Estas cinco empresas están utilizando gemelos digitales para monitorear operaciones, planificar mantenimiento predictivo, mejorar el servicio al cliente y optimizar sus cadenas de suministro.

Los humanos siempre han recopilado datos para comprender mejor el mundo físico que nos rodea. Hoy en día, las empresas buscan cada vez más fusionar el mundo digital de los datos con el mundo físico a través de gemelos digitales. Los gemelos digitales sirven como puente entre los dos dominios, proporcionando una representación virtual en tiempo real de objetos y procesos físicos.

Estos clones virtuales de operaciones físicas pueden ayudar a las organizaciones a simular escenarios que llevarían demasiado tiempo o serían muy costosos de probar con activos físicos. Pueden ayudar a las organizaciones a monitorear operaciones, realizar mantenimiento predictivo y proporcionar información para decisiones de compra de capital, creando planes comerciales a largo plazo, identificando nuevos inventos y mejorando procesos.

En junio de 2022, la firma de investigación MarketsandMarkets pronosticó que el mercado mundial de gemelos digitales crecerá de 6,900 millones de dólares en 2022 a 73,500 millones de dólares en 2027, con una tasa de crecimiento anual compuesto (CAGR) del 60.6 % durante ese período.

Aquí hay cinco ejemplos de cómo las organizaciones están utilizando gemelos digitales de manera efectiva en la actualidad:

NTT Indycar pone a los aficionados al volante

La serie NTT Indycar, compuesta por cinco carreras, incluida la Indianápolis 500, utiliza una combinación de capacidades de gemelos digitales, análisis de datos e Inteligencia Artificial (IA) para brindarles a los fanáticos acceso a información detallada y en tiempo real sobre las carreras, como adelantamientos directos, predicciones en boxes y otros elementos.

El socio NTT crea un gemelo digital para cada automóvil de la serie. Los datos históricos brindan una base, y cada automóvil está equipado con más de 140 sensores que recopilan millones de puntos de datos durante cada carrera para alimentar al gemelo digital. Los datos incluyen todo, desde la velocidad hasta la presión del aceite, el desgaste de los neumáticos y las fuerzas G. 

NTT utiliza Inteligencia Artificial y análisis predictivo en los datos del gemelo digital para brindar a los fanáticos información que anteriormente sólo habría estado disponible para los ingenieros del equipo de carrera, incluidas estrategias y predicciones de carrera, intercepciones y batallas por la posición, impacto en el rendimiento de las paradas en boxes y efectos de los niveles combustible, así como desgaste de los neumáticos.

Indycar brinda información a los fanáticos mediante la aplicación interactiva de Indycar y sus canales de redes sociales. También proporciona información al equipo de producción de NBC.

“Existe una oportunidad para que nuestros fanáticos se acerquen a un deporte que aman o a un piloto o equipo que aman”, afirma SJ Luedtke, vicepresidente de marketing de Indycar. “Ahí es donde entran los datos y el análisis. Estamos trabajando con el equipo para tomar esos millones de puntos de datos en el transcurso de una carrera de 90 minutos y ayudar a los fanáticos a comprender lo que está sucediendo”.

En los últimos tres años, NTT Indycar ha duplicado la participación y el tiempo de permanencia en su aplicación los fines de semana de carrera, agrega Luedtke.

El consejo de Luedtke: Desarrolle relaciones cercanas con sus partes interesadas. El directivo señala que él y la CIO Rebecca Ruselink trabajan mano a mano. Asegura que su asociación es sólida porque el área de TI realmente trata de comprender los puntos débiles de su equipo para responder a sus necesidades en lugar de sólo proporcionar la solución que TI cree que sería la mejor.

“Nuestros equipos se reúnen regularmente”, externa Luedtke. “Tenemos una hoja de ruta de las cosas que queremos lograr”.

Rolls-Royce mejora la eficiencia de los motores a reacción

La multinacional aeroespacial y de defensa Rolls-Royce ha implementado tecnología de gemelos digitales para monitorear los motores que produce . La compañía puede monitorear cómo vuela cada motor, las condiciones en las que vuela y cómo lo usa el piloto.

