Cómo crear un modelo de gemelo digital: guía paso a paso

La innovadora tecnología de gemelos digitales ofrece numerosas ventajas en el sector AECO. De hecho, podríamos afirmar que en unos años, el éxito de una empresa dependerá de la correcta creación y gestión del gemelo virtual.

Principalmente, sabemos que los gemelos digitales ofrecen a los equipos de trabajo la posibilidad de conocer a fondo la obra durante todo su ciclo de vida y permiten una gestión y mantenimiento completos. Pero, ¿sabemos cómo crear adecuadamente el modelo de un gemelo virtual?

En este artículo encontrarás una guía completa que te explica paso a paso cómo hacerlo. Además, descubrirás que crear un modelo de gemelo digital puede ser realmente sencillo, solo necesitas utilizar un programa de gemelo digital.

¿Para qué sirve utilizar un modelo de gemelo digital en la industria de la construcción?

En la industria de la construcción, un modelo de gemelo digital representa una réplica virtual detallada y constantemente actualizada de una estructura u otro elemento. En este sentido, esta réplica sirve para:

• gestionar todo el ciclo de vida del edificio o activo;
• monitorizar el rendimiento en tiempo real;
• recopilar datos en tiempo real;
• probar una variedad de escenarios;
• prever posibles problemas;
• identificar oportunidades de optimización.

Aplicaciones prácticas del Digital Twin en el sector de la construcción

El Digital Twin puede intervenir en diferentes fases del ciclo de vida de un activo y ser útil, tanto si se trata de un bien de nueva o reciente construcción como si el bien en cuestión es un edificio histórico.

En el párrafo anterior hemos enumerado a grandes rasgos las aplicaciones del Digital Twin en el sector de la construcción, pero vale la pena subrayar su importancia en este campo desde el punto de vista de la predictibilidad. Uno de los objetivos principales y, por lo tanto, de las principales aplicaciones prácticas de rastrear digitalmente un bien es precisamente el de querer ser predictivos, anticipando la evolución y los desarrollos futuros.

Los resultados de este enfoque son bien visibles también o, sobre todo, en la realización del Digital Twin de un edificio existente, ya sea monumental y de relevancia histórico-artística o una vivienda común del siglo pasado.

Edificios históricos

En este caso, el Building Information Modeling se transforma en Heritage o Historical Building Information Modeling, en breve HBIM. Gracias al desarrollo del HBIM, es posible crear modelos detallados de edificios históricos con objetos paramétricos inteligentes, es decir, que contienen información sobre el edificio, sus componentes y todas sus características, que pueden ser actualizadas, reemplazadas e implementadas con el tiempo.

Además de la modelación geométrica, el Digital Twin de un edificio existente permite realizar de manera detallada y completa los análisis sobre el estado actual: levantamiento material, identificación de fenómenos de degradación, cuadro de fisuras, etc.

El nivel de integración puede llegar a incluir en el modelo datos relativos al contexto social y a la componente humana, fundamentales para garantizar la máxima optimización de los sistemas.

Este grado de digitalización permite el desarrollo de estrategias de mantenimiento del bien que sean precisas sobre el estado actual detectado, sobre las necesidades que surgen y calibrando modalidades, tiempos y costes.

Nueva construcción

Ahora, cambiando la atención del campo del Heritage al de los edificios de nueva construcción, dos ejemplos reales dignos de ser mencionados son:

• el Terminal 5 de Heathrow en Londres, ejemplo que demuestra la eficacia de la tecnología Digital Twin en las actividades de construcción. En este proyecto, que involucró a una multitud de stakeholders, diseños complejos y tiempos apremiantes, el uso de la tecnología digital twin resultó fundamental en la fase de construcción y continuará siéndolo en la fase de gestión y mantenimiento;
• el The Shard en Londres, intrincado proyecto en el cual el gemelo fue perfectamente integrado con diseños arquitectónicos y simulaciones estructurales para proporcionar un enfoque predictivo a la fase ejecutiva. Una vez finalizada la construcción del bien, su Digital Twin continuó siendo un recurso clave en el monitoreo del rendimiento en curso del edificio, con especial atención a la eficiencia energética y a la integridad estructural.

¿Cómo crear un modelo de gemelo digital en 3 sencillos pasos?

