Herramientas utilizadas

Un gemelo digital es una representación virtual de un activo físico que captura datos en tiempo real y permite simular comportamientos, realizar análisis predictivos y optimizar operaciones. Este documento describe el ecosistema completo de herramientas usadas para el desarrollo de los tres gemelos digitales en el proyecto TwIN Extremadura junto con las características principales de cada una de las herramientas.

1. Modelado BIM: SketchUp y Revit

Función Principal

El modelado de información de construcción (BIM) constituye la columna vertebral del gemelo digital, creando la representación geométrica y tridimensional del proyecto. Estas herramientas generan modelos que contienen no solo geometría visual, sino también información técnica del objeto físico.

SketchUp

SketchUp es una herramienta de modelado 3D versátil y accesible que facilita la creación rápida de geometrías complejas. En el contexto del gemelo digital, SketchUp permite:

  • Crear modelos 3D intuitivos
  • Generar geometrías con texturizados realistas
  • Exportar modelos en múltiples formatos compatibles con otras plataformas

Revit

Revit, desarrollado por Autodesk, es el software BIM profesional que proporciona capacidades avanzadas de modelado paramétrico:

  • Modelado paramétrico: Cambios en un elemento se reflejan automáticamente en todo el proyecto
  • Diseño colaborativo: Múltiples usuarios pueden trabajar simultáneamente en el mismo modelo
  • Automatización de documentación: Genera planos, especificaciones y listas de materiales automáticamente
  • Integración de disciplinas: Coordina diseños arquitectónicos, estructurales y de instalaciones (MEP)
  • Inteligencia de datos: Cada elemento contiene información técnica que enriquece el gemelo digital

Figura 1: Ejemplo de modelo BIM. Modelo BIM de CPD de COMPUTAEX

2. Visita Virtual: Matterport

Función Principal

Matterport transforma espacios físicos en representaciones digitales 3D inmersivas e interactivas, permitiendo la navegación virtual realista y el recorrido remoto de áreas sin necesidad de estar físicamente presentes.

Características Técnicas

  • Captura digital: Utiliza fotogrametría para crear modelos precisos del espacio
  • Recorridos interactivos: Los usuarios navegan por espacios tridimensionales de forma fluida e intuitiva
  • Alta precisión: Captura de detalles con resolución que permite análisis visuales detallados
  • Accesibilidad remota: La visita virtual es accesible desde cualquier dispositivo con conexión a internet

3. Almacenamiento de Datos: MySQL y MariaDB

Función Principal

El almacenamiento de datos es crítico para cualquier gemelo digital operacional. MySQL y MariaDB proporcionan la infraestructura de base de datos relacional que gestiona la información capturada por sensores, históricos de mediciones y metadatos del proyecto.

MySQL

  • Base de datos relacional estándar de la industria
  • Amplia compatibilidad con aplicaciones y plataformas
  • Soporte robusto y extensa documentación
  • Fiabilidad probada en entornos de producción

MariaDB

MariaDB es un fork de código abierto que ofrece mejoras significativas sobre MySQL:

  • Mejor rendimiento: Motor Aria permite caché de datos y optimización de consultas complejas
  • Thread pool dinámico: Optimización automática de recursos del servidor
  • Extensiones avanzadas: Incluye características como ColumnStore para big data y escalabilidad lineal
  • Compatibilidad total: Funciona como sustituto directo de MySQL sin conversión de datos
  • Motores de almacenamiento múltiples: Flexibilidad para diferentes tipos de datos (relacional, columnar, etc.)

Rol en el Gemelo Digital

  • Almacenamiento de series temporales de datos de sensores
  • Gestión de estados históricos del sistema
  • Almacenamiento de metadatos del proyecto
  • Indexación rápida de datos para consultas de análisis
  • Soporte para replicación y backup automático

4. Visualización de Datos: Grafana

Función Principal

Grafana es una plataforma de visualización y monitorización que transforma datos crudos en información accesible mediante dashboards interactivos en tiempo real.

Capacidades Principales

  • Dashboards personalizables: Creación de interfaces visuales adaptadas a necesidades específicas
  • Múltiples visualizaciones: Gráficos de líneas, barras, histogramas, mapas de calor, indicadores (gauges)
  • Series temporales: Especialización en datos que varían en el tiempo (temperaura, humedad, flujos, etc.)
  • Alertas automáticas: Notificaciones cuando datos superan umbrales predefinidos
  • Múltiples fuentes de datos: Conexión simultánea a diferentes bases de datos y sistemas

Integración en el Gemelo Digital

  • Visualización en tiempo real de datos capturados por sensores IoT
  • Monitoreo de parámetros operacionales del edificio o infraestructura
  • Análisis de tendencias históricas
  • Evaluación de eficiencia energética
  • Identificación visual de anomalías o estados críticos
  • Exportación e importación de paneles para reutilización y escalabilidad

Figura 2: Ejemplo de dashboard en Grafana. Dashboard de EDEA-CICE

5. Integración de Dashboards: MPSkin

Función Principal

MPSkin es una solución de personalización que amplía las capacidades de los recorridos virtuales de Matterport, permitiendo la integración de datos y dashboards directamente dentro de las experiencias inmersivas.

