{"id":29409,"date":"2025-07-21T03:03:25","date_gmt":"2025-07-21T03:03:25","guid":{"rendered":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=29409"},"modified":"2025-07-21T03:03:25","modified_gmt":"2025-07-21T03:03:25","slug":"la-universidad-nacional-de-pusan-desarrolla-un-marco-para-mejorar-la-precision-de-gemelos-digitales","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=29409","title":{"rendered":"La Universidad Nacional de Pusan desarrolla un marco para mejorar la precisi\u00f3n de gemelos digitales"},"content":{"rendered":"
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Los gemelos digitales de los sistemas automatizados de manipulaci\u00f3n de materiales (AMHS) de las industrias de fabricaci\u00f3n de semiconductores y pantallas pueden ofrecer incertidumbre y discrepancia en los par\u00e1metros. Esto da lugar a predicciones inexactas que, en \u00faltima instancia, afectan al rendimiento. Para solucionar este problema, los investigadores de la Universidad Nacional de Pusan<\/a> (Corea) han desarrollado un nuevo marco x de calibraci\u00f3n bayesiana que tiene en cuenta simult\u00e1neamente la incertidumbre y la discrepancia de los par\u00e1metros, mejorando la precisi\u00f3n de las predicciones de los modelos de gemelos digitales. Este innovador marco x encierra un gran potencial para mejorar la aplicabilidad de los gemelos digitales en diversos sectores.<\/p>\n

\"Marco
El nuevo marco x de calibraci\u00f3n bayesiana mejora la precisi\u00f3n de los gemelos digitales en sistemas de manipulaci\u00f3n de materiales de industrias tecnol\u00f3gicas.<\/figcaption><\/figure>\n

Los gemelos digitales de los AMHS se enfrentan a dos problemas principales: la incertidumbre de los par\u00e1metros y la discrepancia. La incertidumbre en los par\u00e1metros se debe a par\u00e1metros del mundo real dif\u00edciles de medir con precisi\u00f3n, pero esenciales para un modelado exacto, mientras que la discrepancia tiene su origen en la diferencia de l\u00f3gica operativa entre el sistema del mundo real y el gemelo digital. La mayor\u00eda de los marcos x de calibraci\u00f3n a nivel de rendimiento pasan por alto la discrepancia y se centran \u00fanicamente en la incertidumbre de los par\u00e1metros. Adem\u00e1s, suelen requerir una gran cantidad de datos de campo.<\/p>\n

Calibraci\u00f3n bayesiana para mejorar los resultados<\/h2>\n

Para solucionar estos problemas, los investigadores aplicaron en su marco x la calibraci\u00f3n bayesiana modular a varios escenarios operativos. La calibraci\u00f3n bayesiana puede utilizar datos reales dispersos para estimar par\u00e1metros inciertos y, al mismo tiempo, tener en cuenta las discrepancias. Su funcionamiento se basa en la combinaci\u00f3n de las observaciones de campo y los conocimientos previos disponibles con los resultados de la simulaci\u00f3n de gemelos digitales mediante modelos probabil\u00edsticos, concretamente procesos gaussianos, para obtener una distribuci\u00f3n posterior de los resultados calibrados de los gemelos digitales en varios escenarios operativos.<\/p>\n

Los investigadores compararon el rendimiento de tres modelos: un modelo de campo que predice el comportamiento real directamente a partir de los datos observados; un modelo de referencia de gemelos digitales que solo utiliza par\u00e1metros calibrados; y un modelo de gemelos digitales calibrado que tiene en cuenta tanto la incertidumbre como la discrepancia de los par\u00e1metros.<\/p>\n

Teniendo en cuenta que el marco x desarrollado es un enfoque pr\u00e1ctico y reutilizable que puede emplearse para calibrar y optimizar con precisi\u00f3n gemelos digitales, este enfoque predijo con precisi\u00f3n las respuestas del sistema sobre el terreno para sistemas a gran escala con escasas observaciones sobre el terreno. Asimismo, respald\u00f3 la calibraci\u00f3n r\u00e1pida de futuros programas de producci\u00f3n en sistemas del mundo real. El sistema de calibraci\u00f3n tambi\u00e9n es apto para modelos digitales propensos a las discrepancias que se comportan de forma diferente a sus hom\u00f3logos del mundo real debido a la simplificaci\u00f3n de la l\u00f3gica o el c\u00f3digo.<\/p>\n

Los entornos de producci\u00f3n y manipulaci\u00f3n de materiales de alta complejidad, en los que la optimizaci\u00f3n manual supone un reto, tambi\u00e9n pueden beneficiarse de este marco x de calibraci\u00f3n, al tiempo que se permite el desarrollo de marcos x de gemelos digitales reutilizables y sostenibles que pueden aplicarse a diferentes industrias.<\/p>\n

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