Para crear un gemelo digital, te recomiendo seguir estos 3 sencillos pasos:

1. crear un modelo 3D completo que recopile información de todos los campos de diseño (arquitectura, estructura, MEP). Por lo tanto, en esta etapa, es importante contar con el apoyo de la metodología BIM y herramientas como escáneres láser o drones;
2. asociar información actual a cada objeto creado y conectarlos a sensores IoT para recopilar datos en tiempo real. Esto te permitirá mejorar la gestión en las fases de diseño, ejecución y mantenimiento;
3. hacer un seguimiento de toda la información recopilada, crear informes detallados para mantener todo bajo control y llevar a cabo intervenciones específicas.

Gemelo digital de un edificio: datos e información

Modelo de gemelo digital: prácticas en la construcción

Aquí tienes algunas prácticas que debes seguir para crear un modelo de gemelo digital de una construcción desde cero:

1. definir claramente el propósito y el alcance: antes de comenzar, es fundamental establecer con precisión el objetivo principal y las aplicaciones específicas para las cuales se utilizará el gemelo digital. Crear un gemelo digital sin una comprensión clara de los desafíos puede llevar al fracaso del proyecto. Es esencial identificar quién será responsable de la gestión del modelo, cómo se gestionará y qué funcionalidades debe incluir;
2. identificar componentes clave: es importante determinar qué información debe integrarse en el modelo del gemelo digital;
3. capturar y personalizar el entorno construido virtualmente: el gemelo digital debe representar con precisión el objeto real que se está replicando. Para lograr este objetivo, se recomienda utilizar tecnologías avanzadas como la fotogrametría, el escáner láser y los sensores para crear un modelo lo más realista posible;
4. compartir y analizar el modelo de manera colaborativa: aprovecha la tecnología en la nube para compartir toda la información y actualizaciones del gemelo digital con el equipo de trabajo. Este enfoque permite coordinar de manera más efectiva las decisiones operativas y las elecciones durante el proyecto.

¿Qué software se utiliza para crear un gemelo digital?

Para crear un gemelo digital eficaz, es esencial utilizar software de vanguardia que puedan adaptarse a tus necesidades específicas. Estas herramientas deben permitirte trabajar directamente en el modelo para simplificar los procesos de construcción, acelerar los tiempos de finalización del proyecto y minimizar el desperdicio de recursos.

Por eso, te recomiendo probar un software de gemelo digital altamente versátil que te permita:

• actualizar los modelos virtuales en tiempo real: mantener siempre actualizado tu modelo digital es fundamental para una gestión eficiente;
• compartir actualizaciones en tiempo real con todo el equipo de trabajo a través de la tecnología en la nube: la colaboración instantánea y el acceso compartido a la información son cruciales para el éxito del proyecto;
• integrar datos e información BIM en el gemelo digital: una integración completa entre tu modelo de gemelo digital y los datos BIM puede mejorar significativamente la eficiencia operativa;
• administrar ecosistemas IoT directamente en el gemelo digital: la integración de dispositivos IoT permite monitorear y controlar los activos en tiempo real;
• monitorizar el rendimiento de los activos y planificar el mantenimiento: evaluar el rendimiento y planificar intervenciones de mantenimiento preventivo es esencial para garantizar la durabilidad y eficiencia de los activos.

Puntos clave del artículo sobre “Cómo crear un modelo de digital twin”

• El Digital Twin es una réplica virtual dinámica que representa un activo en su ciclo de vida completo.
• Las aplicaciones prácticas del Digital Twin van desde la gestión predictiva hasta el mantenimiento de los edificios existentes a través del HBIM.
• Los pasos clave para la creación del Digital Twin son modelación 3D, integración de datos IoT y gestión de la información.
• Las características de un software para la gestión, el monitoreo y la optimización del modelo digital deben permitir la integración con los datos IoT, el análisis predictivo y la colaboración en la nube.

FAQ- Preguntas frecuentes sobre el «modelo de digital twin»

¿Qué se entiende por Digital Twin?

Un Digital Twin es una representación virtual de un activo físico, sistema o proceso, actualizada en tiempo real a través de datos provenientes de sensores y otras fuentes. Esta réplica digital permite monitorear, analizar y optimizar el rendimiento del activo durante todo su ciclo de vida. Para profundizar, lee también: Digital Twin: qué es y cómo puede mejorar la eficiencia de tu empresa

¿Cuáles son las principales categorías de Digital Twin?

• Modelos para componentes individuales: representan partes específicas de un sistema.
• Modelos para activos interconectados: incluyen múltiples elementos conectados entre sí para formar un sistema más amplio.
• Modelos para sistemas complejos: simulan el funcionamiento de infraestructuras complejas.
• Modelos para procesos operativos: optimizan flujos de trabajo y cadenas productivas.
• Modelos especializados: como el HBIM (Heritage Building Information Modeling) para edificios históricos o los gemelos digitales urbanos para la gestión de las ciudades inteligentes.

