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enero 11, 2024

Auto Digital Twins 2: implantación de gemelos digitales en la industria

Los gemelos digitales o digital twins son una de las tecnologías más prometedoras del momento para numerosos sectores, y la industria es uno de los que más beneficios puede sacar.

En nuestro afán por investigar en este campo, nos hemos unido en un consorcio de innovación para desarrollar un proyecto que busca dotar a las pymes del sector industrial de una herramienta que automatice el proceso de captación de datos.

El objetivo de la solución, denominada Auto Digital Twins, es acelerar la digitalización y modernización de las infraestructuras corporativas y seguir avanzando en el paradigma de la Industria 4.0.

Gemelos digitales e industria

Los gemelos digitales permiten simular cómo se comporta una planta industrial, incluso antes de que llegue a existir. La simulación de los cambios en la producción permite evitar problemas antes de que se produzcan, minimizar tiempos de inactividad o personalizar la producción para adaptar la industria a la fabricación flexible.

A pesar de todas sus ventajas, los gemelos digitales encuentran barreras de entrada en cuanto al grado de digitalización, por la complejidad para la integración de los sistemas, la ausencia de personal cualificado o la falta de herramientas que automaticen el etiquetado de datos.

Para acabar con estos factores limitadores, se planteó el proyecto de Auto Digital Twins con el objetivo de dotar a la industria de una herramienta que permita acelerar la implantación de los digital twins y resolver uno de sus principales cuellos de botella: el elevado coste que tiene obtener y etiquetar los elementos 3D que componen las infraestructuras industriales.

Fase 1: Auto Digital Twins I

La primera fase del proyecto, Auto Digital Twins I, ya se ha completado y ha dado como resultado una herramienta de transformación de nubes de puntos a 3D. Se ha utilizado al robot Spot junto con el sensor Leica para escanear una instalación industrial y obtener nubes de puntos. Para ello, se ha desarrollado un visor con renderizado progresivo capaz de mostrar estas grandes nubes de puntos de manera fluida. Además, se han implementado algoritmos de IA sobre point cloud para reconocer objetos complejos y, una vez reconocidos, se han obtenido modelos 3D en formato estándar industrial, tales como BIM y CAD.

Fase 2: Auto Digital Twins II

En la segunda fase, estamos extendiendo la capacidad de la herramienta para la detección de objetos, en la cual se plantearon dos líneas de investigación:

  • Generación sintética de datos: se da respuesta al gran problema de falta de datos que tienen los modelos de IA para reconocer objetos. Para ello, se está desarrollando un generador sintético que sea capaz de crear escenarios virtuales de forma masiva etiquetados, con los que entrenar los modelos. Para mejorar el realismo de los datos sintéticos, se están estudiando con detalle los distintos condicionantes y parámetros de variación que caracterizan a los elementos que se pueden encontrar en un entorno industrial. Dichos datos sintéticos generados servirán para reentrenar los modelos de ML no supervisados, empleados en el reconocimiento automático de elementos entornos industriales.
  • Extender capacidades de la herramienta para la reconstrucción geométrica de objetos: se han incorporado dos nuevos mecanismos que mejoran la automatización de la generación de objetos 3D y BIM, lo que representa una de las ventajas e innovaciones más destacadas de la herramienta, pudiendo ahorrar innumerables horas de trabajo manual en este proceso.

De esta forma, el consorcio del que forma parte Plain Concepts junto a United y TycheTools, y onTech Innovation como coordinador, darán continuidad a los esfuerzos iniciados en la fase anterior de este proyecto para impulsar la implantación de gemelos digitales en las industrias y mejorarlos con nuevas y más ambiciosas funcionalidades.

Auto Digital Twins 2 responde a un cambio de metodologúa de trabajo en el modo de generación de datos 3D para crear gemelos digitales, suponiendo una herramienta tremendamente útil para las empresas industriales que quieran acelerar la digitalización y modernización de sus infraestructuras hacia un nuevo paradigma.

 

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Referencia del proyecto: AEI-010500-2023-17

Iniciativa financiada por el Ministerio de Industria, Comercio y Turismo dentro del programa de apoyo a las AEI para contribuir a la mejora de la competitividad de la industria española, y con el apoyo de la Unión Europea a través del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia

logo de proyecto financiado por la unión europea
Elena Canorea
Autor
Elena Canorea
Communications Lead