Digital twin, gli sviluppi tra oggi e domani

Se in Italia il livello di adozione dei digital twin o gemelli digitali è ancora disomogeneo e spesso in fase sperimentale o di crescita, rispetto a Paesi come la Germania stanno progressivamente trovando spazio nelle aziende industriali, dove vengono utilizzati per rendere i processi più efficienti, introdurre la manutenzione predittiva e ottimizzare la pianificazione e di pari passo con il progresso tecnologico, queste applicazioni stanno diventando sempre più sofisticate.

Digital twin, modello di successo

L’uso dei gemelli digitali è nato nell’industria automobilistica, un settore in cui la concorrenza è particolarmente agguerrita e dove è necessario immettere sul mercato continuamente modelli nuovi e che rispettino elevati requisiti di qualità.

Questi requisiti si applicano da tempo all’intero settore della meccanica, rendendo il digital twin un modello di successo. Nelle fabbriche, ad esempio, i gemelli digitali monitorano le valvole delle pompe soggette a difetti o assicurano un assemblaggio fluido dei componenti delle automobili.

Il loro utilizzo si sta diffondendo anche al di fuori del settore produttivo. Ad esempio, oggi aiutano gli urbanisti a simulare lo sviluppo delle infrastrutture nelle smart city e possono essere impiegati nelle centrali elettriche per ottimizzare le prestazioni o persino prevenire guasti.

Come un gemello digitale impara a pensare

Con le sue applicazioni più ampie e funzionalità crescenti, il digital twin è in continua evoluzione.

Inizialmente, una delle maggiori difficoltà nell’uso di questi strumenti era la raccolta e l’elaborazione dei dati rilevanti per l’analisi. Oggi, la maggior parte delle aziende ha una propria strategia ben definita per ciò che concerne l’analisi e l’uso dei dati ed è in grado di raccogliere informazioni in modo più mirato ed efficiente.

Grazie a modelli di analisi sempre più potenti, quindi, i gemelli digitali sono in grado di elaborare grandi quantità di dati, esaminare sistemi più complessi e fornire valutazioni più precise. Algoritmi avanzati possono persino identificare tendenze difficili da rilevare, come piccole variazioni su lunghi periodi di tempo.

L’applicazione di questa tecnologia a una singola macchina è già di grande aiuto. Collegando tra loro più macchine e fasi di produzione, e correlando i dati con altre informazioni produttive, si ottiene gradualmente una visione più completa dell’intero ecosistema. Questo contesto aggiuntivo può aiutare a identificare le relazioni di causa-effetto all’interno dell’ecosistema, portando a decisioni migliori.

Il digital twin non si limita più a compiti specifici, come individuare parti difettose o guaste, ma fornisce dati completi sulle tendenze dell’intero processo produttivo. In questo modo, esso si evolve da semplice strumento per singoli compiti a reale partner per decisioni aziendali intelligenti e lungimiranti che influenzino in modo decisivo il business.

Dall’Italia un esempio pratico

La startup italiana Robot at Work, specialista in soluzioni per linee di produzione, si è affidata alla piattaforma 3DExperience di Dassault Systèmes su cloud e alle applicazioni Delmia per soddisfare le esigenze di automazione sempre più complesse dei clienti.

Alimentate dalla piattaforma 3DExperience, le applicazioni Delmia contribuiscono ad accelerare i tempi di messa in servizio di una nuova cella e di abilitare modalità di lavoro completamente nuove. Grazie alla piattaforma 3DExperience e alle applicazioni Delmia, Robot at Work ha potuto simulare ed osservare nel dettaglio quali siano i migliori robot pensati per soddisfare le esigenze del cliente e come questi si inseriscono nell’ambiente specifico.

Ora l’azienda è in grado di fornire ai clienti la possibilità di vedere in anticipo una simulazione completa della loro linea di produzione e di sapere esattamente quale sarà il RoI (Return of Investment).

Nessuno potrà farne a meno

Il futuro dei gemelli digitali appare chiaro: sistemi avanzati di gestione dei dati, ML (Machine Learning) e, non da ultima, l’IA (Intelligenza Artificiale) daranno vita a gemelli digitali sempre più complessi. Essi abbracceranno molto di più di una o poche macchine, ma un intero complesso industriale o un intero ecosistema. In settori che sono ripetutamente afflitti da catene di approvvigionamento instabili, una visione più olistica può fare chiarezza per prendere buone decisioni.

In Italia, dove il tessuto produttivo è composto in gran parte da PMI innovative ma esposte a una concorrenza sempre più globale, il digital twin rappresenta un fattore di competitività che non può essere trascurato.

— a cura di Tobias Thelemann, Product Manager for Mechanical Components & Electrical Installation in reichelt elektronik