Comunicación presentada al VII Congreso Smart Grids
Autores
- Pedro Ignacio Moreno Cuéllar, Responsable Dpto. Transformación Digital, IDEA Ingeniería
- Clara Osuna Yévenes, Ingeniera I+D Dpto. Transformación Digital, IDEA Ingeniería
Resumen
BIM Digital Twin pretende ser el referente de un nuevo modelo de gemelo digital al aunar la metodología Building Information Modeling (BIM) con la gestión de datos en tiempo real. Mientras que las soluciones actuales tienen como gran barrera de implantación el hecho de que el modelo 3D BIM de base ha de ser generado con el propio software del gemelo digital, el BIM Digital Twin es capaz de saltarse este paso, aprovechando cualquier modelo ya existente. En definitiva, se pone el foco en BIM para que pase de ser un impedimento a una ventaja real competitiva que permite ser implantado en cualquier sector. Por tanto, el presente documento recopila las conclusiones obtenidas durante el proceso de investigación y desarrollo del producto, cuyos objetivos han ido iterando hasta re-definir su concepto y convertirse en una metodología pionera que sienta las bases de los requerimientos y fases necesarias que han de sucederse para garantizar el éxito en la implantación del gemelo digital.
Palabras clave
Gemelo Digital, BIM, Big Data, IoT, BIM Digital Twin.
Introducción
El Gemelo Digital está siendo una de las tendencias tecnológicas estratégicas en 2019. No obstante, parece que aún estamos lejos de ver cómo despliega su pleno potencial, tal y como predice la consultora tecnológica Gartner, cuyos analistas vaticinan que, en los próximos cinco años, la mitad de las compañías industriales utilizarán estos productos [1].
El gemelo digital es una tecnología que comúnmente se define como un modelo virtual de un proceso producto o servicio, que utiliza sensores para proporcionar datos en tiempo real mediante la integración de Internet de las Cosas (IoT), Inteligencia Artificial y software de analítica de información. Los datos recopilados pueden entonces ser usados para crear un gemelo que sea capaz de predecir de forma precisa cómo esos procesos, productos o servicios se comportan con el objetivo de evitar consecuencias negativas.
Sin embargo, tras el estudio de investigación que IDEA Ingeniería ha llevado a cabo, concluye que, a pesar de que esta definición destaca algunos de los aspectos claves sobre el concepto del gemelo digital, queda incompleta. Por tanto, se propone sumar lo siguiente: un gemelo digital debe ser, además, una metodología de trabajo iterativo y colaborativo, de forma que se garantice la funcionabilidad del resultado.
Bajo esta premisa surge BIM Digital Twin, que integra la metodología Building Information Modeling (BIM), para desarrollar un nuevo modelo disruptivo de gemelo digital, no intrusivo y de rápida implantación, válido para implementarse en cualquier sector.
BIM Digital Twin
Problema a Resolver
Cualquier solución comercial que prometa conseguir un gemelo digital supone que, primero de todo, se ha de modelar en 3D con la propia herramienta toda la instalación, infraestructura o activo en cuestión. Esto supone una complejidad añadida para la implantación de este tipo de soluciones que se debe, principalmente, a los siguientes motivos:
- Un cambio integral en la forma de trabajo y, por tanto, una larga curva de aprendizaje hasta que se le pueda sacar rendimiento.
- Una gran inversión inicial de recursos, tiempo y dinero. Inversión que ya podría incluso haberse hecho previamente si se ha modelado con otra herramienta de software y que no es aprovechable de ningún modo.
- Una dependencia absoluta al proveedor dado que, debido al esfuerzo que supone la implantación, es muy difícil cambiar a otro software similar incluso a largo plazo. Esto además impica otro riesgo, y es que la tecnología cambia muy rápido, por lo que, si el proveedor se queda obsoleto y/o abandona el proyecto, se corre el riesgo de quedarse con una solución sin soporte.
- Una inversión en software y licencias desorbitada puesto que son herramientas tan complejas en su desarrollo que, para poder comercializarse a precios superiores del de su propio coste, han de alcanzar cifras astronómicas. Además, al ser escasas las actuales soluciones comerciales existentes, los proveedores se encuentran en una posición privilegiada mediante la cual pueden exigir el precio de venta que estiman oportuno.
