Doxa 2109

Los gemelos digitales no son sólo para las grandes empresas

Por Graham Kenny y Ganna Pogrebna

Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático

Harvard Business Review

#Doxa #gemelos #digital #empresa #IA #aprendizaje #automático #optimizar #variable #PYME #objetivo #comercial #diagrama #flujo #proceso #datos #construir #modelo

Resumen. Los gemelos digitales permiten a las empresas simular y optimizar repetidamente problemas complejos con múltiples variables, lo que reduce los costos de aprendizaje que conlleva la experimentación en el mundo físico. Si bien antes eran una actividad exclusiva de las grandes empresas, las pequeñas y medianas empresas (PYME) ahora pueden usar la IA para desarrollar gemelos digitales que les permitan simular y optimizar repetidamente problemas complejos con múltiples variables. La creación de estos gemelos es un proceso de cinco pasos que implica: establecer un objetivo comercial claro; trazar un diagrama de flujo claro del proceso que se va a hermanar; identificar y estructurar los datos que se necesitarán; construir el modelo digital de ese diagrama de flujo; y luego probar, implementar e iterar el modelo.

La ejecución de una estrategia es el momento más arriesgado porque es el punto en el que cualquier error de cálculo tiene un coste tangible. Una forma de reducir ese riesgo es repetir un proceso una y otra vez en un entorno experimental, mejorándolo un poco más cada vez. Es el tipo de cosas por las que son famosos los sistemas de mejora continua de Toyota. Pero esto puede ser difícil, ya que implica supervisar continuamente los datos y tomar muchas microdecisiones en respuesta a ello.

Sin embargo, existe una forma de realizar esta experimentación digitalmente: se trata de un gemelo digital, que es básicamente una réplica digital de un objeto o proceso, por ejemplo, una turbina eólica o una ruta de entrega. Los gemelos digitales, diseñados para un uso continuo, permiten a las empresas simular y optimizar repetidamente problemas complejos con múltiples variables. Esto reduce los costos de aprendizaje que conlleva realizar un experimento en el mundo físico.

Si bien antes eran dominio exclusivo de las grandes empresas, los gemelos digitales ahora son accesibles para las pequeñas y medianas empresas (PYME) gracias a la llegada de la IA avanzada. Los gemelos digitales permiten a las empresas simular y optimizar repetidamente problemas complejos de múltiples variables.

Aquí detallamos los cinco pasos a seguir para desarrollar tu gemelo digital a través de un caso de estudio de una PYME que creó un gemelo digital para un proceso de servicio crítico.

Cinco pasos para desarrollar tu propio gemelo digital

1. Defina su objetivo de negocio.

Tu recorrido comienza con el desarrollo de un objetivo comercial claro para tu gemelo digital. ¿Cuál es el problema que quieres resolver y qué resultados específicos buscas?

Vamos a continuar con una pequeña cervecería a la que llamaremos Brew Masters. Se trata de un fabricante de cerveza independiente con 27 empleados. Gracias a la mecanización moderna, Brew Masters produce más de 20.000 barriles de cerveza al año. La empresa se enfrenta a una competencia seria por parte de los grandes fabricantes de cerveza, con consumidores interesados ​​en el precio, la disponibilidad, la marca y el sabor, y con sus clientes, principalmente hoteles, especialmente interesados ​​en un servicio atento.

El suministro y la recogida eficaz de barriles es una parte importante del servicio al cliente de Brew Masters. Los hoteles necesitan un suministro constante de barriles para no quedarse nunca sin ellos y necesitan que los barriles vacíos se retiren de forma eficiente para maximizar el espacio de almacenamiento. Mientras tanto, Brew Masters necesita asegurarse de que un activo costoso, miles de barriles, no permanezcan inactivos a la espera de su entrega. Por ello, el objetivo de Brew Masters al crear un gemelo digital para sus operaciones de barriles era gestionar sus barriles de cerveza de forma eficiente a medida que se trasladan desde la cervecería hasta los clientes y viceversa.

2. Visualiza tu proceso.

El siguiente paso es crear un diagrama de flujo del proceso que se pretende mejorar u optimizar. Este diagrama debe representar el funcionamiento de principio a fin y ofrecer una imagen clara de dónde se encuentran los cuellos de botella, las ineficiencias o las oportunidades de mejora. Al desglosar cada fase del flujo de trabajo, tendrá una descripción general estructurada que le permitirá identificar los puntos de contacto críticos en los que es necesario recopilar datos o en los que las simulaciones computarizadas podrían tener el mayor impacto. Esto es especialmente útil al desarrollar un gemelo digital, ya que ayuda a traducir el proceso físico en un modelo digitalizado.

Brew Masters trazó un diagrama de flujo de todo el proceso de gestión de barriles, desde el llenado de barriles en la cervecería, pasando por la distribución a los hoteles, hasta la recolección final de barriles vacíos para su recarga. El diagrama de flujo ayudó a Brew Masters a visualizar cada punto de contacto en la cadena de suministro donde se manipulaban los barriles. Esta claridad permitió a la gerencia centrarse en las áreas más importantes para el cambio, como mejorar los tiempos de respuesta y minimizar los barriles inactivos.

