Se in Italia il livello di adozione dei gemelli digitali è ancora disomogeneo e spesso in fase sperimentale o di crescita, rispetto a Paesi come la Germania, essi 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.
Il digital twin come 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.
Da immagine sullo schermo a vero assistente: come il digital twin 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.
Un esempio pratico dall’Italia
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 e 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 ritorno sull’investimento.
Un gemello raramente viene da solo: perché in futuro nessuna fabbrica potrà fare a meno dei gemelli
Il futuro dei gemelli digitali è chiaro: sistemi avanzati di gestione dei dati, machine learning e, non da ultima, l’IA 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.
Product Manager for Mechanical Components and Electrical Installation di reichelt elektronik