Capacidades de Integración

  • Overlay de Matterport: Se ejecuta como capa adicional sobre los recorridos virtuales
  • Sistema de gestión de contenidos: CMS intuitivo basado en APIs y SDK de Matterport
  • Personalización avanzada: Menús personalizados, etiquetas HTML, editor CSS/JavaScript
  • Puntos de información interactivos: Vinculación de datos, catálogos, videos y enlaces dentro del recorrido

Ventajas para el Proyecto

MPSkin cierra la brecha entre la visualización 3D inmersiva de Matterport y los datos operacionales de Grafana, permitiendo que los usuarios finales vean información contextual mientras exploran la visita virtual. Esta integración proporciona una experiencia única donde la geometría del espacio se combina con datos en tiempo real sobre su funcionamiento.

Figura 3: Ejemplo de visita virtual con datos integrados. Visita virtual CPD de COMPUTAEX

6. Entrenamiento de Modelos de Predicción: TensorFlow

Función Principal

TensorFlow es una biblioteca de código abierto desarrollada por Google que proporciona herramientas para el desarrollo y entrenamiento de modelos de inteligencia artificial y aprendizaje profundo. En el contexto del gemelo digital, TensorFlow permite crear modelos predictivos basados en redes neuronales que pueden aprender patrones complejos a partir de datos históricos capturados por sensores.

A diferencia de librerías como Scikit-learn que se enfocan en machine learning tradicional, TensorFlow está especialmente optimizado para redes neuronales profundas (deep learning). Esta capacidad resulta especialmente valiosa para gemelos digitales donde los fenómenos a predecir son multidimensionales.

Capacidades principales

  • Permite construir y entrenar modelos de aprendizaje profundo y machine learning utilizando grafos computacionales flexibles.
  • Computación distribuida y escalable, con soporte para CPU, GPU y TPU, facilitando el trabajo con grandes volúmenes de datos.
  • Portabilidad y despliegue multiplataforma: puede ejecutarse en servidores, dispositivos móviles, web y nube de manera eficiente.
  • Integración de alto nivel con API de Keras, simplificando la creación, entrenamiento y experimentación con modelos avanzados.
  • Ecosistema robusto con gestión de datos y modelos preentrenados listos para producción.

7. Características de los gemelos desarrollados

En este apartado se va a hacer un desglose de las herramientas utilizadas en cada uno de los gemelos digitales desarrollados en el marco del proyecto TwIN Extremadura. Además, se mostrará un análisis del nivel de madurez de cada uno de los gemelos digitales teniendo en cuenta la clasificación de la siguiente imagen.

Figura 4: Niveles de madurez de un gemelo digital. Fuente

7.1. Centro de Procesado de datos de COMPUTAEX

En cuanto a la madurez, el gemelo digital del CPD de COMPUTAEX es de nivel 3-4 ya que tiene algunas características de los gemelos de nivel 4 pero no las tiene todas. Por ejemplo, si que tiene analítica en tiempo real y optimización energética; sin embargo, no podemos hacer simulaciones what-if.

7.2. Edificio EDEA-CICE

En cuanto a la madurez, este gemelo digital es de nivel 2 ya que se tiene un sistema de sensores operacional y varios dashboards donde se puede ver su información.

7.3. Horno de carbón vegetal

  • Modelo BIM: Revit
  • Simulación de datos: Python

En cuanto a madurez, este gemelo digital es de nivel 1 ya que se tiene un modelo BIM y una propuesta de sensorización.

8. Conclusiones

Este conjunto de herramientas forma un ecosistema potente para la creación y operación de gemelos digitales profesionales. La combinación de:

  • Modelado BIM (SketchUp/Revit)
  • Visita virtual (Matterport)
  • Almacenamiento de datos (MySQL/MariaDB)
  • Creación de dashbopards (Grafana)
  • Integración de datos con representación virtual (MPSkin)
  • Análisis predictivo (TensorFlow)

permite pasar de una simple representación 3D a un gemelo digital operacional que genera valor tangible para gestión, mantenimiento y optimización de nuestro activo físico.

Scroll al inicio