Son problemáticas que resultan en que el usuario generalmente perciba como inviable llevar a cabo una implantación del gemelo digital en su entorno, al menos a corto o medio plazo. Como consecuencia, se repercute en el propio avance de la tecnología dado que, si no existen interacciones reales de la herramienta-usuario que puedan retroalimentar el resultado, será complicado poder detectar deficiencias para mejorarlas y seguir avanzando en el desarrollo de aplicaciones tecnológicas útiles para los usuarios.
Nacimiento de la Idea
La propuesta del IDEA BIM Digital Twin nació en paralelo al desarrollo que se llamó IDEA Smart BIM: una herramienta que se concibió debido a la necesidad de evitar la pérdida de información, teóricamente inevitable, que suponía el operar con flujos de trabajo basados en Industry Foundation Classes (IFC). El IFC es el formato BIM de intercambio que promete total interoperabilidad entre distintos softwares BIM. Es decir, en teoría, si un usuario realiza el modelado BIM con un software particular y exporta el modelo 3D a IFC podría, idealmente, importarlo con cualquier software distinto, y consultar todas las propiedades sin perder información alguna. Sin embargo, la experiencia demuestra que en la realidad esto no sucede así cuando se trababa con entornos de trabajo de distintos fabricantes.
Este hecho supone un gran problema en la industria ya que el concepto de BIM nace con un sentido propio de colaboración entre disciplinas y, por tanto, entre herramientas de software especializadas. Por ejemplo, la estructura puede provenir de Construsoft Tekla, la topografía de Autodesk Civil3D, la tubería de Bentley Open Plant / Intergraph SP3D / o similar. Se presenta un gran problema cuando el usuario desea integrar su modelo en una plataforma única que mantenga todos los datos que se incluyen en las fuentes originales.
A raíz de esto, y al detectar que es el software Autodesk Navisworks el que presenta un uso más extendido en el mercado como visor del modelo final, surgió la idea de hacer un conector universal para este software cuyo objetivo esencial era garantizar que todos los datos que se habían generado en los distintos software usados, se conservaban al abrir el modelo mediante Autodesk Navisworks. De esta manera, nació IDEA Smart BIM, una herramienta que consiste en una aplicación programada en C# para Navisworks capaz de conectar las bases de datos provenientes de las fuentes originales con el modelo 3D. Como resultado, se obtiene un modelo 3D que almacena toda la información original. IDEA fue pionera en este desarrollo, que, a día de hoy, aún, no ha podido ser replicado por la competencia.
Partiendo de esta idea, surgió la oportunidad de llevar a cabo un proyecto aún más ambicioso: el BIM Digital Twin. La refleción era la siguiente: si había sido posible crear una herramienta capaz de conservar la información del modelo mediante bases de datos originales que se cruzaban, si estas bases de datos fueran reemplazadas por otras provenientes del gestor de operación y mantenimiento de un activo, el modelo también sería capaz de conextarse a estas fuentes externas. Al igual que lo desarrollado con Smart BIM, mientras que exista un ID común para hacer coincidir las entradas; se podría trabajar en la línea de crear un gemelo digital que solventara la problemática actual del mercado.
Además, a esta conclusión había que añadir otra reflexión relevante: el desarrollo de nuevos experimentos nunca puede ser estático, sino que ha de pivotar y retroalimentarse constantemente mediante la experiencia de los usuarios hasta obtener una propuesta de valor sólida que cubra sus necesidades [2]. Por ello, la perspectiva que se ha planteado para el BIM Digital Twin ha estado basada en una iteración continua hasta convertirse en una metodología propia que identifica las distintas fases que hay que alcanzar para desarrollar un gemelo digital útil y eficaz.
Método BIM Digital Twin
El resultado del proceso de investigación que ha implicado esta iniciativa ha sido la definición de un funnel que muestra las distintas etapas necesarias para obtener el BIM Digital Twin:
Fase I: Evaluación Digital
El primer estadio que considera esta metodología es una evaluación exhaustiva sobre el grado de innovación y digitalización existente en la organización interesada en adoptar el gemelo digital. Se hace especial hincapié en esa fase, ya que es generalmente la más obviada y, sin embargo, las conclusiones que se obtengan de su análisis son clave para la definir la viabilidad durante la implantación.
