Man mano che le nostre risorse e i nostri sistemi diventano più complicati, anche il modo in cui li sviluppiamo, gestiamo e manteniamo deve evolvere. Abbiamo bisogno di strumenti per soddisfare le nuove realtà di prodotti guidati dal software e alimentati dalle innovazioni digitali. Ed è qui che entra in gioco il Digital Twin, il gemello digitale.
Repliche virtuali di prodotti fisici che forniscono una fotografia dello stato del prodotto, in tempo reale, i gemelli digitali consentono – grazie a modelli predittivi elaborati da algoritmi di Intelligenza Artificiale (AI) – di prevedere le prestazioni future dell’asset fisico e di sperimentare miglioramenti senza doverli testare sul prodotto stesso.
Le potenzialità e i campi di applicazione sono numerose. Ad oggi i gemelli digitali vengono utilizzati principalmente nell’industria, ma la tecnologia si sta affermando anche nel campo sanitario e nel retail.
Inoltre, alcune aziende lavorano già progetti per la creazione di gemelli digitali delle persone che consentirebbero, in futuro, di incontrare virtualmente un collega distante o perfino di parlare con i gemelli virtuali di cari defunti e con versioni presenti o future di sé stessi.
Che cos’è un Digital Twin: significato del termine
Un Digital Twin, o gemello digitale, è una rappresentazione virtuale di un oggetto o di un sistema, collegato ad esso per tutto il ciclo di vita.
Il Digital Twin viene aggiornato in tempo reale dai dati raccolti dai sensori collegati all’asset fisisco e usa programmi di simulazione, l’apprendimento automatico e il ragionamento per fornire informazioni utili sull’asset e per elaborare modelli predittivi delle prestazioni future e delle reazioni dell’oggetto a determinate condizioni.
In termini più semplici, il gemello digitale è un modello virtuale altamente complesso, che è l’esatta replica del suo corrispettivo fisico. Questo può essere qualsiasi cosa: da un’auto, a un macchinario industriale, a un aereo, un ponte, un edificio e così via.
Anche se la terminologia, come vedremo, si è evoluta nel tempo, il concetto base è rimasto lo stesso. Si basa sull’idea che un costrutto informativo digitale che riguarda un sistema fisico può essere creato come un’entità a sé stante.
Storia ed evoluzione del Digital Twin
Il concetto alla base non è nulla di nuovo, come spiega in un saggio Michael Grieves, ricercatore e professore presso l’Università del Michigan, a cui viene attribuita l’invenzione del gemello digitale.
“Per la maggior parte della storia umana, lo spazio virtuale in cui questo sistema è stato creato esisteva solo nella mente delle persone. È solo nell’ultimo quarto del 20° secolo che questo spazio virtuale ha potuto esistere nello spazio digitale dei computer”, scrive.
Grazie all’avanzamento delle tecnologie digitali, il Digital Twin permette una gestione più efficiente dei sistemi, permettendo un risparmio di costi e di tempo, sin dalla fase di progettazione.
I primi passi verso il Digital Twin: il Mirrored Space Model
Il concetto viene per la prima volta espresso da Grieves nel 2002, in una presentazione per la proposta di un Product Lifecycle Management (PLM) center.
In quell’occasione, Grieves descrive per la prima volta gli elementi alla base di quello che in seguito verrà chiamato Digital Twin: uno spazio reale, uno spazio virtuale e il collegamento del flusso di dati e di informazioni tra spazio reale allo spazio virtuale.
Questo PLM non sarebbe stato un oggetto statico, ma avrebbe seguito tutto il ciclo di vita del sistema reale, dalla creazione, alla realizzazione, all’utilizzo e, infine, al suo smaltimento.
Il sistema virtuale era dunque uno specchio di quello reale, e venne perciò definito “Mirrored Spaces Model” e, in un secondo momento, “Information Mirroring Model”.
Come si arriva al termine Digital Twin
Anche in alcune pubblicazioni successive, si fa riferimento al concetto proposto da Grieves con il termine “Information Mirroring Model”. È nel 2011 con il saggio “Virtually Perfect: Driving Innovative and Lean Products through Product Lifecycle Management”, che per la prima volta Grieves parla di Digital Twin.
