Cos’è esattamente un Digital Twin (in italiano, Gemello Digitale)? E perché ne sentiamo parlare sempre più spesso? C’è chi crede di essere solo di fronte ad uno slogan accattivante, ma in realtà c’è molto in più.
Immaginiamo di essere davanti ad un qualsiasi prodotto – una turbina eolica, un ponte stradale, uno smartwatch, un aereo – e pensiamo ai vantaggi che otterremmo se avessimo un sistema in grado di monitorare continuamente lo stato di salute del prodotto, fornirci dati storici e performance future.
Prima di continuare con la nostra analisi, però, definiamo cos’è il Digital Twin e facciamolo con la definizione fornita dal Digital Twin Consortium: “un Digital Twin è la rappresentazione virtuale di entità e processi del mondo reale, sincronizzati a frequenza e fedeltà specificate”.
Dunque, immaginiamo ora di essere in un contesto industriale, e di voler monitorare un sistema idrico: il primo passaggio da effettuare è il posizionamento dei sensori sulla pompa di alimentazione del sistema e su altri punti dello stesso. Tali sensori, per esempio, ci consentono di raccogliere informazioni sulla pressione nel sistema, vibrazioni e deformazioni della pompa. Interviene ora la simulazione, con la quale costruiamo dei modelli rappresentativi che ci permettono di estrarre le medesime informazioni raccolte dai sensori. In prima battuta, i dati raccolti sono anche utili per calibrare i nostri modelli e rendere le loro previsioni accurate ed affidabili. Trattandosi di modelli complessi, molto probabilmente i tempi di calcolo non sarebbero tali da consentire la “sincronizzazione” con il reale funzionamento del sistema. Risulta quindi necessaria la creazione di metamodelli in grado di rispondere alle frequenze e fedeltà specificate e caratteristiche del nostro sistema.
Anche qui, la simulazione ci aiuta mettendo a disposizione tecniche mirate per raggiungere lo scopo. I modelli così costruiti possono poi essere inseriti all’interno di un modello di sistema in grado di: riprodurre l’intero sistema idrico, fornire in output le stesse informazioni dei sensori ed utilizzare queste informazioni per valutare lo stato di “salute” del sistema istante per istante. Proprio questo ultimo aspetto ci consente la connessione del Gemello Digitale con il nostro sistema idrico reale. Il confronto istantaneo dei dati ci consente di capire come il nostro sistema si sta comportando e valutare allo stesso tempo se vi siano fenomeni usura che porterebbero prima ad una perdita di efficienza e poi alla rottura.
Appare chiaro che tutto ciò ci consentire di attuare le opportune contromisure per evitare il danneggiamento irreversibile del nostro impianto e quindi una indisponibilità dello stesso e dei costi di manutenzione straordinaria.
Quello appena descritto è un semplice esempio, che può essere facilmente calato su differenti settori e su diversi livelli di dettaglio. L’esempio ci consente di valutare quali siano i benefici del Digital Twin.
La domanda quindi è: quali sono concretamente questi vantaggi?
In estrema sintesi, un sistema di Digital Twin ci consente di avere una chiara visione della realtà, tenendo traccia del passato, fornendo una dettagliata visione del presente e prevedendo e/o influenzando il comportamento futuro del nostro sistema, del nostro asset. Inoltre, pensando agli aspetti legati al mondo del business aziendale, questa chiara visione del comportamento del prodotto non solo ci permette di incrementare revenue e abbassare costi, ma in un mercato in continua evoluzione ci consente di guadagnare un vantaggio competitivo rispetto ai concorrenti, aiutandoci a raggiungere la leadership di settore o magari ad ampliare il gap sui concorrenti stessi. Infatti, la digitalizzazione del prodotto ed i servizi a corredo del prodotto stesso risultano essere due dei trend principali della Digital Transformation. Il Digital Twin è quindi un key-enabler verso nuovi Disruptive Business Models.
A livello operativo, il Digital Twin ha differenti applicazioni, tra le quali la più importante risulta essere la Predictive Maintenance, ossia la capacità di effettuare manutenzione preventiva/predittiva a seguito dell'individuazione di uno o più parametri misurati ed elaborati, utilizzando appropriati modelli matematici allo scopo di individuare il tempo residuo prima del guasto.
Questo porta degli indubbi benefici sulla produttività e sull’efficienza non solo del prodotto, ma anche tutto ciò che riguarda l’Operations Management (approvvigionamento di parti di ricambio, schedulazione dell’intervento, riduzione del tempo di fermo macchina, etc.). Altre applicazioni del Digital Twin sono: virtual commissioning, troubleshooting, system configuration and optimization.
Quali sono però le sfide da affrontare per raggiungere il risultato? Per raggiungere il Digital Twin?