Por tanto, el Gemelo Digital requiere de una arquitectura sólida de digitalización que será la que sustente el desarrollo de las posteriores fases de la metodología. En consecuencia, es esencial evaluar las capacidades de digitalización de la organización para, en caso de que sea necesario, determinar e implantar las acciones pertinentes que fortalezcan los procesos internos y externos, asegurando así los cimientos de un sistema digital robusto. En este sentido, existen distintas herramientas que facilitan esta evaluación, por ejemplo, el informe HADA o IMP3OV. Por otro lado, la consecución de la certificación UNE 166002 también garantiza que la organización cuenta con procesos y protocolos aptos para implantación de un proyecto de innovación.
Fase II: Especificaciones Técnicas
Esta segunda fase se apoya en diversas técnicas de innovación como Design Thinking o Lean Manufacturing para definir los requisitos específicos que son aplicables a cada organización. Por un lado, es evidente que el gemelo digital es un concepto abierto que puede aplicarse a distintos sectores, sin embargo, no todos estos sectores van a tener los mismos objetivos ni necesidades. Por otro lado, existe además un error común a la hora de definir la estrategia de implantación de un producto tecnológico: una comunicación ineficiente basada en tecnicismos que alejan las expectativas del usuario de las utilidades prácticas del producto.
Para evitar esta situación, esta metodología plantea una labor previa de exploración e identificación de necesidades en todas las áreas o tipologías de usuarios que estarán en contacto con el producto final. Durante esta sesión y en base a las oportunidades de mejora detectadas, se elaborará una propuesta de plan de acción, primando aquellas características categorizadas como más críticas. El resultado por tanto es una estrategia única a cada contexto que pone en el centro a los usuarios del producto y que utiliza una gestión de expectativas realista y eficiente para garantizar la utilidad final del proyecto.
Fase III: Recopilación de datos
El siguiente estadio contempla la recopilación de las distintas fuentes de datos existentes en la planta, sistema o activo donde se pretende implementar el gemelo digital. El objetivo primordial de esta esta es la centralización de la información para generar una base de datos íntegra, accesible y precisa.
Es posible integrar las fuentes de todos los niveles jerárquicos de la organización: nivel en campo como sensores o actuadores; nivel de control como Controladores Lógicos Programables (PLC) o Controladores de Automatización Programables (PAC); nivel de Supervisión, Control y Adquisición de Datos (SCADA); nivel de gestión como el de Gestión de Mantenimiento Asistido por Ordenador (GMAO) o Sistemas de Ejecución de Fabricantes (MES); e incluso la incorporación de niveles corporativos como la Planificación de Recursos Empresariales (ERP) o la Gestor de Relaciones con los Clientes (CRM).
Una vez realizada esta recopilación, será necesario establecer la comunicación mediante una Interfaz de Programación de Aplicaciones (API) para desarrollar un buffer virtual que permita la creación de un almacén de datos que mantenga la información centralizada y accesible para su posterior exploración y análisis.
Fase IV: Sensorización
Una vez que se han revisado los datos recopilados, es momento de reflexionar acerca de si existe información que debería estar incluida y que, sin embargo, en este momento no se está recogiendo. Para estos casos, la cuarta fase contempla un estadio de sensorización que se aplicaría en el caso de que se hayan identificado fuentes de información que deben ser incluidos en el almacén de datos.
Fase V: Plataforma web de Inteligencia de Negocio (BI)
La quinta fase recopila e integra todos aquellos datos que previamente han sido analizados y cruzados mediante las técnicas de gestión de información. Como resultado, se generan los paneles de BI, es decir, herramientas de visualización de datos que muestra el estado actual e histórico de las métricas e Indicadores Clave de Rendimiento (KPIs) que se hayan definido con la organización. Estos paneles consolidan y ordenan los datos con el objetivo de facilitar su comprensión y detectar posibles correlaciones entre los mismos que ayuden a mejorar la toma de decisiones.
Fase VI: Software Gemelo Digital
Finalmente, estos paneles se integran con el modelo BIM para volcar todos los datos en la maqueta inteligente mediante una herramienta que ofrece la oportunidad de ser gestionada tanto de manera local (a partir de un desarrollo de programación en Navisworks mediante C#) o en la nube (utilizando la API de Autodesk Forge).
Por su parte, la generación del modelo BIM requiere también sus propias fases: Recopilación de los Requerimientos de Información del Empleador (EIR), elaboración del Plan de Ejecución BIM (BEP), generación de la nube de puntos mediante técnicas de escaneado láser 3D, Integración de las bases de datos de las especificaciones BIM y finalmente la generación del modelo.
