Aplicación del Gemelo Digital para la Gestión Integral de la Fiabilidad
Homelowertripezone500x180px.png)
Ángel Cárceles Alonso
Responsable Ingeniería de Sistemas
Dirección de Ingeniería Conceptual e I+D+i
Navantia
Carmen López de Rojas
Ingeniería de Sistemas
Dirección de Ingeniería Conceptual e I+D+i
Navantia
1. RESUMEN
El desarrollo de los Gemelos Digitales en un ecosistema de tecnologías disruptivas está permitiendo abordar el desarrollo de nuevas capacidades en el campo de la Fiabilidad. Esto es posible gracias al uso convergente de modelos de simulación de comportamiento de los sistemas, fuertemente potenciado por la implantación del MBSE, con la capacidad de capturar el escenario de operación real del activo.
El objetivo de este trabajo es describir la hoja de ruta que se debería seguir a la hora de emplear el Gemelo Digital para la gestión integral de la Fiabilidad de un Sistema a lo largo de su ciclo de vida.
Este camino comienza durante el diseño, donde es necesario el desarrollo de modelos de Fiabilidad que permitan, entre otros, la evaluación del grado de Fiabilidad alcanzado por el diseño y servir de apoyo a la toma de decisiones para la evaluación de modificaciones al mismo. Estos modelos iniciales evolucionarán conforme se avanza en el ciclo de vida, según se tiene un mayor conocimiento del sistema (hasta culminar con información de operación en tiempo real) y cambian las necesidades que debe cubrir el modelo. En fases posteriores, una vez consolidado el diseño, el modelo integral de fiabilidad deberá ser capaz de participaren la planificación de mantenimientos, definición de necesidades de aprovisionamiento, evaluación de escenarios de operación, etc. En paralelo, estos modelos pueden ser integrados en el Gemelo Digital de modo que se puedan beneficiar de un algoritmo validado con información real de operación, obteniendo el máximo beneficio en el caso de disponerse de dicha información en tiempo real.
La interoperabilidad que ofrece el uso de un Gemelo de Digital de un sistema, permite hacer una aproximación holística al análisis de la fiabilidad y poder optimizar las acciones para evitar los fallos en los equipos y sistemas. Una de las conclusiones del trabajo realizado es la necesidad de establecer los mecanismos adecuados para dotar a los modelos de capacidad de crecimiento de cara al establecimiento de nuevos casos de uso que puedan surgir durante la vida útil del activo y el Gemelo. De una forma similar, se deberá definir un mecanismo estructurado de revisión de hipótesis de simulación y condiciones de contorno a aplicar de cara a dotar al Gemelo de la flexibilidad necesaria para adaptarse a los cambios en la operación del activo que puedan ocurrir.
PALABRAS CLAVE: Fiabilidad, MBSE, Modelos, Sistemas Complejos, Gemelo Digital
2. APLICACIÓN DEL GEMELO DIGITAL PARA LA GESTIÓN INTEGRAL DE LA FIABILIDAD
2.1. Contexto
En un entorno de diseño y producción de sistemas complejos, la Ingeniería de Sistemas es la herramienta clave que permite articular todos los stakeholders involucrados en el proceso, siendo además el actor responsable de establecer los mecanismos necesarios para asegurar el cumplimiento de todos los requisitos establecidos.
Esta disciplina está inmersa en un proceso de evolución motivado principalmente por la implantación de la industria 4.0 y más recientemente la 5.0. Esta evolución se materializa en el MBSE o Ingeniería de Sistemas Basada en Modelos (Model-Based System Engineering), que persigue el empleo de modelos como herramienta integral para la gestión de requisitos, análisis, diseño, producción verificación/validación y pruebas del producto.
Los modelos son ya de común aplicación en las distintas disciplinas de diseño, siendo además herramientas fundamentales en el diseño de los sistemas. MBSE aporta una gestión global de estos modelos, hasta ahora aislados y “propiedad” de cada área de diseño, de modo que además de ser una herramienta de dimensionamiento sean capaces de responder a las demás necesidades del proyecto. MBSE debe además generar o promover el desarrollo de nuevos modelos que permitan ese enfoque holístico del proyecto.
De este modo, la metodología MBSE complementa y mejora la función de la Ingeniería de Sistemas. La generación de un modelo de modelos permite que toda la información de las diversas disciplinas de ingeniería se almacene de forma integrada, de modo que haya una fuente única de información (dato único). Sus principales ventajas radican de esa representación única, integrada y veraz del proyecto, de modo que se consigue reducir errores, simplificar los canales de comunicación, facilitar el control de cambios, permitiendo además la reutilización de información en el futuro.
