Il Digital Twin, rappresentazione digitale di un sistema fisico per tutto il suo ciclo di vita, utilizzando dati realtime e altre risorse consente di apprendere, verificare e ricalibrare dinamicamente, potenziando le decisioni aziendali.
Nel manifatturiero parlare di “tecnologie” non è sempre corretto. Stando a definizioni accademiche il riferimento è a discipline diverse aventi come oggetto l’applicazione e l’uso di strumenti tecnici in senso lato per risolvere problemi pratici, ottimizzare procedure, prendere decisioni, scegliere strategie per determinati obiettivi. In tal senso, parlando di innovazione tecnologica nel manufacturing, di trasformazione digitale dei processi, è senz’altro corretto definire come tecnologie quelli che oggi sono gli ambiti di ricerca e applicazione che più stanno richiamando l’attenzione per il loro grande potenziale di miglioramento dei processi produttivi; tra questi, l’intelligenza artificiale, la realtà aumentata e il Digital Twin, o rappresentazione digitale di un oggetto fisico. L’intelligenza artificiale e gli algoritmi di Machine Learning permetteno di creare macchine sempre più smart e autosufficienti, ed esempio emblematico è la capacità, sulla base di un’analisi di dati storici, di fornire predizioni sulle esigenze di manutenzione. Altra tecnologia “disruptive” in una logica di ottimizzazione delle operations è la realtà aumentata, e come esempio si può portare il field service. Non tutti gli apparati industriali, in quanto costituiti anche da centinaia di parti organizzate su più livelli, sono facilmente accessibili e questo è sempre stato causa di laboriose e lunghe ispezioni sia per check di routine che per individuazione di anomalie quando un certo asset indica una situazione di errore. La realtà aumentata consente agli operatori sul campo di dar seguito a ispezioni approfondite basate su informazioni realtime senza che sia necessario porre offline un asset e analizzare fisicamente lo stato delle cose. Con riferimento a questa tecnologia ci sarebbe molto di più da esporre e il lettore interessato può riferirsi alla nostro focus “Augmented Reality e Virtual Reality per applicazioni industriali”, proposto su questo numero della rivista. Infine si arriva alla terza tecnologia, tra l’altro oggetto di questo articolo: il Digital Twin, concetto innovativo oramai ampiamente diffuso, che si basa sull’idea di avere a disposizione un replica virtuale di un asset, che possa informare l’operatore relativamente al suo stato di salute e alle sue performance, da cui la possibilità di costante ottimizzazione dell’asset stesso. Ma anche la possibilità di poter usare una versione virtuale di un sistema che si intende realizzare, valutandone in dettaglio comportamenti e prestazionie, prima di procedere alla sua versione fisica. La disponibilità di un gemello digitale permette di simulare non solo un prodotto ma anche i processi. Un Digital Twin può essere usato per analizzare e simulare condizioni del mondo reale, rispondere a mutate condizioni e potenziare le operations dei sistemi e aggiungere valore: in altri termini, permette di vedere cosa sta succedendo, o cosa potrebbe succedere in merito ad asset fisici, ora e nel futuro.
Le basi concettuali
Un primo riferimento al Digital Twin risale agli anni ’60, quando la NASA adottò parzialmente questo concetto nel creare a terra un duplicato fisico dei sistemi presenti nelle navicelle spaziali; in alcuni casi questi duplicati fisici diventavano anche delle simulazioni a computer. Il concetto di Digital Twin come oggi inteso nasce invece nel 2002 all’università del Michigan, nell’ambito di una presentazione dedicata al Product Lifecycle Management denominata Conceptual Ideal for PLM, in cui furono esposti tutti gli elementi fondamentali dell’attuale gemello digitale: spazio reale, spazio virtuale, collegamento per il flusso dati tra reale e virtuale, collegamento del flusso di informazioni da spazio virtuale a spazio reale, e individuazione di sub-spazi virtuali. Le basi di questo modello prevedono che ogni sistema sia costituito da due sistemi tra loro collegati per tutto il ciclo di vita: quello fisico, che è sempre esistito, e un nuovo sistema virtuale contenente tutte le informazioni relative al sistema fisico, da cui un “mirroring” o “twinning” (gemellaggio) di sistemi tra fisico e virtuale, e viceversa. Questo collegamento riguarda tutte le fasi: creazione, produzione, attività operativa, dismissione. Da un punto di vista accademico, si possono distinguere due tipi di Digital Twin: Digital Twin Prototype (DTP) e Digital Twin Instance (DTI), gestiti in un Digital Twin Environment (DTE). Il DTP contiene le informazioni necessarie a descrivere e produrre la versione fisica che duplica la versione virtuale, mentre il DPI descrive uno specifico prodotto fisico cui un singolo Digital Twin resta collegato per tutta la durata di vita del prodotto fisico. Altri concetti e dettagli fanno parte della teoria nel suo insieme, ma inevitabilmente si deve passare oltre ed entrare nel merito dell’attuale realtà manifatturiera. Prima però può essere interessante sapere che è solo in tempi recenti, si può dire dal 2016, che il termine Digital Twin inizia ad assumere rilevanza e questo in quanto citato dalla ben nota società di consulenza Gartner come una delle più importanti tecnologie strategiche dei prossimi anni. Questa rilevanza è anche da intendersi associata alla crescente diffusione di applicazioni Internet of Things e della relativa sensoristica: l’acquisizione di dati dal mondo fisico relativamente a come le Things operano e reagiscono a fattori ambientali di varia natura ha iniziato a rappresentare un forte driver all’uso di soluzioni Digital Twin.