“Estamos adaptando nuestros regímenes de mantenimiento para asegurarnos de que estamos optimizando para la vida útil que tiene un motor, y no la ‘vida útil’ que el manual dice que debería tener”, asevera Stuart Hughes, director de información y digital de Rolls-Royce. “Es un servicio realmente variable que considera cada motor como un motor individual”.

La compañía ha estado ofreciendo monitoreo de motores como un servicio a sus clientes durante años, pero su capacidad de gemelo digital ha permitido a Rolls-Royce adaptar el servicio para motores específicos. También le permitió a la empresa a extender el tiempo entre el mantenimiento de algunos motores hasta en un 50%, lo que ha reducido drásticamente su inventario de piezas y repuestos. La tecnología también ha ayudado a Rolls-Royce a mejorar la eficiencia de sus motores, ahorrando 22 millones de toneladas de carbono hasta la fecha.

El consejo de Hughes: Comprenda a su cliente. Saber cómo y por qué usar el poder del gemelo digital es tan importante como comprender la tecnología en sí. Hughes dice que el servicio ha sido “una victoria”, porque ofrece claros beneficios tanto para Rolls-Royce como para sus clientes.

“El beneficio para el cliente es que ve menos interrupciones porque el motor está en el avión por más tiempo, por lo que puede usarlo más. El beneficio para nosotros es que podemos optimizar la forma en que realmente hacemos el mantenimiento”, señala.

Mars optimiza su cadena de suministro con un gemelo digital

La empresa de confitería, cuidado de mascotas y alimentos Mars ha creado un gemelo digital de su cadena de suministro de fabricación para respaldar sus negocios. La empresa utiliza la nube e Inteligencia Artificial de Microsoft Azure para procesar y analizar los datos generados por las máquinas de producción en sus instalaciones de fabricación.

“Vemos lo digital como un acelerador de negocios masivo”, sostiene Sandeep Dadlani, director digital de Mars. “No estamos haciendo digital por el bien de lo digital”.

Mars está utilizando el servicio Azure Digital Twins IoT de Microsoft para aumentar las operaciones en sus 160 instalaciones de fabricación, con la ayuda de los consultores de operaciones y fabricación digital de Accenture. La empresa está creando simulaciones de software para mejorar la capacidad y los controles de procesos, incluido el aumento del tiempo de actividad de las máquinas a través del mantenimiento predictivo y la reducción de los desechos asociados con las máquinas que empaquetan cantidades inconsistentes de productos. Usando la construcción del gemelo digital, Mars también puede generar una “tienda de aplicaciones de casos de uso” virtual que se puede reutilizar en todas sus líneas comerciales.

De cara al futuro, la empresa planea utilizar datos de gemelos digitales para tener en cuenta el clima y otras consideraciones situacionales que afectan a sus productos, estableciendo una mayor visibilidad de su cadena de suministro desde el origen del producto hasta el consumidor.

El consejo de Dadlani: “Experimente y acepte el fracaso”. Mars alienta a sus empleados a considerar la solución de problemas utilizando IA y otras tecnologías emergentes donde tenga sentido. Todo es parte de un esfuerzo masivo para cambiar la cultura de la empresa a una que adopte los experimentos y espere que el personal aprenda de los fracasos para que pueda aplicarse a futuros éxitos. En diciembre pasado, la compañía convocó un festival virtual de IA para celebrar los 200 casos de uso de IA implementados en varias líneas de negocios.

“Si puede definir muy bien un problema, debe sentirse capacitado para resolverlo utilizando IA”, añade Dadlani.

TIAA reduce la complejidad del servicio al cliente

La Asociación de Seguros y Anualidades para Maestros de América-College Retirement Equities Fund (TIAA) ayuda a los maestros a administrar sus fondos de jubilación. Para reducir la complejidad de la incorporación de nuevos clientes institucionales, el proveedor de servicios financieros sin fines de lucro está utilizando un gemelo digital impulsado por una base de datos de gráficos.

“En TIAA, tenemos una oferta de productos de jubilación muy complicada, basada en todas las regulaciones que tiene el IRS”, refiere Alex Pecoraro, director general y jefe de tecnología de servicios de jubilación en TIAA. “Para hacer la configuración, se requiere un poco de conocimiento comercial, y tenemos equipos completos organizados para hacerlo”.

