Empecemos por
los inicios.
Cuantas etapas tenemos del desarrollo
de Industria?
leer la fuente :
https://spj.science.org/doi/full/10.34133/research.0071
La industria manufacturera se ha transformado
rápidamente y los fabricantes de todo el mundo enfrentan el desafío de mejorar
la productividad. Alemania introdujo la Industria 4.0 en 2011 para mejorar su
competitividad industrial [ 1 – 3 ]. La Industria 4.0 se basa en la
división de fases del desarrollo industrial.
1.
Inicialmente, la Industria 1.0 anunció la época de la máquina de vapor.
2.
La Industria 2.0 es una revolución de la electricidad.
3.
La Industria 3.0 nació como la era de la información
4.
La Industria 4.0 fue la era de la inteligencia que utilizó la tecnología
de la información para promover mejoras industriales.
5.
La Quinta Revolución Industrial (Industria 5.0 o 5IR) es propuesta por
la Unión Europea en 2021 como la era de Internet y la inteligencia artificial
(IA) en el diseño y la fabricación industrial.
Considera la orientación de las personas, la
sostenibilidad y la flexibilidad [ 4 , 5 ]. Xu et al. [ 6 ] reveló que la Industria 4.0 se
considera impulsada por la tecnología, mientras que 5IR está impulsada por el
valor.
Mourtzis [ 7 ] creía que el enfoque de 5IR debería
estar en el diseño y desarrollo de un marco adecuado para lograr la
optimización de procesos basada en la integración semántica mediante el uso
efectivo de big data.
La 5IR sigue siendo una visión industrial para los
países desarrollados debido a su eficiencia y productividad limitadas. En
particular, fortalece el papel y la contribución de la industria a la sociedad.
5IR sigue siendo una orientación de futuro para la
mayoría de las empresas, donde se debe aprovechar plenamente el potencial de la
era de la Industria 4.0 [ 8 ]. De este modo, ayuda a realizar el
salto de la tecnología al liderazgo, coordinar recursos y funciones cruzadas,
manejar los datos de inteligencia operativa proporcionados por la
digitalización y ser más predecible para las unidades de trabajo y las fábricas.
Las tecnologías emergentes se aplican en la
producción industrial moderna [ 9 ]. La tecnología Digital Twins (DT)
utiliza completamente datos como modelos físicos, actualizaciones de sensores e
historial de operaciones para integrar procesos de simulación
multidisciplinarios, multifísicos, multiescala y multiprobabilidad.
DT puede recopilar información de varios modelos
físicos a través de tecnología de simulación y mapear un gemelo virtual digital
de las entidades reales [ 10 - 12 ]. En este sentido, DT puede
monitorear entidades digitales e indicadores operativos en tiempo real.
Proyecta el mundo natural a través de la acumulación de datos e inteligencia
artificial y retroalimenta los resultados al mundo real. Las estadísticas
muestran que el 85% de los dispositivos nativos de Internet de las cosas (IoT)
utilizan DT para salvaguardar la seguridad de la información.
DT se originó en la fabricación industrial [ 15 ]. Židek et al. [ 16 ] creía que DT podría visualizar el
estado real del sistema de fabricación como una simulación tridimensional (3D)
con implementación en tiempo real. En la investigación y el desarrollo de
productos, DT puede modelar virtualmente el producto que puede verificarse
mediante experimentos de simulación.
Para la fabricación, DT podría simular el
funcionamiento del equipo y el ajuste de parámetros. Además, DT podría mejorar
la confiabilidad y disponibilidad de los productos y reducir los riesgos de
desarrollo y fabricación [ 17 , 18 ]. El DT fue crucial en la fase de
mantenimiento. Por ejemplo, la recopilación y el análisis continuo de datos
operativos podrían predecir el mejor momento para el mantenimiento. Se podría
ofrecer la base de referencia del ciclo de mantenimiento [ 19 , 20 ]. Mientras tanto, DT sirvió como referencia
para los puntos de falla y la probabilidad. DT tiene beneficios sustanciales
mejorados y costos reducidos en la fabricación industrial, atrayendo a magnates
industriales en un campo especial [ 21 - 23 ].
En la actualidad, la investigación relevante sobre
la aplicación de DT en el campo industrial se utiliza principalmente para depurar
y experimentar en el espacio virtual [ 24 , 25 ] y, en última instancia, logra el
mejor efecto operativo de la máquina y otros contenidos relacionados. Sin
embargo, el proceso de desarrollo general y el análisis resumido de la
aplicación de DT en la fabricación industrial son relativamente raros
Mapa Conceptual
Digital Twin Maturity
Model de la Industria 5.0
Traducción Texto de Jan
Stoker
El Modelo de Madurez de Gemelos Digitales (DTMM, por sus siglas en inglés) clasifica el desarrollo de gemelos digitales en cinco niveles distintos, cada uno con capacidades y objetivos específicos. Este modelo ayuda a evaluar el estado actual de la tecnología de gemelos digitales y guía su desarrollo futuro.
El modelo piramidal
representa visualmente los niveles de DTMM, mostrando la progresión desde los
modelos digitales básicos hasta los gemelos digitales federados avanzados. Cada
nivel se basa en las capacidades del anterior, lo que ilustra un camino claro
para el avance tecnológico y la implementación.
Gemelo cognitivo: Un
gemelo digital cognitivo (CDT) es una forma avanzada de gemelo digital que
integra inteligencia artificial (IA) para mejorar sus capacidades para la toma
de decisiones autónomas, la optimización y la autoevolución. Va más allá de la
simple duplicación de datos al incorporar funciones cognitivas que le permiten
analizar, aprender y adaptarse a lo largo del tiempo. Esta etapa más avanzada
integra la inteligencia artificial para proporcionar análisis predictivos y
toma de decisiones autónoma, lo que refleja un mayor nivel de inteligencia del
sistema.
Gemelo federado: Un
gemelo digital federado (FDT) representa el nivel más alto de madurez de los
gemelos digitales, ya que implica la integración de múltiples gemelos digitales
en diferentes dominios y sistemas. Este sistema integral permite un amplio
intercambio de datos y colaboración, lo que lleva a una toma de decisiones
holística y a gran escala. La etapa más avanzada involucra a múltiples DT que
trabajan en diferentes dominios para ofrecer información integral y apoyo a la
toma de decisiones a mayor escala.
El DTMM proporciona
un marco estructurado para evaluar el desarrollo y las capacidades de la
tecnología de gemelos digitales. Clasifica la progresión de los gemelos
digitales en cinco niveles distintos, cada uno de los cuales representa un
avance en la complejidad tecnológica y las capacidades funcionales. Este modelo
ayuda a las organizaciones a comprender en qué punto se encuentran sus
implementaciones de gemelos digitales y qué pasos son necesarios para un mayor
desarrollo.
En el contexto de la
Industria 5.0, el DTMM apoya el desarrollo de prácticas industriales más
sostenibles y centradas en el ser humano. Enfatiza la colaboración entre los
seres humanos y las tecnologías avanzadas para crear sistemas industriales
resistentes, eficientes y adaptables.
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