{"id":379325,"date":"2024-08-27T16:02:29","date_gmt":"2024-08-27T14:02:29","guid":{"rendered":"https:\/\/www.advancedmanufacturingmadrid.com\/?p=379325"},"modified":"2024-08-27T16:24:59","modified_gmt":"2024-08-27T14:24:59","slug":"behind-the-innovations-ct-ingenieros","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.advancedmanufacturingmadrid.com\/es\/2024\/08\/27\/behind-the-innovations-ct-ingenieros\/","title":{"rendered":"Behind the innovations: CT Ingenieros"},"content":{"rendered":"\t\t
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Behind the innovations: CT Ingenieros<\/h1>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Simuladores MBSE y gemelos digitales. Mantenimiento Predictivo y Ciudades Inteligentes.<\/h1>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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  1. MBSE. Visi\u00f3n y campos de uso.<\/strong><\/li><\/ol>

    La primera \u00e1rea que pensamos para la digitalizaci\u00f3n es la industria, y la manufactura en particular. Este es un muy buen punto de partida, pero debemos abrir la mente a todas las posibilidades.<\/p>

    Pensemos, por ejemplo, en una ciudad inteligente. La Industria 4.0 utiliza la automatizaci\u00f3n, la digitalizaci\u00f3n y el big data para aumentar la productividad, PERO la Industria 5.0 se centra en los seres humanos. Las personas son las principales beneficiarias de los gemelos digitales y la inteligencia artificial, ya que nos ayudan a tomar las mejores decisiones y a crear productos adaptados con precisi\u00f3n a nuestras necesidades. La Industria 5.0 no desperdicia material y reutiliza nuestros recursos limitados, al tiempo que produce productos totalmente personalizados y centrados en las personas.<\/p>

    La ingenier\u00eda de sistemas basada en modelos (MBSE)<\/strong> introduce modelos virtuales en el ciclo de vida completo del producto o servicio; desde la primera l\u00ednea en la mesa de dibujo, hasta el final de su vida \u00fatil y su reciclabilidad final. Estos modelos no se limitan a replicar dise\u00f1os 3D, sino que tambi\u00e9n incorporan todo el funcionamiento y comportamiento de sistemas completos y, lo que es m\u00e1s importante, de sistemas de sistemas interconectados.<\/p>

    MBSE<\/strong> hace un uso extensivo del mundo virtual para mejorar todos los aspectos de la ingenier\u00eda de productos.<\/p>

    • Dise\u00f1o conceptual y especificaciones: <\/strong>Podemos generar nuestras primeras ideas en un ordenador, y desde el principio predecir el rendimiento del art\u00edculo, componente o conjunto que estamos dise\u00f1ando. Incluso podemos saber si cumplimos especificaciones seg\u00fan los requisitos del cliente y la legislaci\u00f3n. Todo est\u00e1 disponible desde tu PC o port\u00e1til.<\/li><\/ul>
      • Ingenier\u00eda de sistemas y dise\u00f1o estructural:<\/strong> Es posible complementar nuestro dise\u00f1o con todos los accesorios adjuntos al sistema. Podemos simular la coordinaci\u00f3n entre todos los componentes y subsistemas de hardware y software. Incluso podemos desarrollar simulaciones completas, llamadas gemelos digitales, para pruebas virtuales. Esto nos permite analizar de forma rentable c\u00f3mo responder\u00e1n nuestros sistemas en cualquier escenario en un entorno virtual libre de riesgos.<\/li><\/ul>

        \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 <\/strong><\/p>

        Nuestra r\u00e9plica virtual a gran escala recibir\u00e1 y proporcionar\u00e1 informaci\u00f3n a todos los elementos del sistema a trav\u00e9s de conjuntos de IoT. La comunicaci\u00f3n 5G es fundamental para garantizar una conectividad total y, seg\u00fan las fuentes m\u00e1s respetadas, el 6G est\u00e1 a la vuelta de la esquina.<\/p>

