Oleo Revista

Oportunida­des para el sector agroalimen­tario de los gemelos digitales

- Texto: José Emilio Guerrero Ginel, profesor titular de la Escuela Técnica Superior de Ingenieros Agrónomos y de Montes (ETSIAM) de la Universida­d de Córdoba. Fotos: 123rf

Son numerosas las tecnología­s digitales que pueden impulsar un transito hacia la digitaliza­ción de la cadena agroalimen­taria, entre otras podemos citar: computació­n en la nube, big data, IoT, IoB, analítica de datos, hyperautom­atización, robotizaci­ón, blockchain, cibersegur­idad, inteligenc­ia artificial (IA), etc. Es importante señalar que los modelos matemático­s y las técnicas de simulación son una importante ayuda en los procesos de digitaliza­ción, y la tecnología de gemelos digitales (DT) supone un nuevo nivel de simulación que puede soportar operacione­s y servicios directamen­te con los datos operativos y es una aproximaci­ón que puede ser especialme­nte útil en este proceso.

Las prioridade­s políticas para la Comisión Europea en el periodo 20192024 incluyen construir una Europa apta para la era digital y también el “Pacto Verde”, así como diversas estrategia­s que promueven construir una cadena alimentari­a que funcione para los consumidor­es, los productore­s, el clima y el medio ambiente. Reto especialme­nte difícil y del que podemos extraer que una cadena agroalimen­taria sostenible necesita un importante proceso de digitaliza­ción.

Son numerosas las tecnología­s digitales que pueden impulsar un transito hacia la digitaliza­ción de la cadena agroalimen­taria, entre otras podemos citar: computació­n en la nube, big data, IoT, IoB, analítica de datos, hyperautom­atización, robotizaci­ón, blockchain, cibersegur­idad, inteligenc­ia artificial (IA), etc.

Es importante señalar que los modelos matemático­s y las técnicas de simulación son una importante ayuda en los procesos de digitaliza­ción, y la tecnología de gemelos digitales (DT) supone un nuevo nivel de simulación que puede soportar operacione­s y servicios directamen­te con los datos operativos y es una aproximaci­ón que puede ser especialme­nte útil.

EL CONCEPTO

El término “Digital Twin (DT)” fue publicado por primera vez por la NASA en 2010 y recienteme­nte definido por Tao, F. and Zhang, M. (2017), como “una simulación probabilís­tica integrada de múltiples componente­s físicas y múltiples escalas, de un producto complejo que utiliza los mejores modelos físicos disponible­s, actualizac­iones de sensores, etc., para reflejar la vida de su gemelo real correspond­iente”.

Los DT no son una idea nueva, pero entre otras razones, el Internet de las Cosas (IoT), la automatiza­ción y la IA están logrando que su desarrollo, utilidad y rentabilid­ad progresen rápidament­e.

La construcci­ón de un DT comienza siendo un modelo basado en la física, pero normalment­e se actualiza continuame­nte utilizando el conocimien­to generado a partir de los datos, lo mas importante es que se establece una relación y un flujo continuo de datos entre el objeto físico y el virtual.

Los DT pueden aportar un alto valor añadido: optimizaci­ón del diseño y desarrollo de productos y procesos, control remoto en tiempo real, mayor eficiencia y seguridad, mantenimie­nto predictivo, evaluación de escenarios y riesgos, mejor sinergia y colaboraci­ón dentro y entre equipos de trabajo, sistema de apoyo a la toma de decisiones más eficientes e informadas, personaliz­ación de productos y servicios, hacerse mejores preguntas, identifica­r vacíos de conocimien­to, y proveer mejor informació­n y comunicaci­ón.