Il termine viene utilizzato dal ricercatore per descrivere “un insieme di costrutti informativi virtuali che descrivono completamente un manufatto fisico potenziale o reale, dal livello micro atomico al livello macro geometrico”.
Come cambia la progettazione di sistemi grazie al gemello digitale
Prima di allora, il sistema doveva essere fisicamente creato, inizialmente sotto forma di progetto e, in seguito, come un prototipo.
La costruzione di un modello 3D fisico permetteva una migliore comprensione del sistema stesso e del suo comportamento.
Tuttavia, se venivano riscontrati problemi, malfunzionamenti e rischi di collisione tra le componenti (quando il sistema prevedeva il movimento di alcune di esse) si doveva tornare al modello in 2D, modificarlo e ricominciare il ciclo da capo.
Un processo molto dispendioso, sia in termini di tempo che di costi economici. L’avanzamento delle tecnologie digitali ha semplificato il processo, permettendo di creare modelli 3D virtuali. Questi consentono di fare, virtualmente, tutte le valutazioni per cui era necessario costruire un prototipo, risparmiando così tempo e risorse.
Digital Twin technology, come funziona un gemello digitale?
Il gemello digitale di un prodotto è una fonte preziosissima di informazioni per ingegneri e operatori. Informazioni che vengono ricavate attraverso la combinazione di più tecnologie, dal cloud all’Internet of Things, all’Intelligenza Artificiale.
Il Digital Twin, infatti, è connesso al prodotto fisico attraverso vari sensori posti su aree vitali alla funzionalità dell’oggetto. Questi sensori producono dati su diversi aspetti delle prestazioni dell’oggetto fisico, dalla temperatura, all’energia utilizza/prodotta, alle condizioni meteorologiche e così via.
L’analisi di questi dati, combinata con altre fonti di informazione, permette di capire non solo il comportamento del prodotto, ma anche di predire come il prodotto si comporterà in futuro.
Questo flusso continuo di informazioni permette al gemello digitale di eseguire simulazioni, rilevare e analizzare eventuali problemi di prestazioni del prodotto e studiare possibili miglioramenti.
Il flusso di dati tra il prodotto fisico e il suo gemello virtuale funziona a doppio senso: il Digital Twin riceve i dati dai sensori di cui è dotato il prodotto fisico, per poi restituire insight.
Digital Twin building, i vantaggi del gemello digitale nell’edilizia
Inizialmente utilizzati per la gestione di singoli asset, i Digital Twin vengono ora utilizzati anche per la gestione di sistemi complessi, come ad esempio gli smart building.
Non si tratta, quindi, della replica virtuale dell’edificio, quanto piuttosto di un modello complesso di come le persone e i processi interagiscono con gli ambienti.
Infatti, il gemello digitale di un edificio intelligente mette insieme sistemi IT e OT, sensori IoT e dati di terze parti. Informazioni che vengono poi contestualizzate con informazioni sui processi e le persone, ottenendo una replica digitale dinamica.
I vantaggi sono numerosi. Il gemello digitale segue tutte le modifiche dell’edificio reale e si aggiusta dinamicamente in caso di differenze di prestazioni registrate. Così, per l’intero lifecycle dell’edificio, le previsioni di performance generate con il gemello virtuale rappresentano una base accurata per decisioni ben informate.
Questo permette di gestire in modo efficiente i vari sistemi dell’edificio (come i sistemi HVAC), oltre che analizzare la risposta dinamica dell’edificio ai cambiamenti nell’occupazione o nella fornitura di energia.
Inoltre, l’analisi dei dati permette di pianificare interventi di manutenzione predittiva e migliorare così il building e il comfort dei suoi occupanti.
Gemelli digitali, esempi e applicazioni nell’industrial IoT e Industry 4.0
Con lo sviluppo delle tecnologie dell’Industria 4.0, sempre più aziende manifatturiere ricorrono ai gemelli digitali per ottimizzare i processi e i prodotti.
Il gemello digitale di un macchinario, ad esempio, è in grado di fornire informazioni molto preziose sulle prestazioni e lo stato di salute della macchina. Questo permette all’azienda di rilevare malfunzionamenti, ottimizzare le prestazioni della macchina e programmare i necessari interventi di manutenzione.
