Gemelos digitales: la próxima generación de optimización de activos

Descubra el potencial transformador de los Digital Twins en mantenimiento predictivo y optimización de activos. ¡Explore aplicaciones en todas las industrias!
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Cristyn Narciso
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Ankit Kumar
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Laverne Angela Gadiah
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Digital Twins are breaking new ground in the predictive maintenance and asset optimization realm. Established businesses and startups alike are plugging into this emerging technology to monitor, diagnose and predict problems in real-time, particularly in manufacturing, healthcare, and supply chain sectors.

A digital twin is a virtual replica of an asset, process, or system that mimics the physical asset, which displays and predicts improvements and failures before they occur. With data processing capabilities and machine learning, digital twins can provide predictive analytics, performance optimization, customization, and failure prevention solutions.

According to a recent survey by Gartner, 75% of IoT leaders have planned to implement digital twin technology by 2021 which can save up to 25% in maintenance costs. Moreover, the digital twin concept has gained traction in the wake of the COVID-19 pandemic, as it enables remote collaboration, monitoring, and troubleshooting of assets to reduce human contact.

Companies like General Electric, Siemens, and Rolls-Royce have fueled the digital twin. We will explore in this post the definition, benefits, and applications of digital twins in various industries.

Definición de gemelos digitales y su papel en el mantenimiento predictivo y la optimización de activos

Los gemelos digitales son una replicación virtual de activos físicos, maquinaria o sistemas que pueden proporcionar información en tiempo real sobre el rendimiento operativo y mejorar la prestación de servicios. Desempeñan un papel fundamental en el mantenimiento predictivo y la optimización de activos al permitir a los ingenieros realizar un seguimiento del rendimiento e identificar fallas o fallos antes de que ocurran. Esto, a su vez, permite un mantenimiento proactivo, lo que reduce el tiempo de inactividad y los costos asociados.

Unlike traditional maintenance approaches such as corrective and preventive maintenance, digital twins enable production engineers to monitor equipment performance in real-time, and better diagnose issues with machinery leading to improved Overall Equipment Effectiveness (OEE) and reduced maintenance costs.

With digital twins, production processes can be fine-tuned, and bottlenecks eliminated, leading to higher productivity and efficiency gains throughout the asset lifecycle.

Beneficios del uso de gemelos digitales, incluida una mayor eficiencia y un menor tiempo de inactividad

Los gemelos digitales están ganando rápidamente popularidad en la industria manufacturera debido a los numerosos beneficios que ofrecen. Uno de los beneficios más importantes del uso de gemelos digitales es el potencial de mejorar la eficiencia de la maquinaria. Con los gemelos digitales, los fabricantes pueden monitorear el rendimiento de sus equipos en tiempo real y detectar problemas potenciales antes de que provoquen un tiempo de inactividad o requieran mantenimiento correctivo. Esto permite realizar un mantenimiento preventivo más eficaz, reduciendo la frecuencia y el coste de los procedimientos de mantenimiento correctivo.

Al comprender el comportamiento de sus equipos a través de datos de gemelos digitales, los fabricantes pueden optimizar la eficacia general de sus equipos (OEE) identificando cuellos de botella, ajustando los procesos de producción y reduciendo el desperdicio de producción. En resumen, la implementación de gemelos digitales puede proporcionar ahorros sustanciales de costos y mejoras de productividad, lo que los convierte en una inversión inteligente para cualquier instalación de fabricación.

Aplicaciones de gemelos digitales en diversas industrias, como la manufactura, la construcción y la atención médica.

Digital twins have emerged as a breakthrough technology that enables businesses to achieve operational excellence by improving the reliability, performance, and availability of their assets. The application of digital twins is beneficial in several industries, including manufacturing, construction, and healthcare.

Digital twins enable manufacturers to monitor machinery in real-time to identify potential issues before they turn into a breakdown. This technique helps to reduce downtime by implementing corrective and preventive maintenance, resulting in increased Overall Equipment Effectiveness (OEE) and production efficiency.

En la industria de la construcción, los gemelos digitales ayudan a optimizar el proceso de construcción, permitiendo a arquitectos e ingenieros identificar posibles fallas de diseño antes de que comience la construcción. Esto ayuda a minimizar el riesgo de retrabajo, ahorra tiempo y dinero y aumenta la eficiencia general del proceso de construcción.

En la industria de la salud, los gemelos digitales facilitan el diagnóstico y tratamiento de enfermedades complejas. Los Medical Virtual Twins (MVT) pueden simular diversas condiciones y predecir resultados, lo que permite a los profesionales de la salud tomar decisiones rápidas.

Tecnologías clave involucradas en la creación y gestión de gemelos digitales, como sensores de IoT y algoritmos de aprendizaje automático.

Digital twins have emerged as one of the most advanced predictive maintenance solutions, offering improved visibility and insight into equipment performance. Key technologies involved in creating and managing digital twins include IoT sensors and machine learning algorithms. IoT sensors can be used to collect real-time data on machinery, while machine learning algorithms can analyze this data to provide insights into potential issues or performance optimizations.

By leveraging data and analytics, digital twins enable both corrective and preventive maintenance, enabling manufacturing companies to optimize their machinery and improve OEE and production efficiency. With these technologies, digital twins provide a unique opportunity for companies to predict and prevent costly downtime and improve asset optimization.

Perspectivas de futuro y avances potenciales en el campo de los gemelos digitales

The field of digital twins has witnessed remarkable growth in recent years, and the future outlook remains promising. The implementation of digital twins has been a game-changer for the industry as it allows for real-time monitoring, analysis, and prediction of machinery performance.

The ability to perform corrective and preventive maintenance based on data-driven insights has a significant impact on a company’s bottom line, reducing downtime and maximizing Overall Equipment Effectiveness (OEE).

Se espera que la próxima fase de avance en el campo de los gemelos digitales implique una integración más completa de estos sistemas en el entorno de producción, creando un enfoque de todo el sistema para optimizar las operaciones.

Additionally, innovations in artificial intelligence and machine learning will help deliver even more precise insights and predictions, helping organizations uncover previously hidden opportunities for improvement, optimization, and discovering new sources of revenue.

Overall, digital twins offer companies the potential to achieve unprecedented levels of efficiency and cost savings while boosting reliability across production lines. Discover how our servicios de gestión de operaciones a medida puede ayudarle a mejorar el rendimiento operativo de su organización.

Conclusión

In conclusion, digital twins are set to become the next big thing in predictive maintenance and asset optimization. By creating real-time virtual models of machines, systems, and even entire factories, businesses can predict how assets will perform, simulate various scenarios, and ultimately make more informed decisions that can reduce unplanned downtime and increase overall efficiency.

As technology continues to evolve, the possibilities for what digital twins can do are endless, revolutionizing the way businesses approach asset management and predictive maintenance.


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