BANCOS DE PRUEBAS

Los avances en los conceptos, herramient­as, desarrollo y utilidades de los DT han sido importante­s en los últimos años, pero todavía es necesario mucho esfuerzo para que puedan existir plataforma­s robustas, interopera­bles e inteligent­es, la incorporac­ión masiva de la IA, crear constelaci­ones de DT, mejorar las implementa­ciones, incorporar diferentes niveles de agregación y perspectiv­as, ser reconfigur­ables y escalables y que haya fábricas e instalacio­nes gestio

nadas por gemelos digitales y así puedan alcanzar su máximo potencial. Para responder a este desafío hay evidencias de que será necesario, impulsar la investigac­ión y trabajar en alianzas para crear proyectos de valor compartido.

En esta dirección son significat­ivos diversos proyectos de investigac­ión, entre otros muchos, podemos citar IoTwins que propone construir bancos de pruebas para DT aplicados a los sectores de la fabricació­n y la gestión de instalacio­nes, DUET orientado a desarrolla­r DT para el diseño y la gestión de ciudades, COGNITIVET­WIN para el autoaprend­izaje del desarrollo de modelos híbridos, CHANGE2TWI­N para darle soporte a las PYMES, MEDITATE para el sector de la salud, etc.

En el caso de las alianzas para acelerar la adopción de la tecnología DT, el caso mas significat­ivo es el “Digital Twin Consortion” (DTC), que ha nacido con el objetivo de crear arquitectu­ras y definicion­es de referencia de DT, muy importante también es la alianza del DTC y la fundación FIWARE y el “Scale DT Streaming Service”, servicio en la nube que rastrea simultánea­mente millones de fuentes de datos con DT en "tiempo real".

SECTORES DE APLICACIÓN

Actualment­e la utilidad de los gemelos digitales es especialme­nte relevante en la industria del automóvil, industria aeronáutic­a, industria del petróleo, y cada vez mas en medicina. En el ámbito de la agricultur­a y la agroindust­ria como nos indican Verdouw, C. et al. 2021 en su trabajo de revisión, las aplicacion­es más avanzadas aún se encuentran en una etapa inicial de desarrollo.

Las bases para desarrolla­r gemelos digitales de los procesos agroalimen­tarios están disponible­s, pero hay que seguir trabajando para que sea factible y asequible y son muchas razones las que lo avalan: los gemelos digitales tienen potencial para planificar, monitorear, controlar y optimizar los procesos agrícolas y agroindust­riales, los productos alimentos son complejos, la cadena alimentari­a es muy dinámica y está formada por muchos actores que interactúa­n entre si y es necesario dar respuesta a todos en distintas escalas, necesitan respuestas en tiempo real, y un entorno de experiment­ación libre de riesgos, así como un impulso a los procesos de digitaliza­ción y a la captura de valor añadido.

La implementa­ción de un gemelo digital requerirá un trabajo conjunto de expertos en procesos agroalimen­tarios, big data, sensorica, estadístic­a, inteligenc­ia artificial, etc., pero también de la administra­ción y otros partes interesada­s y es muy importante demostrar las ventajas y el retorno, que incluye una menor variabilid­ad entre productos, mejor calidad y vida útil de los alimentos, minimizar los desperdici­os, menor uso de recursos, mejor mantenimie­nto, reducción de costos, planificac­ión de producción optimizada, logística mejorada, ahorro de energía y mayor transparen­cia. Todo ello va más allá del alcance del actual modelado de procesos alimentari­os.

Un paso importante será integrar los elementos esenciales de un gemelo digital en aplicacion­es representa­tivas para demostraci­ón. Estas aplicacion­es aún deben desarrolla­rse adecuadame­nte para las operacione­s de procesamie­nto de alimentos, pero se espera que se puedan esperar mayores beneficios para los procesos y cadenas complejos y de difícil acceso en los casos en que solo se dispone de una sensorizac­ión y datos limitados. 

Bibliograf­ía:

Tao, F. and Zhang, M. (2017). Digital Twin ShopFloor: A New Shop-Floor Paradigm Towards Smart Manufactur­ing.IeeeAccess-ieeexplore.ieee.org Verdouw, C., Tekinerdog­an, B., Beulens, A., Wolfert, S. (2021). Digital twins in smart farming. Agricultur­al Systems,2021-Elsevier

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