Gemelos Digitales: ejemplos de cómo mejoran los procesos en la cadena de suministro

Al escuchar Digital Twins, la mayoría de la gente piensan en herramientas de visualización y simulación utilizadas para desarrollar nuevos productos innovadores.

Plataformas petrolíferas offshore, veleros de carreras, motores de automóviles de lujo, hoteles y estaciones de tren son sólo algunas de las cosas que han sido diseñadas usando simulaciones digitales avanzadas. Estos usos representan una fracción de lo que los gemelos digitales pueden lograr.

Un nuevo reporte de la consultora McKinsey propone pensar menos en los gemelos digitales como una herramienta para diseñadores, ingenieros y fabricantes y más como un laboratorio en el que casi cualquier organización puede optimizar su recurso más preciado para empujar continuamente los límites de lo que puede lograr.

Utilizando datos para reflejar situaciones del mundo real, los gemelos digitales pueden ser desplegados para crear, afinar o reimaginar completamente casi cualquier proceso o sistema complejo.

Y eso incluye a las cadenas de suministro, sistemas de transporte y líneas de montaje.

Examen de posibles resultados

Por ejemplo, un minorista global se puso recientemente a repensar su cadena de suministro con el ojo en la reducción de costos, la optimización del servicio y el impulso de la sostenibilidad.

Era un problema complejo que implicaba la optimización de una gama de palancas clave, como el posicionamiento de inventario, la optimización del flujo de productos, la planificación del suministro y las emisiones de carbono.

Basándose en las grandes cantidades de datos de la organización en tiempo real, un equipo creó un gemelo digital de su cadena de suministro global.

La réplica digital permitió al minorista probar más de 50 escenarios al día, examinando los posibles resultados para varias opciones grandes y pequeñas a lo largo de la cadena de suministro, todo sin ninguna interrupción de la vida real.

Un motor de optimización integrado dentro del gemelo digital proporcionó a los usuarios recomendaciones informadas.

Finalmente, la compañía tomó una serie de decisiones optimizadas que provocaron una reducción del 7% en las emisiones de carbono y una mejora del 5% en los pedidos de clientes recibidos a tiempo.

Un inmenso valor, pero sólo en las circunstancias adecuadas

El reporte remarcó que es importante entender que los gemelos digitales no son una solución única para los problemas de negocio.

Los digital twins son tan complejos y matizados como los sistemas y objetos que buscan emular y sólo pueden ofrecer valor en circunstancias particulares.

Ante esas condiciones, el estudio enlistó algunas características clave a considerar.

Zonas de alto riesgo con costos elevados e ingresos reales en la línea

El problema a resolver debe ser lo suficientemente relevante como para justificar una inversión significativa.

Construir gemelos digitales requiere un esfuerzo y recursos considerables, y las empresas deben estar bastante seguras de que vale la pena (y el dinero) el esfuerzo.

Entorno complejo o dinámico

Algunos productos y sistemas son tan complicados que las ineficiencias y sus causas fundamentales son difíciles de identificar.

En la cadena de suministro, por ejemplo, un cambio a un elemento puede conducir a efectos de segundo o tercer orden que se manifiestan con el tiempo.

Este es el tipo de situación que podría beneficiarse de un gemelo digital.

Los ambientes más simples, caracterizados por cadenas de causa y efecto más directos y aparentes, probablemente pueden optimizarse manualmente a través de formas más estándar de investigación y análisis.

La disponibilidad de datos de alta calidad

Los gemelos digitales requieren una cantidad sustancial de datos de alta calidad para representar con precisión a sus contrapartes del mundo real y simular el producto, sistema o proceso subyacente.

El conjunto de datos debe ser robusto y confiable en todos los parámetros del problema para que éste se resuelva.

Los datos que están incompletos o defectuosos pueden provocar ineficiencias en los “gemelos” que se construyen.

Gemelos "reutilizables"

Los gemelos digitales están construidos para ser utilizados y reutilizados, y para simular y optimizar repetidamente problemas multivariables. Si el objetivo es resolver una optimización única de una sola variable, un modelo de optimización funcionaría mejor que un gemelo digital.

El estudio citó otro ejemplo puntual: un fabricante líder de semiconductores estaba perdiendo ofertas repetidamente porque se basaba en procesos de movimiento lento, diseño y producción ineficientes. Este fue un problema complejo y de alto riesgo sin causa raíz inmediatamente aparente.

Utilizando datos históricos, el negocio construyó un gemelo digital que aprovechó el aprendizaje de IA y la máquina para ejecutar rápidamente múltiples simulaciones de diseños potenciales. Este proceso generó ideas que redujeron el tiempo para comercializar y aumentaron los diseños hasta en un 25%.

Incluso cuando cumple con los requisitos básicos, un gemelo digital está lejos de ser algo seguro, por una serie de razones.

Un escollo común es la configuración incorrecta de los componentes técnicos, que pueden comprometer la precisión y fiabilidad de las simulaciones. Además, el gemelo digital puede verse limitado por las condiciones del mercado.

Otras limitantes son los avances tecnológicos o si las prioridades de la organización cambien con el tiempo. Por último, la falta de mantenimiento sostenido y de actualizaciones pueden llevar a su obsolescencia gradual.

Estos desafíos ponen de relieve la importancia de la planificación holística, la evaluación en curso y de las estrategias de adaptación ágiles para garantizar el éxito duradero de las iniciativas de digital twins.

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