3. Identificar los datos requeridos.

Comience por evaluar los datos que ya recopila, que pueden incluir métricas internas e influencias externas. Es esencial pensar en términos generales sobre los diferentes tipos de datos que genera su empresa o a los que puede acceder. Estos pueden abarcar desde la satisfacción del cliente y la eficiencia operativa hasta factores externos como el tráfico, el clima o incluso las condiciones del mercado. También es posible que deba instalar sensores de IoT (dispositivos electrónicos especializados) o integrar sus datos con otras fuentes, como sistemas de gestión de relaciones con los clientes (CRM). Cuanto mejores sean sus datos, más confiable será su gemelo digital, así que asegúrese de que sus datos estén estructurados, sean precisos y de fácil acceso.

Los maestros cerveceros recopilaron datos mediante etiquetas RFID (identificación por radiofrecuencia) adheridas a sus barriles de cerveza para rastrear su ubicación. Una aplicación para teléfonos inteligentes se comunicaba con estas etiquetas, lo que permitía al personal monitorear la ubicación de los barriles en cualquier momento, incluso mientras estaban de viaje.

4. Crea un modelo digital.

No es necesario que construya su gemelo digital desde cero, ya que existen diversas plataformas que ofrecen herramientas para la simulación y la integración de datos. Comience con un modelo básico y amplíelo a medida que recopile más datos. El gemelo digital no necesita ser perfecto desde el principio; puede evolucionar a medida que mejore su recopilación de datos.

Brew Masters optó por utilizar el Digital Twin Exchange de IBM y seleccionó una plantilla predefinida que coincidía estrechamente con sus necesidades (por ejemplo, seguimiento de activos, gestión de la cadena de suministro). Con la plantilla seleccionada, la dirección de la empresa trazó los pasos del diagrama de flujo en la estructura de la plantilla, creando un modelo virtual de su cadena de suministro de barriles de cerveza. Al etiquetar cada barril con RFID, Brew Masters creó una representación virtual de su stock de barriles. Esto permitió a la cervecería no solo rastrear, sino también simular los movimientos de los barriles a través de la cadena de suministro para dar cuenta de la posición de cada barril en tiempo real y pronosticar la demanda de los mismos.

5. Implementar, probar e iterar.

Una vez que haya creado su gemelo digital, pruébelo a pequeña escala para validar su rendimiento. La mejora continua es fundamental: los gemelos digitales deben evolucionar a medida que se implementa su estrategia y se dispone de nuevos datos.

Brew Masters puso a prueba su sistema de barriles de cerveza inteligentes con 3000 barriles. Con datos en tiempo real sobre la ubicación de cada barril, el prototipo permitió a la cervecería ver cuándo se estaban agotando los suministros de barriles en determinados hoteles y cuándo se estaban acumulando barriles vacíos. Al analizar estos números, el gemelo digital pudo predecir dinámicamente el momento perfecto para reabastecer a los clientes o recuperar los barriles vacíos.

Fundamentalmente, no se trataba de un sistema que se configuraba y se olvidaba. El gemelo digital de Brew Masters funcionaba con datos en tiempo real, lo que permitía una reconfiguración dinámica en función de las fluctuaciones de la demanda. Esto mejoró significativamente la satisfacción del cliente, lo que llevó a que las ventas se dispararan un 62% en el primer año después de la introducción del gemelo digital y un 34 % más en el segundo año. También llevó a la empresa a mejorar su programación de la elaboración de cerveza, elaborando para satisfacer la demanda prevista en lugar de almacenar el exceso de existencias y reduciendo el capital de trabajo en un 20%.

...

La ventaja competitiva suele provenir de la ejecución correcta de las tareas básicas, pero estratégicamente importantes. En el caso de Brew Masters, se trató de la gestión eficaz de los barriles de cerveza, llenos y vacíos, lo que generó clientes satisfechos (hoteles) y consumidores encantados.

Los gemelos digitales le ofrecen la posibilidad de experimentar con el cambio en busca de soluciones de ejecución de estrategias cada vez mejores para cerrar la brecha con sus competidores más grandes. Siga un enfoque estructurado. Esto significa comenzar con objetivos comerciales claros, luego diagramar su proceso, recopilar y estructurar datos, aprovechar plantillas listas para usar, probar su modelo a través de experimentos a pequeña escala y refinar continuamente su gemelo digital a medida que haya más datos disponibles.

Lea más sobre IA y aprendizaje automático o temas relacionados Estrategia, Gestión de datos y Ejecución de estrategias.

Graham Kenny es el director ejecutivo de Strategic Factors y autor de Strategy Discovery. Es un reconocido experto en estrategia y medición del desempeño que ayuda a gerentes, ejecutivos y juntas directivas a crear organizaciones exitosas en los sectores privado, público y sin fines de lucro. Ha sido profesor de administración en universidades de Estados Unidos y Canadá.

Ganna Pogrebna es director ejecutivo del AI and Cyber ​​Futures Institute de la Universidad Charles Sturt, responsable de ciencia de datos conductuales en el Instituto Alan Turing y profesor honorario de análisis empresarial conductual en la Universidad de Sídney.