        • Mec\u00e1nica y electricidad para ciudades, veh\u00edculos y f\u00e1bricas inteligentes:<\/strong> Con MBSE podemos simular virtualmente una ciudad completa, una planta de fabricaci\u00f3n completa o un veh\u00edculo completo con todos los elementos participantes. Los medios que podemos dise\u00f1ar veh\u00edculos completos, transmisi\u00f3n de datos y las condiciones generales de trabajo de cualquier m\u00e1quina y proceso que podamos imaginar.<\/li>
        • Verificaci\u00f3n del dise\u00f1o, validaci\u00f3n y despliegue final: <\/strong>En un entorno virtual podemos probar todo hasta sus l\u00edmites y descubrir las m\u00e1ximas capacidades y prestaciones de sistemas, veh\u00edculos, f\u00e1bricas e incluso ciudades inteligentes enteras.<\/li><\/ul>

          Pensando en la ingenier\u00eda de fabricaci\u00f3n,<\/strong> el enfoque MBSE virtual se puede aplicar a:<\/p>

          • Ingenier\u00eda de procesos, l\u00edneas de montaje y simulaci\u00f3n de utillajes: <\/strong>Se pueden simular hasta el m\u00e1s m\u00ednimo detalle todo tipo de procesos, l\u00edneas, herramientas y puestos de trabajo. Es muy importante destacar que los simuladores y gemelos digitales no s\u00f3lo obtienen informaci\u00f3n del mundo real, sino que tambi\u00e9n son capaces de generar sus propios datos virtuales, replicando la realidad.<\/li><\/ul>

            Esto es esencial para entrenar la inteligencia artificial en el n\u00facleo de un gemelo digital. Los algoritmos est\u00e1n especialmente dise\u00f1ados para aprender por s\u00ed mismos y pueden adaptar y cambiar su l\u00f3gica seg\u00fan la informaci\u00f3n que reciben.<\/p>

            • La gesti\u00f3n de la cadena de suministro, la calidad y las inspecciones est\u00e1n incluidas en el concepto de Industria 5.0. <\/strong>Pensemos en la visi\u00f3n por ordenador y su capacidad para identificar objetos y especialmente fallos y defectos de cualquier tipo. De suma importancia en sectores clave como la aviaci\u00f3n y la electr\u00f3nica.<\/li><\/ul>

              Un gemelo digital es capaz de prever circunstancias y riesgos inesperados mucho antes de que sucedan.<\/p>

              Es importante se\u00f1alar c\u00f3mo los gemelos digitales mejoran enormemente el mantenimiento predictivo de veh\u00edculos y activos. Ya es extremadamente \u00fatil estar al tanto de la condici\u00f3n operativa de los activos en l\u00ednea e in situ en un momento dado, pero es fundamental saber de antemano c\u00f3mo evolucionar\u00e1 el activo con el tiempo y CU\u00c1NDO puede ocurrir una posible aver\u00eda. Se pueden tomar medidas para evitar estos fallos en una fase temprana, ahorrando mucho tiempo y dinero y mejorando la experiencia del usuario y la satisfacci\u00f3n del cliente.<\/p>

              En cuanto a la ingenier\u00eda de sistemas<\/strong>, los gemelos digitales y la simulaci\u00f3n pueden ser \u00fatiles para todo tipo de procesos y maquinaria industriales.<\/p>

              Se pueden utilizar para crear dispositivos de formaci\u00f3n, desarrollar modelos de sistemas o aplicaciones de usuario con potentes motores gr\u00e1ficos (como Unity o Unreal). Es posible integrar cualquier soluci\u00f3n que el cliente ya est\u00e9 utilizando mientras se combinan sistemas reales y simulados en un enfoque de \u00abhardware in the Loop\u00bb. Los bancos de pruebas tambi\u00e9n pueden incluirse en este c\u00edrculo virtuoso.<\/p>

              Siguiendo con la tecnolog\u00eda desplegada, destacamos la capacidad de generar datos sint\u00e9ticos a partir de simulaciones para entrenar inteligencia artificial. Es posible realizar simulaciones cooperativas integrando simuladores de diferentes plataformas, recogiendo aportaciones de diferentes tipos de simuladores. Esto es especialmente importante para aplicaciones tanto civiles como militares.<\/p>

