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Simulación y Gemelos Digitales

Evaluar los cambios antes de comprometer recursos

Scenario simulation24 runs · throughput after line change
80100120140160month 035month 0 · median 100 · P10 100 · P90 100month 3 · median 102.9 · P10 99.2 · P90 108.9month 6 · median 105.3 · P10 100.8 · P90 113.2month 9 · median 110.0 · P10 102.5 · P90 114.7month 12 · median 113.7 · P10 103.8 · P90 119.0month 15 · median 115.6 · P10 107.9 · P90 125.3month 18 · median 119.3 · P10 108.2 · P90 130.1month 21 · median 120.3 · P10 109.2 · P90 136.9month 24 · median 122.8 · P10 108.9 · P90 139.3month 27 · median 128.4 · P10 105.3 · P90 142.6month 30 · median 132.9 · P10 107.2 · P90 145.1month 33 · median 136.0 · P10 108.0 · P90 148.9
units/h · indexmonth 35 · median 137.6 · P10–P90 111.9–151.3

Simulación y gemelos digitales

MNC Analytics desarrolla simulaciones y representaciones digitales que ayudan a las organizaciones a investigar cómo responden sus activos y operaciones ante distintas condiciones. Estas herramientas respaldan la evaluación de diseños, la planificación de capacidad, las decisiones de mantenimiento y la mejora operativa.

Combinamos ecuaciones físicas, lógica operativa y datos medidos según el propósito del modelo. Cuando se requiere una conexión permanente con un activo o proceso físico, diseñamos los mecanismos de datos y actualización necesarios para sostener un gemelo digital.

Qué ofrecemos

7

  1. 01

    Modelos físicos, basados en datos e híbridos

  2. 02

    Simulación de eventos discretos, basada en agentes y de dinámica de sistemas

  3. 03

    Calibración y validación de modelos frente a observaciones independientes

  4. 04

    Arquitectura de gemelos digitales y conexión con los datos operativos

  5. 05

    Análisis de escenarios, estudios de sensibilidad y evaluación de la incertidumbre

  6. 06

    Comparación de alternativas de equipamiento, políticas de operación y cambios de capacidad

  7. 07

    Modelos eficientes para evaluación repetida y apoyo interactivo a la decisión

Qué hace posible

Un entorno práctico para poner a prueba hipótesis y comparar opciones antes de modificar los sistemas físicos. Cada modelo se entrega con un propósito definido, un rango de operación y una comprensión de sus limitaciones.

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01Agricultura, agua y sistemas ambientalesArabia Saudí

Optimización de la programación de bombeo en una red de transporte de agua

Un modelo hidráulico y un optimizador entero-mixto programan las bombas en función de los periodos tarifarios y las restricciones de los depósitos, reduciendo el coste energético y manteniendo el almacenamiento dentro de los límites acordados.

  • -16%coste energético de bombeo
  • -38%arranques de bomba al día
  • 0superaciones de límite de depósito en 9 meses
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Coste energético mensual de bombeo, indexado a la baseBaseOptimizado
020406080100M1M2M3M4M5M6M1 Base: 100 índiceM1 Optimizado: 96 índiceM2 Base: 100 índiceM2 Optimizado: 90 índiceM3 Base: 100 índiceM3 Optimizado: 86 índiceM4 Base: 100 índiceM4 Optimizado: 84 índiceM5 Base: 100 índiceM5 Optimizado: 83 índiceM6 Base: 100 índiceM6 Optimizado: 84 índice
índiceM6 · 84 índice
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  • 27edificios sobre una única base de datos
  • 5 de 6rehabilitaciones dentro del rango de ahorro modelado
  • -11%intensidad energética de la cartera, primer año
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Ahorro modelado frente a medido, primera ronda de rehabilitaciónModeladoMedido
05101520B1B2B3B4B5B6B1 Modelado: 14 %B1 Medido: 13 %B2 Modelado: 9 %B2 Medido: 10 %B3 Modelado: 18 %B3 Medido: 16 %B4 Modelado: 7 %B4 Medido: 8 %B5 Modelado: 12 %B5 Medido: 11 %B6 Modelado: 10 %B6 Medido: 6 %
%B6 · 6 %
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