¿Cuáles son las principales diferencias entre BIM y Digital Twin?

El BIM es una metodología para la gestión de la información de un edificio en fase de diseño y construcción, mientras que el Digital Twin es un modelo dinámico y actualizable que representa el activo en tiempo real durante todo su ciclo de vida. Para profundizar, lee: “BIM y Digital Twin: diferencias y usos en el sector AECO”.

¿Cuáles son los componentes fundamentales de un modelo de Digital Twin?

• Modelo digital: representación virtual detallada del activo físico.
• Datos en tiempo real: flujos de información recopilados a través de sensores IoT, telemetría y otras fuentes.
• Infraestructura de conectividad: redes y protocolos para la transmisión y actualización continua de los datos.
• Motores de análisis y simulación: herramientas para el procesamiento de datos, modelación predictiva y optimización.
• Plataforma de gestión: software que permite interactuar con el Digital Twin, visualizar los datos y tomar decisiones estratégicas.

¿Cuál es el propósito de un modelo de Digital Twin?

El modelo de Digital Twin tiene como objetivo crear una réplica virtual de un activo físico, permitiendo monitorear, analizar y optimizar su ciclo de vida completo. En el sector de la construcción, se utiliza para gestionar edificios, infraestructuras e instalaciones en tiempo real, mejorando el mantenimiento, la seguridad y la eficiencia operativa.

¿Cuáles son los beneficios de utilizar un modelo de Digital Twin?

• Mantenimiento predictivo: gracias a los datos en tiempo real, es posible prever fallos y optimizar las intervenciones de mantenimiento.
• Mejora del proceso de toma de decisiones: el análisis avanzado de datos permite decisiones más informadas y estratégicas.
• Optimización del rendimiento: el monitoreo constante permite reducir el consumo energético y mejorar la eficiencia operativa.
• Reducción de costes y tiempos de construcción: simulaciones y pruebas virtuales minimizan los errores de diseño y el desperdicio de recursos.
• Gestión inteligente de los activos: la digitalización permite una gestión integrada de todo el ciclo de vida del activo.

¿Cuán importante es la integración con IoT para un Digital Twin?

La integración con sensores IoT para un digital twin es fundamental, ya que permite recopilar datos en tiempo real y mejorar la gestión predictiva del activo.

¿El Digital Twin puede aplicarse a edificios existentes?

Sí, a través del levantamiento 3D y la modelación HBIM es posible crear un gemelo digital de edificios existentes para mejorar su mantenimiento y gestión.

¿Cuáles son los ámbitos de aplicación de un modelo de Digital Twin?

• Construcción e infraestructuras: optimización del diseño, construcción y gestión de edificios y obras públicas.
• Manufactura e industria 4.0: simulación y optimización de los procesos productivos para aumentar la eficiencia.
• Energía y servicios públicos: monitoreo y gestión de redes eléctricas, plantas de producción y distribución.
• Salud: creación de gemelos digitales para dispositivos médicos y estructuras sanitarias para mejorar la gestión y el mantenimiento.
• Automotriz y transportes: desarrollo de vehículos inteligentes y gestión de infraestructuras de movilidad.
• Ciudades inteligentes: planificación y gestión inteligente de redes urbanas para mejorar la calidad de vida y la sostenibilidad ambiental.

¿Cómo crear un modelo de Digital Twin?

• Definición de objetivos: establecer el propósito del Digital Twin y las necesidades operativas.
• Creación del modelo virtual: generar una representación digital precisa del activo físico.
• Integración de datos y tecnologías: conectar el modelo a sensores IoT y sistemas de recopilación de datos en tiempo real.
• Análisis y simulación: implementar herramientas avanzadas para evaluar el comportamiento del activo en diferentes escenarios.
• Mantenimiento y actualización continua: asegurarse de que el Digital Twin refleje siempre las condiciones reales y esté optimizado con el tiempo.

¿Cuáles son los principales obstáculos en la creación de un Digital Twin?

• La complejidad de la recopilación de datos.
• La necesidad de software avanzado.
• La gestión de la información a lo largo del tiempo.

¿Cuánto tiempo requiere la creación de un Digital Twin?

Depende de la complejidad del proyecto. Puede variar de semanas a meses según la recopilación de datos, modelación e integración de sensores.

¿Qué papel tiene la Inteligencia Artificial en los Digital Twins?
La IA permite analizar grandes cantidades de datos para identificar tendencias, prever fallos y mejorar la gestión de los activos de manera proactiva.