              Tambi\u00e9n es posible crear gemelos utilizando digitales un enfoque en vivo, virtual y constructive (Live, Virtual, Constructive; LVC<\/strong>). LVC vincula entidades reales (en vivo) con entornos simulados y virtuales (virtuales) y luego introduce nuevos actores virtuales para interactuar con ellos (constructivo). El \u00faltimo paso es el trabajo de validaci\u00f3n con el cliente.<\/p>

              \"figura\u00a0\u00a0<\/p>

              Figura 1:<\/strong> Esquemas de una simulaci\u00f3n incorporando escenarios y variables virtuales y reales.<\/p>

              1. Competencias clave de MBSE.<\/strong><\/li><\/ol>

                Como competencia central, debemos poder desarrollar cualquier tipo de software, incluidas aplicaciones e interfaces de usuario, bases de datos y comunicaci\u00f3n entre sistemas.<\/p>

                Para modelar cualquier sistema aplicamos aprendizaje profundo y autom\u00e1tico, modelos virtuales y gemelos digitales en tiempo real, adquiriendo datos de telemetr\u00eda de m\u00e1quinas y veh\u00edculos v\u00eda IoT. Aqu\u00ed es donde entra en juego la capacidad de predecir exactamente lo que va a pasar en el futuro, estableciendo tendencias de comportamiento y sembrando el campo del mantenimiento predictivo<\/strong>. Podemos combinar herramientas 3D de otras empresas. Es posible crear copias precisas de los campos de pruebas para replicar las condiciones de prueba y la vida operativa real de los activos y las m\u00e1quinas.<\/p>

                Es buena idea potenciar la visualizaci\u00f3n de la informaci\u00f3n con realidad aumentada,<\/strong> superponiendo informaci\u00f3n virtual al mundo real y vinculando aplicaciones de realidad virtual para mejorar la formaci\u00f3n, creando una experiencia inmersiva en medio de una reproducci\u00f3n virtual fiable del mundo real.<\/p>

                1. Competencias de Dise\u00f1o de MBSE.<\/strong><\/li><\/ol>

                  A nivel de dise\u00f1o, podemos desarrollar cabinas y estaciones de control en tierra (GCS) con interfaces hombre-m\u00e1quina (HMI) para la industria en general y los veh\u00edculos en particular. Esto puede vincularse al funcionamiento remoto y la conducci\u00f3n autom\u00e1tica de todo tipo de maquinaria, bajo supervisi\u00f3n humana: por ejemplo, carretillas elevadoras en almacenes o flotas de taxis en zonas urbanas.<\/p>

                  Esto contribuye a la etapa final de validaci\u00f3n y verificaci\u00f3n (V&V) al un\u00edsono con el usuario final.<\/p>

                  1. Competencias transversales MBSE.<\/strong><\/li><\/ol>

                    Entre las habilidades transversales que es \u00fatil desarrollar se encuentra la capacidad de integraci\u00f3n: la capacidad de conectar diferentes sistemas de diferentes proveedores y diferentes plataformas. Esto nos permitir\u00eda certificar cualquier sistema.<\/p>

                    Si queremos conseguir un ecosistema virtual completo en nuestra industria, debemos pasar del dise\u00f1o conceptual a la ciberseguridad, pasando por la simulaci\u00f3n, los gemelos digitales, el IoT, el mantenimiento predictivo y la validaci\u00f3n final. Si somos capaces de adoptar todo esto, ya sea por nosotros mismos o con la ayuda de socios, podremos aprovechar al m\u00e1ximo la virtualizaci\u00f3n.<\/p>

                    1. Integraci\u00f3n de gemelos virtuales en la Industria 5.0<\/strong><\/li><\/ol>

                      La integraci\u00f3n virtual requiere un motor visual que pueda generar entornos 3D y tambi\u00e9n proporcionar las tres capacidades m\u00e1s importantes para una simulaci\u00f3n de gemelos virtuales.<\/p>