Los servicios subcontratados de TIAA constan de más de 600 funciones, que pueden generar más de mil millones de posibles configuraciones de clientes. Antes de implementar la tecnología de gemelos digitales, los equipos especializados de TIAA crearon y probaron manualmente las configuraciones técnicas en comparación con el modelo operativo deseado por el cliente. Como resultado, los asociados de TIAA estaban altamente “funcionalizados” de acuerdo con su experiencia, lo que significa que los asociados solo podían manejar ciertos tipos de ofertas. Esto también dificultó las operaciones de escalado.

Para abordar el problema, el equipo de Pecoraro creó un gemelo digital que consiste en una base de datos de gráficos que representa las más de 600 características, con nodos de control utilizados para representar la lógica de agrupación compleja. Los nodos de datos representan los campos de datos necesarios para implementar una característica y los vínculos de relación indican dependencias, validaciones y exclusiones.

La base de datos ha reducido la cantidad de tiempo y experiencia necesarios para la incorporación de clientes.

El consejo de Pecoraro: cambia tu perspectiva. Pecoraro argumenta que la clave del proyecto fue adoptar un enfoque de adopción del producto en lugar de verlo como un problema de configuración técnica.

“Había un compañero en el equipo al que se le ocurrió la idea de cambiar nuestra atención de la configuración a lo que está haciendo el cliente y qué oferta está comprando”, dice Pecoraro. “Ese cambio de perspectiva fue la pieza clave. Puede parecer obvio en retrospectiva, pero cuando estás inmerso en todos los detalles, puedes perderte en el bosque por los árboles”.

Bayer Crop Science remodela su estrategia con fábricas virtuales

Bayer Crop Science ha aprovechado los gemelos digitales para crear “fábricas virtuales” para cada uno de sus nueve sitios de fabricación de semillas de maíz en América del Norte. Las semillas se cosechan de los campos de Bayer, pasan por los nueve sitios para su procesamiento y embolsado, y luego se distribuyen al agricultor.

“Ahora podemos reinventar nuestros procesos comerciales. Podemos reimaginar nuestras decisiones mediante la aplicación de estos algoritmos o simulaciones de aprendizaje automático”, explica Naveen Singla, líder del Centro de excelencia de ciencia de datos (COE) en Bayer Crop Science.

Bayer ha creado una representación digital dinámica del equipo, las características del flujo de procesos y productos, la lista de materiales y las reglas operativas para cada uno de los nueve sitios, lo que permite a la empresa realizar análisis hipotéticos para cada uno.

A medida que el equipo comercial presenta nuevas ofertas de tratamiento de semillas o nuevas estrategias de precios, la empresa puede utilizar las fábricas virtuales para evaluar la preparación del sitio para adaptar sus operaciones para ofrecer esas nuevas estrategias. Las fábricas virtuales también se pueden aprovechar para tomar decisiones de compra de capital, crear planes comerciales a largo plazo, identificar nuevos inventos y mejorar los procesos. Bayer ahora puede comprimir 10 meses de operaciones en nueve sitios de fabricación en dos minutos, lo que le permite responder preguntas complejas sobre la combinación de SKU, la capacidad del equipo, el diseño de órdenes de proceso y la optimización de la red.

El consejo de Singla: “Conozca el dominio del negocio”. Singla considera que una gran clave del éxito de Bayer fue que el equipo de ciencia de decisiones encargado de construir los gemelos digitales, dirigido por Shrikant Jarugumilli, jefe de ciencia de decisiones: sistemas virtuales conectados, pasó mucho tiempo en los sitios de fabricación para comprender sus operaciones y ganar el apoyo de los interesados.

“Hacer que nuestros científicos de datos entiendan el dominio del negocio ha sido muy importante, y ahí es donde entra Shrikant”, declara Singla. “Él y su equipo pasaron numerosas semanas en estos sitios de fabricación de semillas tratando de comprender las operaciones, comprender los matices para que el mensaje, mientras hablan con el liderazgo, esté en el lenguaje del liderazgo en sí mismo en lugar del lenguaje del aprendizaje automático”.

Thor Olavsrud, CIO.com