Indubbiamente, a fronte di molteplici vantaggi e benefici, l’introduzione del Digital Twin porta a delle sfide da vincere ed affrontare. Le principali sono:
- Connettività: che deve essere veloce, garantita per dare l’opportunità di interagire con il “gemello digitale” e prendere decisioni in tempo reale;
- Hardware e Software: la creazione e la successiva del Digital Twin necessita di HW/SW dedicati, come ad esempio sensoristica, tool di elaborazione, tool di progettazione, potenza di calcolo, piattaforme IIoT, etc;
- Risorse umane: sebbene apparentemente non legate al Digital Twin, risorse tecniche con competenze specifiche sono necessarie sia per la fase di sviluppo sia per la gestione della tecnologia;
- Sicurezza: accumulando dati ed informazioni sull’asset, la sicurezza riveste un ruolo chiave. I dati sono capitale intellettuale e valore economico per l’azienda. La corretta gestione risulta quindi erssere fondamentale.
Analizzati benefici e sfide, la domanda da porsi ora è:
Come possiamo costruire il nostro gemello digitale? Come la simulazione può aiutarci a raggiungere il target e quindi gli obiettivi di business?
Le domande risultano essere punti centrali, si legano indissolubilmente alla scelta progettuale che siamo tenuti ad affrontare. Esistono infatti differenti tipologie di Digital Twin che possono però essere clusterizzati in due macro famiglie:
- Data-based Digital Twin;
- Physics-Based Digital Twin.
IData-Based ci consentono di ottenere un modello di gemello digitale basato sui dati storici, sulla loro analisi ed elaborazione con tecniche di Machine Learning, a scapito di elevati sforzi nella gestione di grosse moli di dati e di scarsa accuratezza legata appunto al dato osservato fino a quel momento. Ad ogni modo, i Data-Based Digital Twin consentono di effettuare operazioni di manutenzione predittiva, ma, limitandosi ad utilizzare serie storiche, non permettono di avere totale coscienza del fenomeno fisico alla base del funzionamento.
La simulazione supera queste difficoltà, portando ad un livello superiore il Digital Twin. La simulazione ci porta al Physics-Based Digital Twin. Un Gemello Digitale basato sulla fisica ci consente, mediante l’utilizzo di modelli previsionali (numerici, matematici, di sistema, basati sul Machine Learning), di cogliere il perché di un determinato fenomeno fisico accoppiando la simulazione con i dati raccolti istante per istante. In questo caso, la costruzione dei modelli numerici rappresentativi della fisica del sistema è cruciale nel processo di sviluppo, ed allo stesso non tutti i modelli numerici possono essere definiti dei Digital Twin. Infatti i modelli devono essere in grado di produrre un risultato nel time-frame desiderato, e quindi in real-time. La costruzione del modello numerico e la sua elaborazione, l’accoppiamento di esso con modelli matematici, modelli di sistema e dati dal campo mediante piattaforma IIoT sono i passi per il pieno raggiungimento del Gemello Digitale.
La strada quindi per la costruzione del Simulation-Based Digital Twin sembrerebbe essere difficile e tortuosa, ma le tecnologie software a disposizione ci vengono incontro, facilitando il lavoro dei team di lavoro e delle risorse umane. Le moderne piattaforme consentono di creare, validare, ottimizzare e collegare con piattaforme IIoT i Physics-Based Digital Twin; repliche virtuali connesse ad una risorsa fisica in servizio, sotto forma di simulazione di sistema multidominio integrata, che rispecchiano la vita e l'esperienza del bene.
I Physics-Based Digital Twin consentono la progettazione e l'ottimizzazione del sistema e la manutenzione predittiva, ottimizzando la gestione degli asset industriali, ed abbracciando tutte le applicazioni sopra descritte. La simulazione applicata ai Digital Twin consente quindi di migliorare i ricavi, gestire i costi e ottenere il desiderato vantaggio competitivo. La simulazione e tutti gli strumenti software associati consentono di raggiungere tutti i vantaggi del Digital Twin, prima descritti, trasformandoli in benefici aziendali.
Concludendo, il Gemello Digitale è sempre motivato dai risultati che si vogliono raggiungere, adattato al caso d'uso, alimentato dall'integrazione, basato sui dati dal campo, guidato dalla conoscenza del dominio e implementato nei sistemi IT/OT. Il modello evoluto e smart, che chiamiamo Digital Twin, è lo specchio istantaneo della realtà, che ci permette di immaginare i prodotti del futuro ma che in qualche caso è già realtà. Seguici o contattaci per scoprire come possiamo aiutarti a costruire il tuo Digital Twin di domani.
Se ti interessa avere maggiori informazioni su questa metodologia e scoprire i vantaggi che la tua azienda avrebbe nell'integrarla all'interno dei suoi processi di progettazione e produzione, contattaci, uno dei nostri esperti risponderà a tutte le tue domande.