                      • Hardware in the Loop,<\/strong> introduciendo activos reales en un mundo virtual.<\/li>
                      • Software in the loop<\/strong>,<\/strong> introduciendo cualquier soluci\u00f3n en el gemelo virtual principal.<\/li>
                      • Human in the loop<\/strong> que introduce a los humanos en el mundo virtual.<\/li><\/ul>

                        Tenga en cuenta que los dos aspectos m\u00e1s poderosos de la inteligencia artificial son la capacidad de capturar e interpretar im\u00e1genes<\/strong>, lo que llamamos visi\u00f3n por computadora, y la capacidad de ayudarnos a tomar las mejores decisiones<\/strong>. La inteligencia artificial no va a ocupar nuestro lugar, pero s\u00ed nos ayudar\u00e1 en nuestro trabajo diario.<\/p>

                        \"Figura\u00a0<\/p>

                        Figura 2:<\/strong> El dise\u00f1o CAD y MBSE que incorpora el comportamiento operativo son clave para el mantenimiento predictivo.<\/p>

                        \u00a0<\/strong><\/p>

                        1. Los fundamentos del mantenimiento predictivo.<\/strong><\/li><\/ol>

                          El mantenimiento preventivo incluye las acciones necesarias para mantener las m\u00e1quinas en funcionamiento, minimizando los tiempos improductivos por aver\u00edas, aver\u00edas de la maquinaria o paradas imprevistas. El objetivo principal es anticipar paradas inesperadas y minimizar el tiempo de inactividad.<\/p>

                          El mantenimiento predictivo<\/strong> va m\u00e1s all\u00e1. Al monitorear la cadena de producci\u00f3n podemos monitorear datos de la m\u00e1quina como temperatura, humedad, presi\u00f3n o tiempos de actividad para evaluar y detectar problemas antes de que ocurran.<\/p>

                          El uso de inteligencia artificial o aprendizaje profundo permite una gesti\u00f3n del mantenimiento predictivo m\u00e1s eficaz y r\u00e1pida.<\/p>

                          Todos los datos capturados en tiempo real se pueden utilizar para mejorar el mantenimiento predictivo, permitiendo que las m\u00e1quinas aprendan y detecten problemas de forma aut\u00f3noma, mostrando alarmas, indicando cu\u00e1ndo hay que cambiar una pieza o, en casos extremos, detener la producci\u00f3n para extraer este conocimiento. y generar modelos predictivos que detecten cu\u00e1ndo ocurrir\u00e1 un defecto en la producci\u00f3n.<\/p>

                          Implementar el mantenimiento predictivo requiere algoritmos que est\u00e9n continuamente aprendiendo y mejorando los modelos, y aqu\u00ed es donde entra en juego la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo.<\/p>

                          1. C\u00f3mo implementar el mantenimiento predictivo.<\/strong><\/li><\/ol>

                            En primer lugar, todos los datos relevantes se importan, almacenan y transforman a un formato utilizable.<\/p>

                            El segundo paso es explorar este conjunto de datos hist\u00f3ricos, antes de desarrollar los modelos en los que se definen las variables utilizadas para identificar patrones.<\/p>

                            Una vez que tenemos el modelo pasamos a la fase de entrenamiento y, cuando est\u00e1 lo suficientemente probado, se despliega en el entorno real. As\u00ed, trabaja con nuevos datos y puede realizar mantenimiento predictivo, generando las alertas tempranas necesarias de fallo o disminuci\u00f3n de la calidad de las piezas producidas en caso de que las m\u00e9tricas previstas superen con creces los umbrales definidos.<\/p>

                            Existen diferentes combinaciones de redes neuronales recurrentes y convolucionales que se pueden combinar para generar modelos que permitan procesar datos en tiempo real y proporcionar predicciones de fallas con altos niveles de precisi\u00f3n.<\/p>

                            El enfoque de CT consiste en utilizar redes neuronales y algoritmos de inteligencia artificial para establecer un modelo predictivo basado en todos los datos operativos del activo a examinar, as\u00ed como los producidos por otros elementos conectados.<\/p>

                            \u00a0<\/strong><\/p>

                            Actualmente se utilizan tres tipos de mantenimiento:<\/p>