IoT y gemelos digitales para evitar parones ante apagones o lo que venga

En un mundo donde las disrupciones son la nueva normalidad —desde interrupciones en la cadena de suministro hasta desastres naturales o fluctuaciones impredecibles en la demanda— las organizaciones ya no pueden permitirse ser reactivas. Hoy más que nunca, la resiliencia operativa debe construirse desde el núcleo de los procesos industriales, y eso comienza con datos en tiempo real, mantenimiento predictivo y una transformación digital basada en gemelos digitales.

Daniel Field, Head of emerging technologies en UST.

La transformación digital en la industria ha abierto las puertas a un enfoque más inteligente del mantenimiento. Al adoptar mantenimiento predictivo, las organizaciones y sobre todo las manufactureras pueden optimizar sus estrategias y asegurar que las intervenciones se realicen justo cuando se necesitan —ni antes ni después—, mejorando así la productividad, reduciendo el tiempo de inactividad y minimizando los costos operativos.

El verdadero poder de este enfoque reside en su capacidad de anticipación. Al integrar sensores IoT que recogen datos continuamente y sistemas de inteligencia artificial que detectan patrones de comportamiento anómalo, las máquinas pueden “hablar” y avisar antes de que algo falle. Así, el mantenimiento deja de ser una carrera contra el reloj para convertirse en una acción estratégica.

Más allá del mantenimiento, la revolución industrial 4.0 nos ha entregado una herramienta crítica para la gestión de crisis y la toma de decisiones proactiva: los gemelos digitales.

Estos modelos virtuales de sistemas físicos permiten simular, monitorear y optimizar operaciones en tiempo real. Al aprovechar los datos recogidos por sensores IoT, los gemelos digitales reflejan fielmente el comportamiento de activos y procesos, permitiendo a los equipos simular distintos escenarios y tomar decisiones rápidas, informadas y basadas en evidencia.

Desde UST, como empresa multinacional de tecnología digital, estamos implementando gemelos digitales en diversos ámbitos, desde una reserva natural hasta las líneas de montaje en fábricas, y los sistemas eléctricos de los coches.

Así por ejemplo en la industria farmacéutica, los gemelos digitales permiten simular condiciones ambientales críticas que afectan la producción de ingredientes farmacéuticos activos (API), asegurando el cumplimiento normativo y la seguridad. Además, permiten modelar el impacto de eventos disruptivos —como desastres naturales—, facilitando respuestas rápidas y efectivas. Igualmente, en el caso de otros sectores como el automotriz los fabricantes pueden monitorear las líneas de producción y ajustar parámetros en tiempo real para responder a cambios en la demanda. También ayudan a gestionar con precisión los cambios de modelo, asegurando transiciones fluidas sin comprometer calidad ni rendimiento.

Los gemelos digitales no se restringen a modelar objetos y espacios físicos. En UST hemos trabajado con gemelos digitales del ciclo de vida de materiales, vinculando datos de los sensores IOT en centros de producción con sensores en los centros de reciclaje para informar un pasaporte de producto digital dinámico, pensado específicamente en la economía circular. De esta forma se puede maximizar el valor secundario de los materiales y así justificar mayor inversión en medidas de sostenibilidad a lo largo de la vida del material.

La implementación combinada de mantenimiento predictivo y gemelos digitales aporta múltiples beneficios medibles:

• Mayor conocimiento situacional: visibilidad en tiempo real sobre procesos y sistemas complejos.
• Predicción precisa de eventos: capacidad de simular escenarios antes de que se conviertan en crisis.
• Toma de decisiones optimizada: decisiones más rápidas e informadas con base en datos confiables.
• Colaboración interfuncional mejorada: todos los equipos acceden a una única fuente de verdad.
• Reducción de riesgos y costos: se eliminan pruebas físicas innecesarias y se evitan errores humanos.
• Equilibrio entre oferta y demanda: mejora la planificación de capacidad y el uso eficiente de recursos.
• Mitigación de fallos en tiempo real: al detectar anomalías antes de que se intensifiquen.

La resiliencia industrial ya no depende solo de la experiencia o la intuición: se construye sobre datos. Una estrategia efectiva de gestión de crisis parte de:

1. Recogida de datos: mediante dispositivos IoT instalados en puntos clave de la planta.
2. Análisis inteligente: uso de IA y machine learning para detectar patrones y predecir fallos.
3. Simulación virtual: integración de gemelos digitales para validar soluciones sin riesgos físicos.
4. Edge computing: procesamiento de datos en el lugar para reducir la latencia y aumentar la seguridad.
5. Automatización de decisiones: para responder más rápido y con menor margen de error.
6. Gobernanza y seguridad de datos: asegurar una infraestructura sólida y protegida contra amenazas.
7. Cambio cultural: fomentar una mentalidad basada en datos y aprendizaje continuo en todos los niveles.

Las tecnologías como los gemelos digitales, el mantenimiento predictivo, el IoT industrial y la analítica avanzada ya no son opcionales. Son el núcleo de una nueva generación de fábricas inteligentes, capaces de responder con agilidad a las crisis, minimizar interrupciones y maximizar el valor de cada decisión.

Adoptarlas no se trata solo de digitalizar: se trata de rediseñar la forma en que operamos, predecimos, reaccionamos y evolucionamos. Porque en el entorno industrial actual, no gana el más grande, sino el más adaptable.