BIM y Digital twins | Transformación digital en la gestión de la infraestructura

El auge del uso de BIM en la infraestructura hace posible la ejecución de procesos constructivos en varias dimensiones, facilitando la visualización del proyecto y el desarrollo de su planificación, contribuyendo a su ejecución, gestión y operación. En este contexto, los gemelos digitales (o Digital Twins en inglés) asociados a BIM pueden permitir una mayor colaboración entre los diversos actores y hacer que las infraestructuras sean más inteligentes desde el punto de vista del uso de la tecnología, permitiendo una mejor atención a las necesidades de los usuarios.

Con la reciente digitalización de la industria de la construcción, la gestión de un proyecto, desde la idea hasta las fases de utilización, pasa a basarse en Building Information Modeling (BIM). Aunque el uso de BIM ya ha demostrado ampliamente su eficacia en la construcción civil, su dominio en infraestructuras aún se encuentra limitado o en fase de aplicación en diferentes contextos.

Sin embargo, el advenimiento de nuevas tecnologías de la información, como el Gemelo Digital (o Digital Twin en inglés), está promoviendo la transformación digital industrial. La gestión eficaz del ciclo de vida ahora debe considerar todas las fases del proyecto, especialmente operaciones y mantenimiento (O&M), donde el uso del modelo 3D ya no es el modelo digital, sino la duplicación digital de la infraestructura (Figura 1). Para facilitar la transición digital cuando los proyectos se dividen en varias fases, la infraestructura debe estar representada por un gemelo digital durante su ciclo de vida.

Figura 1. Gemelo digital de una autopista de un solo carril con puente de hormigón armado, desarrollado con software de Autodesk (Infraworks, Civil 3D, Revit y Navisworks Manage) y Trimble (TILOS).  

¿Por qué usar Digital Twin en los proyectos de infraestructuras?

Aunque la definición del Gemelo Digital estaba en el centro de las expectativas, el primer uso de este término fue en 2002 por Michael Grieves, durante una presentación industrial en PLM, quien lo definió como la representación virtual de productos físicos actuales.

Una definición más completa y común fue abordada posteriormente por Glaessegen y Stargel en 2012, quienes definen el Digital Twin como una simulación probabilística multifísica, multiescala e integrada de un producto complejo, utilizando los mejores modelos físicos disponibles y actualizaciones de sensores para reflejar la vida de su gemelo correspondiente. Sin embargo, estas definiciones bastante genéricas no ponen el foco en la característica más interesante de un Gemelo Digital (o Digital Twin en inglés), que es la adquisición de datos en tiempo real.

La implementación de un Gemelo Digital ya no solo concierne a objetos existentes, sino también a objetos que se fabricarán, construirán o producirán. También puede utilizarse para representar un proceso de producción o una fábrica conectada. En las últimas décadas, los conceptos de emparejamiento digital han sido adoptados por la industria para representar las propiedades físicas y digitales del estado actual y futuro de procesos y equipos.

Desde la definición del concepto de Gemelo Digital, este ha sido aplicado en diversas áreas industriales y muestra un potencial muy alto. El desarrollo de productos puede enfrentar varios desafíos, como largos ciclos de vida del producto, dificultades para personalizar productos y altos costos. No obstante, el  Gemelo Digital destaca por su capacidad para enfrentar estos desafíos, permitiendo probar nuevas ideas o configuraciones de productos, nuevos conceptos y nuevas simulaciones.

Entre los beneficios del  Gemelo Digital, destaca la colaboración. El gemelo digital permite la comunicación entre clientes y diseñadores. De hecho, el  Gemelo Digital es un mapeo fiel del producto físico y puede hacer que la comunicación entre clientes y diseñadores sea más transparente y rápida utilizando datos en tiempo real.

El modelo permite una conceptualización compartida que puede ser visualizada de la misma manera por un número ilimitado de personas, que no necesitan estar en el mismo lugar. Puede guiar perfectamente la mejora de nuevas versiones al considerar los comentarios de los clientes y los problemas surgidos en el uso de versiones anteriores.