Ilustración 1. MBSE
Navantia actualmente está adaptando sus procesos y forma de trabajar a la metodología MBSE, coordinando procedimientos y herramientas de cara a obtener el mejor producto, el máximo conocimiento del mismo con un consumo optimizado de tiempo y recursos.
Ilustración 2. Modelo MBSE de Navantia
Este proceso evolutivo y cambio cultural está demostrando una gran potencia en las fases de diseño y construcción de los productos y no se ha hecho esperar el planteamiento de una estrategia similar para las fases de Operación y Sostenimiento . De este modo se puede hablar de MBPS Soporte de Productos Basada en Modelos (Model-Based Product Support). La utilización de modelos para soporte de actividades de sostenimiento durante su fase operativa sigue un concepto similar al del MBSE pero aplicado al sostenimiento, siendo NAVSEA de la US Navy su principal precursora.
La combinación de MBPS con la idea del Gemelo Digital de un producto abre el camino a implementar, con un esfuerzo contenido, nuevas funcionalidades durante la vida operativa del producto encaminadas a obtener el máximo rendimiento del producto de una forma coste eficiente. La integración de datos reales de operación y mantenimiento del producto, a poder ser en tiempo real, permite actualizar periódicamente los análisis de riesgo, fiabilidad, disponibilidad, mantenibilidad, que hasta ahora permanecían normalmente como una foto fija teórica tras la puesta en servicio.
Actualmente Navantia también trabaja en esta línea, combinando el empleo del Gemelo Digital con la metodología MBPS en lo que denominamos Gemelo Digital de Sostenimiento.
2.2. Definiciones
Modelo: Versión simplificada de un concepto, de un fenómeno, de una relación, de una estructura o de un sistema. Es una representación gráfica, matemática o física. Supone una abstracción de la realidad eliminando componentes innecesarios.
Simulación: Es la implementación de un modelo en un entorno específico que permite la ejecución del modelo teniendo en cuenta la variable tiempo.
Gemelo Digital (GD): Representación Virtual de un sistema que se actualiza a partir de datos reales de funcionamiento y emplea simulaciones e inteligencia artificial para ayudar a la toma de decisiones.
2.3. Objetivo
Navantia, empresa estratégica para la defensa nacional y líder tecnológico en la construcción naval y en la integración de sistemas complejos, así como en el desarrollo de productos y servicios en el sector de las energías verdes, se enfrenta a la necesidad de generar productos de alta disponibilidad en el que el factor coste está siempre presente sin la contrapartida de un ingreso asociado a la actividad del producto. Adicionalmente, la criticidad de las misiones que desempeñan los buques de guerra conduce a requisitos de fiabilidad muy elevados por parte de los clientes. Ambos factores, hacen que la evaluación de la fiabilidad del diseño realizado sea una parte importante dentro del desarrollo de los proyectos. El desarrollo de modelos de fiabilidad durante el diseño es la principal herramienta de que disponemos para asegurar el cumplimiento de los requisitos desde las etapas más tempranas del proyecto, permitiendo no sólo evaluar la fiabilidad del sistema sino ejercer la debida influencia en el diseño y definición del apoyo logístico del buque.
Por otra parte, la consolidación de políticas más modernas de sostenimiento por parte de las Armadas han promovido el uso de los indicadores de fiabilidad como input para la evaluación del estado de salud de los activos, así como herramienta de valoración ante los distintos escenarios de operación que se plantean durante la vida útil de los buques. Esta modernización incluye entre otras líneas de actuación la mayor participación de la industria en el mantenimiento, no solo del sistema en sí, sino también del sistema de sostenimiento, así como la actualización y revisión de este sistema de sostenimiento por medio de su realimentación con información de operación convirtiéndose de este modo en una herramienta de apoyo a toma de decisiones de cara al sostenimiento y a la operación de los buques. Esta modernización del paradigma del sostenimiento pasa por la realimentación con datos de operación, en tiempo real donde es factible, a través, fundamentalmente, del uso de gemelos digitales.
Todas estas circunstancias desembocan en la necesidad de desarrollar modelos de fiabilidad robustos que sean capaces de dar respuesta a las diferentes necesidades que surgen a lo largo del ciclo de vida de los buques. Estos modelos a su vez deben integrarse dentro del Gemelo Digital con el fin de aprovechar los datos reales de operación y funcionamiento, manteniendo así la vigencia de los resultados obtenidos durante toda la vida operativa de las unidades.
Navantia recoge esta necesidad dentro de sus estrategias de MBSE y de MBPS, encontrándose ante la situación de generar estos modelos y dar respuesta a estos nuevos requisitos. Dado que obtiene el máximo rendimiento del MBPS cuando éste es capaz de aprovechar los modelos generados en el entorno del MBSE, el objetivo del trabajo es establecer los pasos a seguir para desarrollar e implementar el modelo o modelos de fiabilidades adecuados que permitan su empleo tanto durante las fases de diseño y construcción como durante la vida operativa bajo el paraguas del Gemelo Digital.
