Nell’era digitale odierna, l’innovazione tecnologica ha raggiunto livelli precedentemente inimmaginabili, trasformando radicalmente il modo in cui viviamo, lavoriamo e interagiamo con il mondo che ci circonda. Una delle innovazioni più promettenti e rivoluzionarie in questo panorama è rappresentata dai “Digital Twins” o gemelli digitali. Questa tecnologia, che combina il mondo fisico con quello virtuale, sta aprendo nuove frontiere in svariati settori, dalla manifattura all’urbanistica, dalla sanità all’agricoltura, dimostrando un potenziale immenso per ottimizzare i processi, migliorare i prodotti e prevenire i problemi prima che si verifichino.
di Marco Rossoni
Un digital twin può essere definito come un insieme di costrutti di informazione che imita la struttura, il contesto e il comportamento di un asset fisico individuale/unico, o di un gruppo di asset fisici, e che viene aggiornato dinamicamente con dati provenienti dal suo gemello fisico durante tutto il suo ciclo di vita e guida le decisioni che generano valore. Gli elementi essenziali di un gemello digitale sono una rappresentazione virtuale (modello), una realizzazione fisica (asset) e un trasferimento di dati/informazioni (connessione) tra i due. Di conseguenza, sembrerebbe che per avere un gemello Digitale è necessario un asset fisico. È proprio così?
Il digital twin e il ciclo di vita del prodotto
Un gemello digitale dovrebbe coprire l’intero ciclo di vita di un asset fisico, dalla fase di progettazione e ingegneria (“Come Progettato”), alla fase di produzione (“Come Costruito”) e alla fase operativa/manutenzione (“Come Utilizzato” e “Come Mantenuto”). Questo assicura una migliore connessione tra i flussi informativi e garantisce la continuità della conoscenza lungo il ciclo di vita, migliorando efficacia ed efficienza e affinando costantemente i progetti.
I modelli e i dati dell’asset fisico sono elementi critici del Gemello Digitale. I modelli rappresentano correttamente l’asset e forniscono mezzi per l’analisi, la simulazione e l’ottimizzazione lungo il ciclo di vita del prodotto. Possono essere basati su dati, fisica/simulazione o un ibrido dei due. I dati, raccolti in tempo reale dall’asset fisico, sono scambiati tra i modelli tramite standard e protocolli di comunicazione avanzati e piattaforme cloud. Questi dati vengono utilizzati per analisi descrittive, diagnostiche, predittive e/o prescrittive per supportare il processo decisionale in ogni fase del ciclo di vita.
I gemelli digitali possono coprire ogni stadio del ciclo di vita di un sistema. Ad esempio, un gemello digitale di un materiale può combinare modelli fisici multilivello, esperimenti fisici e approcci di apprendimento automatico per una rappresentazione virtuale completa, considerando anche le incertezze epistemiche e aleatorie. I gemelli digitali di componenti e sottosistemi, sviluppati insieme a prototipi fisici, riducono il numero di prototipi necessari e migliorano i progetti futuri. I digital twin di componenti meccanici ed elettronici possono essere implementati in strutture hardware-in-the-loop o software-in-the-loop. I gemelli digitali dei processi di produzione ottimizzano qualità ed economia di una parte o di un’intera fabbrica, sia per la produzione convenzionale che additiva.
Per coprire l’intero ciclo di vita di un prodotto e fornire funzionalità diverse a seconda del momento e della ragione per cui sono impiegati, i gemelli digitali possono essere categorizzati in vari modi.
Prototipo, Istanza o Aggregato
La terminologia intorno ai Digital Twins può variare, ma quando parliamo di “prototype”, “instance” e “aggregate”, ci riferiamo a diversi livelli o approcci nell’uso e nella gestione dei Digital Twins. Questi concetti riflettono la scala, lo scopo e la complessità dei modelli digitali utilizzati per replicare e interagire con il mondo fisico. La distinzione tra prototype, instance e aggregate riflette diversi stadi e applicazioni dei Digital Twins, da modelli astratti e concettuali a rappresentazioni dettagliate di specifici asset fisici, fino a visioni aggregate che comprendono interi sistemi o processi. Questa stratificazione permette alle organizzazioni di applicare i Digital Twins in modo flessibile e scalabile, affrontando sfide che vanno dalla progettazione e sviluppo iniziali, al monitoraggio e manutenzione di singoli asset, fino all’ottimizzazione di processi complessi e reti di valore estese.
Il “Digital Twin Prototype”
Si riferisce a un modello digitale che rappresenta un prototipo o un concetto di design iniziale di un prodotto, componente o sistema. Questo tipo di Digital Twin è utilizzato principalmente nelle fasi preliminari dello sviluppo del prodotto per esplorare diverse configurazioni, funzionalità e prestazioni prima che il design finale venga fisicamente realizzato. Il prototipo digitale aiuta a identificare potenziali problemi, ottimizzare il design e ridurre i tempi e i costi associati allo sviluppo tradizionale. Non è ancora specificamente legato a un’istanza fisica reale, ma serve come modello astratto per esplorazioni e miglioramenti.
Il “Digital Twin Instance”
Si riferisce a un modello digitale che rappresenta una specifica istanza fisica di un prodotto o sistema. Ogni istanza digitale è unica e sincronizzata con la sua controparte fisica attraverso dati in tempo reale. Questo consente il monitoraggio, la diagnosi e la prognosi specifici per quell’entità fisica, supportando la manutenzione predittiva, l’ottimizzazione operativa e l’analisi delle prestazioni. Gli Digital Twin Instance sono utili per gestire e ottimizzare il ciclo di vita di specifici asset fisici, offrendo insight dettagliati sul loro stato e comportamento.