En este contexto, el principal impacto de un gemelo digital es el rendimiento. Resulta que este aspecto de rendimiento es más relevante durante la fase de uso y mantenimiento. Entre otras cosas, un gemelo digital permite evaluar las capacidades actuales y futuras de un sistema.

 Con datos en tiempo real y una base de conocimiento, una simulación anticipada de comportamientos futuros permite la detección temprana de deficiencias de rendimiento, lo que, a su vez, genera ahorros. La optimización de la operación, fabricación, inspecciones y aprovechamiento de la vida útil del objeto es una mejora que puede ser facilitada por el DT. Los datos recopilados durante el ciclo de vida permitirán la mejora continua de proyectos y modelos, que podrán reutilizarse para el desarrollo de futuros productos.

La necesidad de Gemelos Digitales para infraestructuras

El proyecto nacional francés MINND (Modelado interoperable de información para una infraestructura sostenible) enumeró, mediante estudios, las siguientes necesidades para el desarrollo de DT para infraestructuras:

• Trabajo colaborativo: la accesibilidad a la información debe ser elegida por las empresas, monitoreando la singularidad del modelo, en detrimento de la necesidad de un modelo de datos único y un formato de intercambio neutral para crear, integrar o fusionar y gestionar datos parciales.
• Herramienta de estructuración: el sistema debe permitir que los modelos de datos sean gestionados por todos según sus funciones, cada información debe tener un propietario y este es responsable de la información compartida.
• Herramienta de creación y visualización 3D: para la creación e integración de modelos CAD y la gestión de planos 2D asociados al modelo 3D.
• Herramienta de capitalización para optimización: gestionar la evolución de la información, el proceso de validación para controlar el nivel de calidad y el nivel de fiabilidad.
• Herramienta de archivo y capitalización: el sistema de gestión debe permitir el registro de las modificaciones que un Gemelo Digital ha sufrido con mayor precisión en los objetos del modelo.

Aplicaciones de Digital Twins en infraestructuras – estudios académicos

Gemelo Digital de puentes de hormigón armado existentes con el uso de nubes de puntos etiquetados

Lu y Brilakis abordan los desafíos de la automatización de la gemelización de puentes, proporcionando un método de ajuste de objetos basado en el corte para generar el gemelo digital geométrico de un puente de hormigón armado existente a partir de cuatro tipos de nubes de puntos etiquetados.

La calidad de los modelos generados se mide utilizando métricas basadas en la distancia nube a nube. Los experimentos realizados en diez conjuntos de datos de nubes de puntos de puentes indican que el método logra una distancia media de modelado de 7,05 cm, mientras que el método manual alcanza 7,69 cm, y un tiempo medio de modelado de 37,8 s.

Los autores consideran los resultados como un gran avance con respecto a la práctica actual de gemelización digital realizada manualmente (Tabla 1), en la que el ajuste de formas 3D precisas a partir de nubes de puntos sigue siendo en gran parte dependiente del ser humano. Además, ninguno de los métodos existentes ha demostrado explícitamente cómo evaluar los modelos de datos de puentes resultantes de Industry Foundation Classes (IFC) en términos de precisión espacial utilizando mediciones cuantitativas. Con el método propuesto, el trabajo generó modelos DT con niveles de detalle entre LOD 250 y 300 (Tabla 2).

Tabla 1. Comparación de la distancia C2C (nube a nube) entre GT PCDs (datos de nubes de puntos reales) y Auto PCDs (datos de nubes de puntos automáticos) frente a PCDs del mundo real (datos de nubes de puntos), realizada por Lu y Brilakis . Fuente: Adaptado de Lu y Brilakis . 

Tabla 2. LOD 250-300 - Gemelos digitales generados por Lu y Brilakis . Fuente: Adaptado de Lu y Brilakis.  

