La gestión inteligente de la producción en fabrica ayuda a asumir nuevos retos, crecer y hacer avanzar el negocio.
Contexto y problema
Sin embargo, la mayoría de las veces, fabricar un nuevo producto sin información precisa, supone un enorme reto. Es posible hacer estimaciones en función de productos fabricados, pero no siempre son exactas cuando se desconocen los materiales, el tiempo de producción, la incidencia con otros productos o cómo incluirá en los niveles de stock.
Para salvar esta situación, cada vez más común debido a la continua aparición de nuevos productos en el mercado, surge una solución innovadora: los gemelos digitales.
Un gemelo digital es una representación de los dispositivos y procesos que componen una fábrica física, capaz de recopilar los datos necesarios para tomar decisiones como si se estuviera frente a una realidad física.
Solución
El proyecto Semantic Digital Twin (SEDIT) tiene como objetivo optimizar y secuenciar entornos de producción con las problemáticas mencionadas. Su potencial reside en su capacidad para simular procesos virtuales con indicadores de rendimiento ajustables a las necesidades del cliente (en función del coste).
Al mismo tiempo, permite simular diferentes modelos de procesos, con el objetivo de estimar tiempos, problemas y posibles soluciones antes de que estos se generen.
Además, un entorno virtual como el genera un gemelo digital permite incluir datos reales, sin modelados poco prácticos que no concuerdan con la realidad: máquinas reales y sus ciclos de mantenimiento y posibles problemas, turnos reales para gestionar picos de trabajo, vacaciones, imprevistos y modelos alternativos, niveles de stock, etc.
Conclusiones
En resumen, la simulación de procesos industriales es una herramienta valiosa para mejorar la optimización de la planificación y gestión inteligente de la fábrica, y, por tanto, la eficiencia y rentabilidad de las operaciones en general.
Específicamente para la industria española, dominada por pymes, la implementación de SEDIT representa un gasto menor en comparación con los métodos tradicionales de prototipos y ensayos.
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