Fase VII: Iteraciones
Como se ha comentado anteriormente, esta metodología está basada en la iteración y testeo de las distintas versiones que parten de un Producto Mínimo Viable (MVP) para retroalimentarse a partir de la experiencia del usuario [2]. En este sentido, una de las características más interesantes que presenta el BIM Digital Twin es su escalabilidad para continuar implementando otros habilitadores tecnológicos que enriquezcan aún más el potencial de esta herramienta. Por ejemplo, incluyendo una capa de Machine Learning permitiría que la herramienta, por sí misma y sin intermediación de un usuario, pueda entender qué simulaciones resultarán positivas y cuáles no. Asimismo, la implementación de Blockchain ayudaría a verificar la correcta trazabilidad de los inputs de simulación, aportando aún más valor a los resultados obtenidos.
Resultados
La metodología propuesta por el BIM Digital Twin ha sido implantado en entornos reales, lo que ha permitido verificar su eficiencia. A continuación, se ilustran algunos casos de aplicación comentando los resultados obtenidos:
A la derecha de la Figura 3, se observa un panel BI que recoge toda la información histórica relacionada con la fiabilidad de una planta del sector Oil&Gas. Al conectar estos datos con el modelo, se permite una interacción inmediata de manera que el modelo resaltará todos aquellos elementos implicados en las gráficas de visualización de los datos, de manera que el proceso de compresión de los datos se simplifica infinitamente y se permite además detectar posibles correlaciones que nunca antes hubiera sido posible.
La Figura 4 muestra un desarrollo que conecta el modelo BIM con MSProject para verificar los conflictos que pueden ocurrir durante la planificación de los recursos humanos de diferentes subcontratistas de una planta. En consecuencia, y de acuerdo a las normas de seguridad establecidas, distintas esferas simulan el perímetro necesario para llevar a cabo cada una de las tareas planificadas con la seguridad requerida. El análisis de los posibles choques entre esferas detectará las zonas críticas, pudiendo identificar de forma temprana posibles interferencias y optimizando por tanto la gestión de los equipos de trabajo de la zona.
Por su parte, el desarrollo de la Figura 5 conecta el modelo 3D con la base de datos de las propiedades y estado relacionadas con la corrosión de tuberías, de manera que identifica la probabilidad de falla en cualquier sección de cada servicio. Esta es una manera increíble de mostrar en qué áreas la necesidad de mantenimiento predictivo es más alta y, gracias a la componente visual, se le puede generar un preciso control sobre la instalación que sin duda optimiza la eficiencia del control de mantenimiento.
Conclusiones
BIM Digital Twin es una herramienta no intrusiva y que no modifica la forma de trabajar, ya que se integra perfectamente con todos los niveles de gestión de una organización. Este mismo factor implica también que su implementación sea más rápida y, además, es una solución fácil de aprender a manejar, al no modificar los flujos normales de trabajo.
Por tanto, BIM Digital Twin se trata de un proyecto innovador basado en una de las tecnologías más disruptivas del momento: gemelo digital, la cual, concierne además a otros habilitadores digitales como BIM, Big Data, IoT o Ciberseguridad.
A partir de los casos de aplicación mostrados, se puede comprobar como el nivel tecnológico del BIM Digital Twin puede ser considerado como una propuesta de alto nivel, ya que no solo identifica un nicho de mercado para aportar soluciones prácticas a los usuarios, sino que es una herramienta con un potencial exponencial al complementar sus posibilidades con técnicas de Inteligencia Artificial o Blockchain.
Las correspondientes ventajas que supone la implementación de un gemelo digital derivan precisamente de la conjunción de todas estas tecnologías al conseguir un entorno protegido y seguro para experimentar espacios futuros, planificar mantenimientos preventivos, reducir margen de error y fallos o predecir resultados u optimizar el control de los parámetros de producción, entre otros.
En definitiva, BIM Digital Twin pretende ser el referente de un nuevo modelo de gemelo digital que utiliza la metodología BIM como una ventaja real competitiva para el desempeño diario en fase de operación y mantenimiento de activos.
Referencias
- M. Kerremans, «Top 10 Strategic Technology Trends for 2019: Digital Twins,» Gartner, 13 March 2019.
- E. Ries, El Método Lean Startup, Barcelona: Deusto S.A. Ediciones, 2012.