de computación en la nube como Amazon Web Services, Microsoft Azure, o Google Cloud para que a partir de algoritmos de aprendizaje de máquina se puedan establecer patrones, tendencias, comportamientos repetitivos, causalidades o correlaciones. Los aprendizajes obtenidos pueden generar alertas a los usuarios sobre la situación actual del sistema y pronósticos potenciales, frente a los cuales la toma de decisiones se puede apoyar en modelos prescriptivos de optimización. Estas decisiones son alimentadas al sistema físico y nuevamente se repite todo el ciclo en lo que debería constituirse una mejora continua apoyada por herramientas de inteligencia artificial.

Aplicaciones actuales y casos de uso

Los gemelos digitales son comúnmente usados para hacer seguimiento de activos específicos (maquinaria, servidores, redes de comunicación o distribución de energía, etc), pero existe un cúmulo de aplicaciones reales y potenciales que ubican a esta tecnología como una de las más promisorias en el mercado. El radar logístico de DHL, que identifica las tendencias tecnológicas con mayor potencial, afirma que en menos de cinco años, los gemelos digitales habrán sido implementados masivamente en este importante sector de la economía global.

El rol de los gemelos digitales en las cadenas de suministro abarca desde las funciones de control, hasta los análisis predictivos y proyectivos. El artículo del MIT Digital Supply Chain Transformation lab detalla aplicaciones en la planeación de cadenas de suministro, la gestión de almacenes, y las operaciones de transporte y distribución que han llevado a cabo grandes empresas multinacionales.

El alcance de los gemelos digitales va más allá de las operaciones logísticas y ha sido explotado en escenarios más estratégicos. Dos casos presentados en el Harvard Business Review detallan sus ventajas en la personalización del acceso a servicios de televisión utilizando Inteligencia Artificial generativa para la identificación de los patrones de consumo de usuarios jóvenes frente al lanzamiento de un nuevo producto televisivo. También se destaca una aplicación en la distribución del presupuesto disponible para la estrategia de mercadeo en empresas de consumo masivo.

Considero que uno de los escenarios que mayor potencial de uso tiene para la tecnología de gemelos digitales es el del sector salud. En realidad, contar con mecanismos para visualizar las redes de prestadores y para determinar en tiempo real los flujos de usuarios y aplicar cambios en las políticas tácticas y operativas puede suponer un cambio sustancial en un sector caracterizado por la escasez de información para la toma de decisiones. Recomiendo la charla de la Profesora Christine Currie sobre el uso de un gemelo digital para una sala de emergencias presentada en el marco de los Seminarios Internacionales CHOIR.

Perspectivas y desafíos

¿Hacia dónde va esta tecnología? El profesor Dimitry Ivanov, experto en Cadenas de Suministro y digitalización, explica que estamos pasando de hablar de gemelos digitales puros, para adentrarnos en gemelos digitales cognitivos e inteligentes: entidades capaces de adaptarse a los cambios previstos en la red e incluso de proponer alternativas de mejora frente a cambios imprevistos. Su charla en el marco de las charlas MicroMasters de MIT destaca unas preguntas que la comunidad científica tiene sobre la mesa con respecto a los gemelos digitales: ¿cómo integrar los datos en tiempo real generados por los sistemas físicos?, ¿cómo introducir información procesada a los modelos de simulación y optimización que hacen parte del gemelo digital?, ¿de qué manera la inteligencia artificial puede soportar la construcción de gemelos digitales?, y ¿cómo se puede dar esa adaptación dinámica de los gemelos digitales a los cambios normales y extremos del sistema?

De hecho, una primera demostración del uso de gemelos digitales es presentado por el Prof. Ivanov con la plataforma Anylogistix, un software especializado para el diseño, optimización y análisis de cadenas de suministro globales. Su ejemplo sobre el análisis de disrupciones en la cadena permite recordar los convulsos tiempos de la pandemia de COVID-19 y su impacto en la eficiencia operativa de los flujos globales.

Representación del gemelo digital de la ciudad de Medellín. Pix4D

Nuestro contexto exige otras preguntas adicionales: ¿cómo podemos integrar el uso de gemelos digitales en la investigación sobre cadenas de suministro?, ¿qué estrategias se pueden generar desde la academia para formular proyectos de investigación como el del gemelo digital construido para Medellín en 2023? Existe una cascada de ideas para la aplicación de estas tecnologías en escenarios como la modelación de trámites legales que ayude a descongestionar las salas del sistema judicial, o la introducción de estas tecnologías en las redes de atención en salud considerando las dificultades geográficas que aquejan a nuestras comunidades.

Los gemelos digitales ya están siendo utilizados por muchas empresas en Colombia, y su masificación está en la lista de espera como uno de los retos que tenemos en la Ingeniería para aportar a la industria. Existen múltiples casos documentados y espacios de aprendizaje que podemos utilizar para potenciar su uso y continuar aportando en esta carrera sin fin de las implementaciones tecnológicas.

La implementación de gemelos digitales plantea oportunidades fascinantes y retos complejos que exigen la colaboración entre la academia, la industria y el gobierno. Me encantaría conocer sus opiniones sobre este tema: ¿qué otras aplicaciones consideran relevantes para nuestro contexto? ¿Qué barreras han identificado en sus propias experiencias? Los invito a compartir sus ideas, casos de éxito o inquietudes en los comentarios o a través de mensajes directos.