A study on digital twin role in industry 5.0 manufacturing

Abstract

[ES] La Industria 5.0 está en sus albores y, con ella, ha surgido un nuevo paradigma en la relación entre humanos y máquinas. Esta nueva idea de industria establece que los humanos, la sostenibilidad y la resiliencia deben ser el centro de los objetivos de producción. De esta manera, la sociedad podría garantizar que se manufactura según las necesidades humanas. La Industria 4.0 vino con un fuerte desarrollo de tecnologías de automatización y sistemas ciberfísicos que permitirán este cambio de enfoque. Los Gemelos Digitales (DTs) se encuentran dentro de este grupo. Los DTs abren un nuevo abanico de oportunidades, especialmente en lo que respecta al pilar central de la humanocentricidad. Esta tecnología permite un modelado preciso de los sistemas, lo cual puede traducirse en predicciones exactas. Gracias a la aplicación de los DT, se podrían comprender mejor los factores de comportamiento, rendimiento e interacción humanos. Como resultado, la manufactura industrial puede mejorarse, desde la planificación de la producción priorizando la naturaleza humana del operador hasta el aumento del rendimiento humano y robótico mediante el establecimiento de una colaboración estrecha. Este trabajo tiene como objetivo investigar la literatura actual, examinar las aplicaciones que esta tecnología puede ofrecer en la manufactura y proporcionar un estado del arte tecnológico estructurado.

[EN] Industry 5.0 is at its dawn, and with it, a new paradigm of the human-machine relationship has emerged. This new idea of industry states that humans, sustainability, and resilience should be the center of the production goals. This way, society could ensure that it manufactures according to human necessities. Industry 4.0 came with a strong development of automatization technologies and cyber-physical systems that will enable this change in approach. Digital Twins (DTs) fall within this group. DTs open up a new range of opportunities, especially regarding the human-centricity central pillar. This technology enables sharp modeling of systems, which then can translate into accurate predictions. Thanks to the DT application, human behavior, performance, and interaction factors could be better understood. As a result, industrial manufacturing can be enhanced, from planning production prioritizing the operator s human nature to increasing human and robot performance by establishing close collaboration. This work aims to investigate the current literature, examine the applications this technology can offer within manufacturing, and provide a structured technology state of the art.