BARCELONA, 28 (SERVIMEDIA | Juan Ramírez, enviado especial)

Telefónica ha desarrollado un gemelo digital diseñado para optimizar la calidad en la producción de piezas industriales y con capacidad para tomar decisiones en tiempo real gracias al potencial de tecnologías como 5G, ‘edge computing’, ‘data analytics’ y ‘machine learning’.

Los gemelos digitales son representaciones virtuales del entorno físico (imágenes exactas), construidas en tiempo real gracias a la baja latencia que aportan las tecnologías 5G y ‘edge computing’. De esta forma, los datos generados en el proceso industrial son recogidos, modelados y analizados en el gemelo digital alojado en el ‘edge’, permitiendo tomar decisiones en tiempo real para optimizar el proceso de fabricación y actuar sobre el robot industrial con bajos tiempos de respuesta.

El gemelo digital, que Telefónica muestra estos días en su estand en la feria Mobile Congress de Barcelona, cuenta con un brazo robótico KUKA KR4, fabricado por la empresa de soluciones inteligentes de automatización KUKA, que simula la construcción de una pieza industrial y cuyos movimientos están sincronizados con la representación digital del brazo robótico y la pieza.

La demo ‘Making Smart Industry happen’ de Telefónica recrea virtualmente un proceso industrial con el objetivo de realizar simulaciones dirigidas a hacer más eficiente el modelo de fabricación y a detectar posibles fallos en la fabricación de las piezas generando actuaciones que garanticen su calidad.

«El gemelo digital está destinado a mejorar la toma de decisiones en tiempo real a las organizaciones. En este caso, la unión del mundo digital y físico de las fábricas requiere de un importante desarrollo tecnológico (5G, ‘edge computing’, ‘data analytics’ y ‘machine learning’) y permite a las empresas aumentar la precisión de sus procesos industriales y reducir el tiempo de producción consiguiendo, además, altos índices de calidad», afirma Leonor Ostos, manager de Innovación de Telefónica España.

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(SERVIMEDIA | Juan Ramírez, enviado especial)

28-FEB-2023 09:36 (GMT +1)

JRN/gja

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