Towards a connected Digital Twin Learning Ecosystem in manufacturing: Enablers and challenges

Abstract

La evolución del gemelo digital, impulsada por la progresiva convergencia físico–digital, ha dotado a los sistemas de fabricación inteligente de ecosistemas de generación de conocimiento basados en nuevos modelos de colaboración entre los trabajadores y los procesos industriales. En este escenario, se espera que el gemelo digital actúe como una solución para la toma de decisiones, sustentada en la comunicación en tiempo real y en habilitadores basados en datos, lo que implica una estrecha cooperación entre trabajadores, sistemas y procesos. Para ello, la industria deberá afrontar los retos asociados a la construcción y el mantenimiento de nuevas infraestructuras técnicas y digitales, así como favorecer el desarrollo de las competencias de los trabajadores para abordar la creciente complejidad de los procesos industriales. Este artículo tiene como objetivo profundizar en la comprensión de las oportunidades de aprendizaje que ofrecen los ecosistemas emergentes de gemelos digitales de la Industria 4.0 en el ámbito de la fabricación. Para ello, se revisan diversos enfoques de aprendizaje centrados en la aplicación potencial del concepto de gemelo digital, tanto en ecosistemas de fabricación teóricos como reales. Además, se propone una definición original de Ecosistema de Aprendizaje basado en Gemelos Digitales, junto con una arquitectura conceptual en capas. También se describen los principales habilitadores de la convergencia físico–digital del gemelo digital, incluidos los marcos colaborativos, los enfoques basados en datos y las interfaces aumentadas en las que esta se basa. Adicionalmente, se profundiza en el concepto de Learning Factory (fábrica de aprendizaje), que se plantea como un marco de referencia común para la academia y la industria. En este contexto, se combinan las aplicaciones académicas y los escenarios complejos de demostración en consonancia con la habilitación de sistemas conectados y adaptativos, así como con el fortalecimiento de las competencias y habilidades de los trabajadores. La adopción del gemelo digital en producción se encuentra aún en una fase inicial dentro de la industria manufacturera, donde deben abordarse retos humanos y tecnológicos específicos. Las prioridades de investigación presentadas en este trabajo se consideran una base reconocida en la industria y tienen como objetivo contribuir a la integración progresiva del gemelo digital como un futuro ecosistema de aprendizaje.

The evolution of digital twin, leveraged by the progressive physical–digital convergence, has provided smart manufacturing systems with knowledge-generation ecosystems based on new models of collaboration between the workforce and industrial processes. Digital twin is expected to be a decision-making solution underpinned by real-time communication and data-driven enablers, entailing close cooperation between workers, systems and processes. But industry will need to face the challenges of building and supporting new technical and digital infrastructures, while workers’ skills development eventually manages to include the increased complexity of industrial processes. This paper is intended to reach a better understanding of learning opportunities offered by emerging Industry 4.0 digital twin ecosystems in manufacturing. Diverse learning approaches focused on the potential application of the digital twin concept in theoretical and real manufacturing ecosystems are reviewed. In addition, we propose an original definition of Digital Twin Learning Ecosystem and the conceptual layered architecture. Existing key enablers of the digital twin physical–digital convergence, such as collaborative frameworks, data-driven approaches and augmented interfaces, are also described. The role of the Learning Factory concept is highlighted, providing a common understanding between academia and industry. Academic applications and complex demonstration scenarios are combined in line with the enablement of connected adaptive systems and the empowerment of workforce skills and competences. The adoption of digital twin in production is still at an initial stage in the manufacturing industry, where specific human and technological challenges must be addressed. The research priorities presented in this work are considered as a recognised basis in industry, which should help digital twin with the objective of its progressive integration as a future learning ecosystem.