Il “Digital Twin Aggregate”
Si riferisce a un modello digitale che aggrega dati e informazioni da molteplici istanze digitali per fornire una visione complessiva o sistemica. Questo tipo di Digital Twin è utilizzato per analizzare e ottimizzare interi sistemi, processi o reti. Ad esempio, un Digital Twin Aggregate può rappresentare l’intero processo produttivo di un’azienda, aggregando i Digital Twins di tutte le macchine e i componenti coinvolti. Questo approccio permette di identificare pattern, ottimizzare le prestazioni a livello di sistema, migliorare l’efficienza energetica e ridurre i costi su scala più ampia.
Dati dal campo o dati “sintentici”?
I Digital Twins possono essere basati sia su simulazioni sia su dati reali, e spesso integrano entrambi gli approcci per ottenere il massimo livello di precisione e utilità. La scelta tra simulazione e dati reali (o una combinazione di entrambi) dipende dagli obiettivi specifici del Digital Twin e dal contesto in cui viene utilizzato.
I Digital Twins basati su simulazioni utilizzano modelli matematici e algoritmi per prevedere come un sistema fisico reagirà sotto specifiche condizioni o stimoli. Questo approccio è particolarmente utile nelle fasi iniziali di progettazione e sviluppo, quando si desidera capire il comportamento potenziale di un prodotto o processo prima che sia costruito o implementato nel mondo reale. Le simulazioni possono testare diverse variabili e scenari, aiutando a identificare le soluzioni più efficienti o a prevedere potenziali problemi.
I Digital Twins che si basano su dati reali raccolgono informazioni dal mondo fisico attraverso sensori e altri dispositivi di raccolta dati installati sui sistemi fisici che intendono replicare. Questi dati possono includere temperature, pressioni, velocità, e molti altri tipi di input. Utilizzando queste informazioni, il Digital Twin aggiorna continuamente il suo modello per riflettere lo stato attuale del sistema fisico. Questo approccio è estremamente utile per la manutenzione predittiva, l’ottimizzazione operativa e il monitoraggio in tempo reale.
Integrazione di simulazioni e dati fisici
Nella pratica, molti Digital Twins combinano simulazioni basate su modelli matematici con dati raccolti dal mondo reale. Questo approccio integrato consente di sfruttare i punti di forza di entrambe le metodologie. Le simulazioni possono fornire insight preziosi su scenari ipotetici e aiutare nella progettazione e ottimizzazione preliminare, mentre i dati reali possono essere utilizzati per validare le simulazioni e per aggiornare continuamente il modello in base alle condizioni attuali e agli eventi imprevisti. La scelta tra un Digital Twin basato su simulazioni, dati reali, o una combinazione di entrambi dipende dagli specifici bisogni dell’organizzazione e dagli obiettivi del Digital Twin. Mentre le simulazioni offrono flessibilità e la capacità di esplorare scenari ipotetici senza rischi, i dati reali forniscono concretezza e precisione, consentendo di gestire e ottimizzare i sistemi esistenti con grande efficacia. L’integrazione di entrambi gli approcci permette di sfruttare al meglio le potenzialità dei Digital Twins, trasformando i processi e i prodotti in modi prima inimmaginabili.
Standardizzazione
Per sfruttare appieno il potenziale dei gemelli digitali in vari settori, è fondamentale stabilire standard appropriati o approcci standardizzati. Ciò consentirà ai gemelli digitali di interagire senza problemi gli uni con gli altri durante tutto il loro ciclo di vita e lungo la catena di fornitura. La creazione di standard aperti fondamentali, come quelli per dati e modelli, insieme a framework di architettura del ciclo di vita, è cruciale. Facendo ciò, si può realizzare un significativo valore e una collaborazione potenziata, promuovendo un approccio più integrato ed efficiente nella gestione delle complessità degli asset digitali e fisici. Di conseguenza, è necessario un impegno concertato per determinare quali elementi di questo quadro fondamentale dovrebbero essere aperti. Questo focus è essenziale non solo per favorire l’interoperabilità tra i gemelli digitali, ma anche per garantire che queste rappresentazioni digitali possano evolversi e adattarsi nel tempo, riflettendo la natura dinamica degli asset che replicano.
Conclusione
L’adozione dei Digital Twins rappresenta una rivoluzione nel modo in cui le aziende progettano, costruiscono e mantengono i loro prodotti e servizi. Con il potere di simulare, prevedere e ottimizzare, i Digital Twins offrono un vantaggio competitivo significativo in un mondo sempre più orientato verso l’efficienza, la sostenibilità e l’innovazione. Mentre affrontiamo le sfide e le opportunità del futuro, i Digital Twins saranno senza dubbio protagonisti nella trasformazione digitale dei nostri ambienti di vita e di lavoro. Questa tecnologia permette alle aziende di creare una simulazione computerizzata di un oggetto reale o processo per analizzare performance, prevedere problemi prima che accadano e testare soluzioni senza rischiare danni o perdite. Immaginate di poter “provare” centinaia di design per un nuovo prodotto senza mai dover costruire un prototipo fisico, o di prevedere quando una macchina in fabbrica si romperà, evitando fermi imprevisti.
Nonostante il notevole potenziale, l’adozione dei Digital Twins presenta delle sfide, tra cui la necessità di investire in infrastrutture tecnologiche avanzate, la gestione e l’analisi di enormi volumi di dati, e questioni legate alla privacy e alla sicurezza dei dati. Tuttavia, con l’avanzamento delle tecnologie di calcolo e l’incremento dell’Internet of Things (IoT), i Digital Twins stanno diventando sempre più accessibili e potenti, promettendo di rivoluzionare ulteriormente numerosi settori.