Este modelo de fiabilidad de este modo planteado permitirá la gestión de la fiabilidad del activo durante todo su ciclo de vida, de una forma integral, coordinado con los demás elementos del proyecto bajo las metodologías MBSE y MBPS y alimentado durante la vida operativa bajo el entorno del Gemelo Digital.
2.4. Planteamiento de la solución
Para acometer el desarrollo e implementación de un modelo integral de fiabilidad de un buque, a emplear desde las fases más tempranas del diseño y su integración final en el gemelo digital es necesario seguir una serie de pasos, en cada uno de los cuales ha sido necesario responder a las preguntas pertinentes (que en ocasiones han sido difíciles de plantear y de responder) y establecer pequeñas metas, de modo que se establezcan tareas más pequeñas que finalmente conduzcan a la obtención de la solución final.
Paso 1: Definir el problema: análisis de las Necesidades del cliente.
El primer paso se centra en analizar las necesidades y objetivos del cliente, las misiones y actividades esperadas. Se espera que esto garantice una buena adecuación de la definición del modelo con respecto a su uso operativo real y defina las condiciones de verificación.
Los resultados de este paso consisten principalmente en una definición suficientemente exhaustiva de los stakeholders, las capacidades que se requieren, los escenarios de aplicación del modelo, las restricciones e hipótesis principales a considerar, etc.
De una forma muy simplificada, este paso debe resolver las preguntas de para qué se quiere usar el modelo y para quién es el modelo (usuario o usuarios finales).
Paso 2: Análisis del Sistema
El segundo paso se centra en el sistema en sí, con el fin de definir cómo puede satisfacer la necesidad operativa anterior, junto con su comportamiento y cualidades esperados.
Los resultados de este paso consisten principalmente en la descripción de la necesidad funcional del sistema, la interoperabilidad y la interacción con los usuarios y los sistemas externos y los requisitos del sistema.
De este modo se debe dar respuesta a la cuestión de qué debe hacer el modelo.
Paso 3: Arquitectura Lógica
El tercer paso tiene como objetivo identificar los componentes que integran el sistema, sus contenidos, relaciones y propiedades, excluyendo la implementación o problemas técnicos / tecnológicos. Esto constituye la arquitectura lógica del sistema.
Los resultados de este paso consisten en la arquitectura lógica seleccionada: definición de componentes e interfaces, incluida la formalización de todos los puntos de vista y la forma en que se tienen en cuenta en el diseño de los componentes.
Dado que la arquitectura debe validarse contra la necesidad, también se producen vínculos con los requisitos y los escenarios operativos.
Paso 4: Arquitectura Física
El cuarto paso tiene las mismas intenciones que la construcción de arquitectura lógica,
excepto que define la arquitectura "final" del sistema, lista para su implementación en las herramientas y condiciones seleccionadas.
Por lo tanto, introduce racionalización, patrones arquitectónicos, nuevos servicios y componentes técnicos, y hace que la arquitectura lógica evolucione de acuerdo con la implementación, las limitaciones y opciones técnicas y tecnológicas.
Los resultados de este paso consisten en la arquitectura física seleccionada: los componentes a producir, incluida la forma en que se tienen en cuenta en el diseño de los componentes. Aparecen a su vez nuevos links con requisitos y escenarios operativos.
Paso 5: Implementación de la Solución
Obtenida la arquitectura lógica del modelo, es momento de la implementación de la solución. Este paso debe cubrir no sólo el desarrollo tecnológico del modelo sino también su testeo, validación y verificación.
Este paso debe seguir un proceso suficientemente robusto que asegure un camino conducente a un modelo confiable, capaz de arrojar resultados adecuados y veraces que de verdad permitan el aprovechamiento de estos.
2.5. Propuesta de Hoja de Ruta
Para la elaboración de la hoja de ruta, se consideró necesario realizar un primer abordaje de los pasos 1 y 2 de modo que usando el resultado de dichas actividades como punto de partida del proceso se establecieran las siguientes actividades a desarrollar.
Globalmente se ha establecido un enfoque incremental para el trabajo, desarrollando una prueba piloto sobre un sistema de un buque, aceptando la idea de que de una sola vez no era eficiente tratar de dar respuesta a todos los escenarios y capacidades planteadas para el modelo integral de fiabilidad. Por ello, ante la falta de requisitos de un proyecto específico establecidos por un cliente externo, se estableció considerar a la propia Navantia como cliente interno generador de los requisitos. De este modo se espera tener una primera aproximación del modelo sobre la que progresar, apareciendo por ende la necesidad de planificar trabajos posteriores de refinamiento y evolución con el fin de implementar el completo de las capacidades hasta ahora identificadas así como los requisitos de otros clientes que puedan surgir.
