TL;DR

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Un Digital Twin necesita datos precisos, no perfectos — empieza pequeño e itera. Rompe silos para integrar distintas miradas; la analítica complementa la física y los expertos. No todo requiere tiempo real; mide valor pragmáticamente y evita promesas exageradas.

🧠 Data Modelling, Analytics y Digital Twins

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Algunas ideas clave desde la experiencia (no desde la moda)

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Cuando hablamos de Data Modelling, Analítica Avanzada y Digital Twins (DT), muchas veces la conversación se centra en la tecnología. Sin embargo, la experiencia muestra que el éxito rara vez depende solo de eso.

Quiero compartir tres ideas clave que suelen marcar la diferencia entre un piloto que queda en PowerPoint y una solución que realmente genera valor.

🔹 1. Buenos datos para buenos modelos

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Es bien sabido: sin buenos datos no hay buenos modelos. Pero es importante aclarar algo fundamental 👇

👉 Buenos datos no significa todos los datos.

• En la industria, la mayoría de los sensores fueron diseñados antes del IIoT e incluso antes de Internet
• Hoy trabajamos con adaptaciones, limitaciones de ancho de banda y costos de transmisión
• En muchos casos, solo una fracción (5–10%) de lo medido puede transmitirse al modelo

Por eso, esperar a tener el dataset perfecto suele ser la receta para no empezar nunca. Una estrategia mucho más efectiva es adoptar ciclos rápidos de:

🔁 probar – fallar – corregir

No hay que esperar demasiado para validar ideas. Habrá tiempo para fallar… y para mejorar.

🔹 2. La variedad rompe los silos

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Uno de los mayores valores de un Digital Twin es que permite que múltiples disciplinas vean el mismo activo desde perspectivas distintas.

Pensemos en un pozo:

• Un geólogo lo describe de una forma
• Un ingeniero de producción, de otra
• Un especialista en operaciones, de otra

Y todos tienen razón.

✨ Esa diversidad es justamente lo que hace potente a un DT.

Para construirlo, es necesario:

• Romper los silos de datos
• Romper también los silos de requerimientos y procesos

Aquí aparece una idea clave:

No importa quién es el dueño del dato, importa el problema que queremos resolver

Como me dijeron una vez (y no lo olvidé): ❤️ “No te enamores de la tecnología, enamórate del problema”.

🔹 3. La analítica no es la nueva física

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Este punto es crítico y a veces incómodo.

• Llevamos más de 100 años probando y validando fundamentos físicos
• Sabemos qué funciona y qué no
• Por eso existen los expertos, dentro y fuera de las compañías

La analítica avanzada no viene a reemplazar ese conocimiento. Viene a:

📈 expandirlo, complementarlo y escalarlo

La analítica:

• Usa grandes volúmenes de datos para respaldar hipótesis
• Ayuda a describir comportamientos complejos
• Desafía a los expertos a repensar soluciones conocidas
• Incluso permite formular preguntas que antes no imaginábamos

No se trata de “modelos vs expertos”, sino de modelos + expertos.

⏱️ ¿Un Digital Twin solo funciona con datos en tiempo real?

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No.

Un DT puede alimentarse tanto de:

• 🔴 Datos en tiempo real
• 📦 Datos batch (históricos)

No todas las funcionalidades requieren tiempo real.

Ejemplos donde sí aporta el tiempo real:

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• Monitoreo y recomendaciones online
• Optimización de ROP
• Predicción de velocidad de tripping y casing
• Mantenimiento predictivo

⚠️ Principales desafíos para implementar analítica avanzada

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En la práctica, los mayores obstáculos no suelen ser técnicos:

• 💰 Tecnología y TCO (Total Cost of Ownership)
• 🏢 Alineamiento organizacional
• 📉 Falta de información digital
• ❓ Valor de negocio poco claro
• 🧠 Sobre-diseñar soluciones que nadie necesita

💵 ¿Se puede medir el valor en USD o barriles?

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A veces sí, a veces no de forma directa.

Una analogía útil:

📱 ¿Puedes medir el valor de tener un smartphone en el bolsillo?

Quizás no exactamente, pero sí puedes medir las capacidades que habilita.

Algunos impactos típicos:

• Reducción de OPEX y CAPEX
• Mantenimiento predictivo vs mantenimiento por calendario
• Automatización de forecast y procesos de predicción
• Menor dependencia de especialistas en sitio (Excellence Centers)
• Más simulación en computadora, menos pruebas en campo

📌 Regla práctica:

El 20% de la variedad de datos suele generar el 80% del valor.

🚧 ¿Qué hacer si todavía no tienes la información adecuada?

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La realidad es simple:

nunca todo está perfectamente alineado.

Siempre hay pendientes:

• Gestión del cambio
• Procesos
• Presupuesto
• Disponibilidad y calidad de datos

Además, muchos sensores requieren:

• Hubs
• Agregadores
• Redes de terceros
• Encriptación y adaptaciones

La clave es:

• Usar los modelos solo para lo que los datos permiten
• No sobre-extrapolar
• No prometer más de lo que se puede entregar

👉 No estamos haciendo investigación académica. 👉 Estamos acelerando decisiones y resolviendo problemas reales.

📌 Explicación en pocas palabras

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Un Digital Twin es una copia digital de un activo real que usa datos para entender su comportamiento.

No necesita ser perfecto ni tener todos los datos desde el día uno.

• ✔️ Empieza pequeño
• ✔️ Integra distintas miradas
• ✔️ Apóyate en la física y el conocimiento existente
• ✔️ Usa la analítica para ampliar lo que ya sabes

Y, sobre todo:

🚀 menos promesas, más valor real.