Q Talks Episodio 3 - El viaje del gemelo digital

[QTalks Ep.3]
El viaje del gemelo digital: de los pioneros a la adopción masiva

Los gemelos digitales son la comidilla de la ciudad, pero ¿cómo están evolucionando? Desde los primeros usuarios hasta el potencial de adopción masiva, ¿cómo pueden las últimas soluciones ayudar a las empresas de agua a cerrar el abismo digital?

Al ofrecer un espejo virtual del mundo físico, los gemelos digitales están permitiendo a los profesionales del agua probar el impacto de los cambios antes de que se realicen.

Únase a este último QTalks con el periodista ambiental Tom Freyberg para escuchar a los expertos en gemelos digitales mientras se abren paso entre la exageración con ejemplos de adopción de gemelos digitales, lecciones aprendidas e ideas sobre hasta dónde se puede impulsar esta aspiración digital.

A nuestro anfitrión Tom Freyberg se le unieron tres líderes de opinión:

Biju George, vicepresidenta ejecutiva de servicios públicos de Ampcus y ex directora de operaciones de DC Water
Pilar Conejos, Especialista en Suministro de Agua – Gemelos Digitales
Gigi Karmous-Edwards, copresidenta de SWAN Digital Twin

Los pioneros históricos de los gemelos digitales

Tom comenzó pidiéndole a Biju que reflexionara sobre cómo comenzó el viaje del gemelo digital en DC Water. Biju dijo que los verdaderos pioneros del gemelo digital fueron aquellos que desarrollaron el modelo físico para los sistemas de distribución y recolección de agua, los modelos de inundación y los modelos de tratamiento, ya que esto les permitió planificar y diseñar las instalaciones. El uso de esos modelos, combinados con datos en tiempo real, les ayudó a tomar decisiones operativas.

Biju también dijo que los gemelos digitales se han implementado a lo largo de todo el ciclo de tratamiento del agua, desde la red de agua potable hasta las plantas de tratamiento de aguas residuales.

A continuación, Tom comentó que el gemelo digital de Valencia es un caso de estudio muy citado del típico viaje del gemelo digital y le pidió a Pilar que recapitulara el camino que tomaron. Dijo que el camino del gemelo digital de Valencia ha sido largo y es el resultado del proceso de digitalización de la empresa que comenzó hace 15 años, y que comenzaron el viaje tan temprano que tuvieron que desarrollar el modelo hidráulico desde cero.

En cuanto a las lecciones aprendidas, Pilar dijo que garantizar la calidad de los datos es crucial para cualquiera que desee lograr la realización de un gemelo digital confiable.

Reducción de costes operativos con gemelos digitales

Luego, Tom le preguntó a Gigi sobre a quién más considera pioneros de los gemelos digitales, además de DC Water y el gemelo digital de Valencia. Gigi dijo que la computación en la nube en sí misma es un verdadero cambio de juego en términos de gemelos digitales. Dijo que cada vez más empresas de servicios públicos se están dando cuenta de los beneficios de la computación en la nube en términos de rentabilidad y solo pagan por lo que usan.

Reflexionando sobre por qué esto cambia las reglas del juego, Gigi dijo que esto cambia los modelos de negocio y permite a los proveedores no solo vender cosas que requieren mucho capital que solo las empresas de servicios públicos más grandes pueden permitirse, sino también vender software y datos como un servicio con una suscripción mensual, lo que es muy rentable para las empresas de servicios públicos más pequeñas. Esto, dijo, permite que las empresas de servicios públicos lo vean como un gasto operativo en lugar de un gran costo de capital inicial.

Gigi también comentó cómo la computación en la nube permite a las empresas de servicios públicos ampliar el uso de los recursos de la CPU, lo que les permite ejecutar simulaciones más complejas que involucran muchos más recursos de los que tendrían en los servidores locales.

Lecciones aprendidas

Tom continuó preguntándole a Biju cómo la disponibilidad de la computación en la nube y el software como servicio habría cambiado la forma en que se hacían las cosas en DC Water.

Biju dijo que esta disponibilidad habría significado más opciones y mejor facilitadas en la creación de servicios para las empresas de servicios públicos. Dijo, por ejemplo, que una empresa de servicios públicos con una fuente de agua debe estar alerta a cualquier contaminante en el agua, por lo que un modelo de flujo vivo que sea accesible para todos los que usan la fuente de agua les habría ayudado a tomar decisiones más rápidas.

Al plantearle la misma pregunta a Pilar, dijo que la disponibilidad habría acortado los procesos en su conjunto. También dijo que su gemelo digital está evolucionando todo el tiempo.

El coste de los gemelos digitales

El panel recibió una pregunta sobre qué tan costoso es para un gemelo digital cumplir con el requisito de un modelo calibrado.

Gigi comenzó haciendo referencia a un experimento reciente con Lakewood, California, que tuvo problemas con la calibración de su modelo. Dijo que proporcionaron el modelo EPAnet existente de su red y dos meses de datos SCADA a Qatium, y en unas pocas semanas pudieron actualizar el modelo en la plataforma Qatium. Gigi dijo que este es un gran ejemplo de lo rápido que se puede calibrar un modelo utilizando herramientas económicas como Qatium.

Biju continuó diciendo que lo que está marcando la diferencia desde la perspectiva de un gemelo digital son los sensores en tiempo real. Dijo que el nivel de precisión que proporcionan reduce los costos, ya que su modelo se convierte en un modelo en vivo en lugar de algo que solo se usa de vez en cuando. Por lo tanto, las calibraciones en tiempo real se convierten en parte de las operaciones diarias.

También dijo que no predice que los costos aumentarán, ya que los modelos son cada vez mejores, y los sistemas en tiempo real permiten tomar decisiones en tiempo real y respuestas más rápidas a los problemas.

Cómo el aprendizaje automático está cambiando la forma en que se crean los gemelos digitales

Al panel se le hizo otra pregunta sobre el impacto del aprendizaje automático en la forma en que se crean los gemelos digitales.

Pilar comenzó diciendo que el machine learning es una parte importante de un gemelo digital y que tenemos que aprovechar los algoritmos de machine learning. Dijo que combinar la información proporcionada por los algoritmos de IA con el potencial de los modelos hidráulicos les permite extraer información mucho más completa. Dijo que el aprendizaje automático les permite desarrollar patrones, operaciones óptimas y limpieza de datos.

Biju dijo que el aprendizaje automático es la herramienta que permite la necesidad de menos sensores, ya que puede entrenar sus sistemas para llenar los vacíos. También dijo que el aprendizaje automático está permitiendo el modelado de situaciones en las que no ha habido mucha intervención anteriormente.

Para finalizar la discusión, Tom preguntó al panel si el camino tradicional para lograr un gemelo digital necesita ser interrumpido. Pilar dijo que si hay nuevas formas de acortar el proceso, entonces estas deberían ser consideradas, mientras que Gigi planteó el punto de que ya estamos en una fase de disrupción en términos de IA y computación en la nube.