Paralelamente, de cara a asegurar la capacidad de emplear el modelo durante todas las fases del ciclo de vida de los buques, así como asegurar su interoperablidad con el gemelo digital, se estableció que la herramienta de modelado sería MADe (Maintenance Aware Design environment), englobada dentro de la solución global de Siemens / Teamcenter hacia la que está transicionando actualmente Navantia.
Para el desarrollo de la prueba piloto, como vehículo conductor para la creación del modelo integral de fiabilidad para su futuro uso en unidades completas, se estableció la necesidad de acotar el alcance del mismo de cara a poder centrar los esfuerzos en el desarrollo del análisis. De este modo, se decidió emplear la planta propulsora como base, por reunir en un solo sistema una amplia casuística de componentes y equipos, modos de operación, perfiles de uso, etc. de forma que se asegure que el modelo desarrollado sea capaz de cubrir las particularidades de todos los diversos sistemas que conforman un buque.
Una vez recibidos los inputs del que se ha considerado el cliente principal y el sistema sobre el que desarrollar la prueba piloto, la hoja de ruta establecida para para la realización del modelo comprende las siguientes tareas principales:
- Recopilación de la información para la digitalización modelo de fiabilidad
- Desarrollo del modelo del prototipo en MADe para la digitalización modelo de fiabilidad
- Realización de un modelado físico
- Realización de un modelado lógico
- Realización de un modelado funcional
- Recopilación de dificultades a la hora de realizar la actividad, carencias de MADe y ventajas
- Modelado del prototipo mediante módulo de MADe Modelling.
- Desarrollo de análisis y estudios de fiabilidad
- Desarrollo de análisis de sensorización
- Análisis de resultados del prototipo para la digitalización modelo de fiabilidad y siguientes pasos
Una vez converjan el desarrollo de esta prueba piloto con la línea de actuación del gemelo digital, será necesario establecer una nueva tarea en esta hoja de ruta para asegurar su integración, que queda parcialmente cubierta por las propias características de la herramienta de modelado seleccionada, que ya incorpora un trabajo previo de integración con la plataforma bajo la que se está desarrollando el gemelo digital.
2.6. Experiencia, Lecciones aprendidas, Dificultades y Retos Futuros
Las dificultades que han aparecido ya desde la propia concepción de la hoja de ruta ponen de manifiesto la envergadura del trabajo propuesto. El trabajo planteado ya nace condicionado en parte por algunas decisiones previas, como la elección del software así como por la falta de concreción de los requisitos del cliente, estableciéndose solo capacidades deseables a las que tratar de dar respuesta con el modelo. De cara a la evolución del trabajo, se establece una línea paralela de documentación de los procesos de toma de decisión que se han seguido y su impacto en el modelo de cara a ser capaces en un futuro de abstraer el trabajo realizado y ser capaces de trasladarlo a otras herramientas (motivado quizá por requisitos de clientes) o mejora de las capacidades obtenidas (derivadas por ejemplo de un cambio en la definición de requisitos).
El propio avance en el proceso de definición amplía el conocimiento que se tiene, lo que en varias ocasiones ha provocado tener que volver atrás en el camino y cambiar el enfoque que se estaba dando a la tarea. Esta misma circunstancia se está produciendo derivada del mayor conocimiento de la herramienta de modelado y simulación, así como el planteamiento de nuevas capacidades y funcionalidades a exigir a la solución.
El mayor reto al que nos enfrentamos, por tanto, es consolidar la primera solución a desarrollar con el fin de poder disponer de un punto de partida robusto sobre el que realizar posteriormente evolutivos e incrementos de funcionalidad, a fin de evitar encontrarnos en un horizonte temporal de obtención de la solución incompatible con las necesidades de negocio de la empresa.
De cara al futuro, el propio desarrollo del trabajo plantea nuevas inquietudes que conducirán una vez finalizada esta empresa a la preparación de nuevas líneas de actuación. Principalmente surgen propuestas de nuevas capacidades basadas en la interconexión del modelo de fiabilidad con otros modelos de forma que exista una relación bidireccional que permita enriquecer los resultados y mejorar el producto obtenido, tanto en el diseño como durante la vida operativa. Entre las conexiones detectadas, se pueden destacar el diseño, la definición del aprovisionamiento (tanto el inicial en la puesta en servicio, como durante la vida operativa), la definición de la estrategia de mantenimiento (tanto la inicial en la puesta en servicio, como durante la vida operativa), actualización de las frecuencias de mantenimiento, safety y la ingeniería de factores humanos.
3. BIBLIOGRAFÍA
- INCOSE SE Vision 2020 (INCOSE-TP-2004-0042, Sep 2007)
- NAVSEA SEA06L Model Based Product Support (MBPS)
