Ansys Twin Builder monitorea productos en operación para prever fallas y analizar el desempeño a futuro
Predix, Siemens, Mindsphere, Honeywell, Sentience, ABB, Ability, Schneider Electric, SAP, Ecostruxure, GE. Además de ser grandes nombres de la industria mundial, tienen algo más en común: todas ellas utilizan digital twins, prototipos virtuales para productos en operación. Estos son conectados a sensores de captura de datos y actuadores por plataformas IIoT (Internet Industrial de las Cosas) y permite acompañar la actuación de los activos y hacer previsiones precisas sobre el desempeño a futuro.
Por primera vez, las empresas pueden analizar su producto en acción, a largo plazo y en su ambiente operativo real, al utilizar un digital twin. De esta manera, se hace mucho más simple analizar el desempeño de productos en condiciones reales de operación, con precisión y en tiempo record. Esto ayuda a planear los requisitos de desempeño y manutención, reduce costos y riesgos de inactividad no planeada, para mejorar así, la sustentabilidad y eficiencia de la máquina.
Grandes empresas ya utilizan digital twins para controlar productos en distintos procesos
Más que hacer una réplica virtual, digital twin hace un monitoreo predictivos basado en el aprendizaje, creando millares diferentes escenarios posibles. Por ejemplo, es posible colectar datos para mejorar el diseño físico del producto durante todo su ciclo de vida. De esta forma, los ingenieros logran entender las fortalezas y debilidades, para poder optimizar procesos de desarrollo.
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La ingeniería del futuro reduce tiempo y costos
Según la empresa de consultoría Gartner, mitad de las grandes industrias utilizarán digital twins hasta el fin de 2021, aumentando en 10% su productividad. Ansys ofrece una solución para construir, validar e implementar digital twins, el Twin Builder. Esta herramienta crea simulaciones completas de sistemas con una serie de ventajas que permiten que los usuarios hagan la manutención preventiva continua para activos de campo en operación. Por ello, se abre espacio para la creación de nuevos modelos de negocios, se acelera el desarrollo de productos y permite que industrias y desarrolladores economicen millones en costos operativos.
LG es una empresa que utiliza Ansys Twin Builder para simulaciones de preverificación de la calidad de circuitos y de interferencia electromagnética de los aparatos electrónicos, motores eléctricos y controladores de los electrodomésticos. Gwigeun Park, investigador de LG Home Appliance & Air Solution Company, afirma que: “Con la ayuda del Twin Builder, estamos desarrollando productos innovadore e implementando digital twins para crear prototipos virtuales a nivel de componentes y compartir informaciones de IIot entre productos, reducir el tiempo de lanzamiento al mercado, disminuir la necesidad de pruebas físicas y mejorar el desarrollo.”
Analizar el futuro desempeño de equipamientos activos es una de las ventajas del digital twin
Un ejemplo es que con Ansys Twin Builder es posible descubrir informaciones con base en datos de activos en campo, por medio de análisis físicos basados en simulación. Reutilizar modelos de simulación 3D existentes es más fácil, se preserva la precisión, se reducen los requisitos de almacenamientos y se aumenta la velocidad de simulación en hasta 100 veces. Los usuarios pueden modificar rápidamente los digital twins de activos implantados y retratar equipamentos alterados o actualizados, como bombas, motores y turbinas, para ejecutar mejor la manutención predictiva. El software ofrece agilidad en la ejecución de las tareas y exportación de modelos para plataformas IIoT.
“Se espera que los digital twins creen valor significativos para las organizaciones, aumentando la eficiencia operacional, generando modelos de negocios más lucrativos y permitiendo dar un salto sobre la competencia”, comenta Sameer Kher, director de Desarrollo de productos, Sistemas y Digital Twin de Ansys. “Ansys Twin Builder permite que los usuarios construyan, validen e implanten rápidamente digital twins basados en simulación, mejorando las operaciones de tope y de fondo.”
