es.wedoany.com Noticia: Siemens, en colaboración con NVIDIA, ha lanzado un nuevo software llamado "Digital Twin Builder" para los mercados de Reino Unido e Irlanda. Este producto combina IA industrial, simulación y datos físicos en tiempo real, ayudando a las empresas a tomar decisiones de forma rápida y a gran escala en entornos virtuales.
Este Digital Twin Builder forma parte del portafolio Siemens Xcelerator y se presentó por primera vez en el evento bienal de demostración de tecnología industrial "Transform 2026", celebrado en Mánchester. Brian Holliday, director ejecutivo de Siemens en Reino Unido e Irlanda, junto con Anthony Hills, director regional de NVIDIA en Reino Unido e Irlanda, demostraron cómo el uso de gemelos digitales integrales, datos operativos en tiempo real e IA física permite tomar decisiones más rápidas y con menor riesgo.
Esta herramienta permite a las empresas industriales combinar datos 2D y 3D de los gemelos digitales de Siemens con información física en tiempo real, operando en un entorno de visualización en tiempo real gestionado y seguro basado en la biblioteca NVIDIA Omnibus. Las empresas pueden construir y mantener rápidamente este entorno global, colocando de forma segura los datos de producción virtuales y físicos en una experiencia 3D de alta fidelidad gestionada durante todo el ciclo de vida del producto, proceso o instalación.
Digital Twin Builder permite a las empresas integrar datos de gemelos digitales con información física, generando así información en tiempo real para visualizar e iterar cualquier elemento de los procesos de fábrica o productos en el campo.
Esta solución ya se ha implementado en PepsiCo, siendo la primera colaboración de Siemens con NVIDIA en la industria. PepsiCo utiliza tecnología avanzada de gemelos digitales e IA para transformar las operaciones de fábrica y cadena de suministro, siendo también la primera empresa global de bienes de consumo envasados (CPG) en adoptar gemelos digitales para remodelar la simulación y prueba digital de fábricas e instalaciones de almacenamiento. Este enfoque ayudó a PepsiCo a identificar hasta el 90 % de los problemas potenciales antes de realizar cualquier modificación física. Tras la primera implementación, el rendimiento aumentó un 20 %, la validación del diseño se acercó al 100 %, los ciclos de diseño se aceleraron y los gastos de capital (Capex) se redujeron entre un 10 y un 15 % al descubrir capacidad oculta y validar inversiones en entornos virtuales.
KION, empresa global de soluciones de cadena de suministro y logística, también está utilizando esta tecnología para lograr la simulación paralela y en tiempo real de múltiples procesos, liberando así niveles de eficiencia y flexibilidad que antes eran inalcanzables.
Siemens afirma que el uso de IA industrial para simular procesos completos tiene como objetivo ayudar a las empresas a gestionar la presión de conectar y simular datos complejos y masivos a lo largo del ciclo de vida de la ingeniería y la producción, con el fin de mejorar la productividad, alcanzar objetivos de rendimiento de productos y producción, aumentar la resiliencia y reducir las emisiones. Las empresas pueden modelar instalaciones, líneas de producción o procesos, y luego probar su respuesta a diferentes escenarios, como cambiar la distribución de la fábrica, introducir nueva automatización, aumentar la capacidad, modificar el flujo de materiales en el almacén o validar equipos antes de su instalación. Al utilizar IA industrial en todo el proceso, las empresas pueden optimizar el rendimiento y probar múltiples escenarios de productividad.
Brian Holliday, director ejecutivo de Siemens en Reino Unido e Irlanda, señaló que las organizaciones en los sectores industrial y de infraestructura enfrentan nuevos desafíos complejos y necesitan transformarse más rápidamente, pero es difícil experimentar en fábricas y redes eléctricas en funcionamiento, ya que cada cambio implica costos de esfuerzo, gastos, energía o riesgo. La IA industrial y la simulación digital ofrecen a las empresas un método práctico para probar decisiones y diseños antes de que generen costos en el mundo físico. Señaló que los equipos pueden optimizar líneas de producción para aumentar la capacidad o reducir el consumo de energía, validar diseños de automatización para optimizar realmente los resultados comerciales deseados, mientras abordan problemas típicos de proyectos. Holliday destacó que el producto ya se utiliza con clientes principales en Estados Unidos y tiene un gran potencial para respaldar la transformación industrial del Reino Unido, ya que reduce fundamentalmente la carga de trabajo de ingeniería de software, que ha sido un obstáculo para la adopción de gemelos digitales. Al conectar simulación, IA física y datos operativos en tiempo real, las empresas pueden resolver rápidamente problemas reales, actuar con mayor confianza y reducir el riesgo de errores costosos.