Gemelo Digital asistido por la gestión del ciclo de vida basado en sostenibilidad para Sistemas de Afluencia Ferroviaria

Con la complejidad de las afluencias ferroviarias, la eficiencia y efectividad del mantenimiento pueden mejorarse integrando la práctica existente a través de BIM. En este sentido, Kaewunruen y Lian desarrollaron una investigación para establecer y analizar el primer BIM 6D del mundo para la gestión del ciclo de vida de un sistema de afluencia ferroviaria. Los autores trabajaron con BIM integrando 6 dimensiones de información de datos de campo utilizando los softwares Revit (Figura 2) y Navisworks (Figura 3).

Figura 2 - Modelo 3D completo del sistema de afluencia ferroviaria y sus componentes en Revit. Fuente: Adaptado de Kaewunruen y Lian. 

Figura 3 - Simulación 4D del sistema de afluencia ferroviaria en Navisworks. Fuente: Adaptado de Kaewunruen y Lian.  

Basado en la premisa de que los gemelos digitales de una infraestructura en 3D abarcan cronograma, costos y sostenibilidad a lo largo del ciclo de vida, Kaewunruen y Lian entienden que el uso de BIM para sistemas de afluencia ferroviaria tiene el potencial de mejorar el flujo general de información desde la planificación y el diseño de la afluencia, pre-ensamblaje y logística de fabricación, construcción e instalación, operación y gestión, hasta la demolición, obteniendo así un mejor desempeño y calidad del proyecto. Es decir, basado en información integrada del sistema de afluencia ferroviaria, el BIM 6D puede evaluar aspectos económicos, gerenciales y de sostenibilidad, logrando un equilibrio entre ellos.

El trabajo de Kaewunruen y Lian demuestra que BIM puede entregar plenamente sus beneficios esenciales a través del intercambio de información, facilitando la comunicación técnica, mejorando la calidad del proyecto, reduciendo errores de diseño, acelerando la implementación y el trabajo, disminuyendo la duración y los costos de construcción y aumentando la eficiencia del carbono, apoyando la gestión de proyectos y proporcionando a sus propietarios una mayor eficiencia operativa a lo largo del ciclo de vida del sistema de desvío ferroviario.

Los resultados de la investigación revelan que la emisión de material incorporado es el principal contribuyente a la huella de carbono, especialmente producida durante la fase de fabricación, mientras que la reconstrucción contribuye a la fase más costosa del ciclo de vida.

Integración de levantamientos no destructivos en un modelo digital preliminar orientado a BIM para su posible aplicación futura en la gestión de pavimentos viales

La integración de los resultados obtenidos de levantamientos no destructivos realizados a lo largo de una infraestructura vial en un modelo digital de pavimento puede ser un método útil para desarrollar un proceso eficiente desde el punto de vista de los Sistemas de Gestión de Pavimentos (SGP).

En este contexto, D'Amico et al. presentan un nuevo proceso experimental para implementar en un entorno BIM el conjunto de datos procesados a partir de dos levantamientos de condiciones de pavimentos (Figura 4), realizados en un estudio de caso.

Integración de datos y proceso de modelado digital, Datos de investigación, Elementos paramétricos, Integración de datos y modelado, Modelo actualizado, Investigación de inspección y mantenimiento. Figura 4. Integración de datos y proceso de modelado digital. Fuente: Adaptado de D'Amico et al.

La principal razón de la investigación de D'Amico et al. está relacionada con la necesidad de un sistema eficaz, capaz de evaluar continuamente las condiciones del pavimento y programar intervenciones de mantenimiento. Para los autores, tanto los instrumentos como los métodos para detectar la configuración del pavimento han evolucionado, con el desarrollo de herramientas de tecnología no destructiva, como escáneres láser y radar de penetración en el suelo. Esta evolución permitió que los principales resultados de la investigación demostraran la posibilidad de proporcionar un modelo de gemelo digital a partir del uso sinérgico de información geométrica y de diseño con los resultados del monitoreo realizado en una infraestructura vial. D'Amico et al. creen que el modelo puede ser potencialmente utilizado en futuras aplicaciones de SGP basadas en BIM (Figura 5).

Figura 5. Flujo de trabajo propuesto por D'Amico et al. para la integración de datos de investigación no destructivos en un modelo BIM. Fuente: Adaptado de D'Amico et al.