Il Digital Twin permette dunque di abilitare la manutenzione predittiva, evitando così stop alla produzione dovuti al guasto dei macchinari. Inoltre, analizzando i dati provenienti dai macchinari presenti in un impianto è anche possibile monitorare il consumo energetico e ottimizzare quei processi che comportano sprechi di energia.
Allo stesso modo, il gemello digitale di un prodotto è una fonte preziosissima di informazioni per il manufacturer. Potendo seguire le prestazioni del prodotto per tutto il suo ciclo di vita, il produttore può utilizzare i dati per migliorare il prodotto stesso e fornire ai clienti servizi post-vendita customizzati ai loro bisogni.
Dal gemello digitale del singolo asset alla replica virtuale dell’impianto
Anche la tecnologia dei gemelli digitali si è evoluta. Quando le aziende hanno iniziato ad adottare i Digital Twin, questi venivano apprezzati per la loro capacità di monitorare, simulare, e ottimizzare i dati di diversi dispositivi.
Recentemente, le innovazioni in campo di Intelligenza Artificiale e l’aumento dell’adozione hanno permesso di scalare i modelli, fino a creare reti neurali con più layer.
Le aziende stanno iniziando a collegare massicce reti di gemelli intelligenti, collegando molti Digital Twin insieme, per creare modelli virtuali di intere fabbriche, cicli di vita dei prodotti, catene di approvvigionamento, porti e città.
Già nel 2019 Gartner aveva rilevato questa tendenza. In un’indagine condotta sull’adozione dei gemelli digitali da parte delle aziende, la società di consulenza strategica aveva rilevato che un fattore chiave per le imprese che implementano l’IoT è che i loro gemelli digitali servono diversi gruppi all’interno e all’esterno dell’impresa.
Per esempio, il gruppo servito da un gemello digitale di un’auto connessa può includere il produttore, un fornitore di servizi al cliente e la compagnia di assicurazione, ognuno con un diverso bisogno di dati.
Tesla e l’utilizzo dei Digital Twin nell’automotive
Tesla è un esempio di azienda che ha puntato sulla tecnologia del Digital Twin per migliorare i suoi prodotti e offrire una migliore assistenza ai clienti.
L’azienda di Palo Alto, infatti, costruisce un gemello digitale di ogni auto prodotta. I sensori di cui sono dotati gli autoveicoli trasmettono i dati al gemello digitale presente in fabbrica, dati che vengono poi analizzati da algoritmi di Intelligenza Artificiale.
Questo processo di sviluppo del software guidato dai dati consente un’allocazione delle risorse più efficiente e un’esperienza utente decisamente migliore per il proprietario del veicolo.
L’azienda può infatti monitorare le prestazioni dei veicoli, verificare se funzionano correttamente o se hanno bisogno di manutenzione. Problemi che spesso possono essere risolti anche da remoto, ad esempio regolando il sistema idraulico per compensare una porta che sbatte.
Digital Twin, alcuni casi di applicazione nelle aziende
Visto tutti i vantaggi finora descritti, i gemelli digitali sono ad oggi adottati in diversi settori: dalla manifattura alla logistica, all’energia,alla sanità e il retail.
Fincantieri, ad esempio, si è classificata tra le aziende vincitrici del secondo bando del Competence Center Smact proprio con un progetto finalizzato alla creazione di un gemello digitale per ottimizzare e ridurre i costi del processo di costruzione di una nave.
I Digital Twin possono aiutare anche ad efficientare i processi anche nel settore Oil & Gas. Un esempio viene sempre dai progetti vincitori del bando Smact, ad opera di Saras Ricerche e Tecnologie (sede di Cagliari).
Il progetto dell’azienda, che sviluppa soluzioni per il miglioramento delle performance industriali, è finalizzato alla creazione di un prototipo di sistema basato sul Digital Twin per il parco pompe della raffineria di Sarroch.
Grazie ai dispositivi IoT wireless presenti, l’azienda potrà così raccogliere una grande quantità di dati, che utilizzerà per abilitare la manutenzione predittiva.
Le potenzialità del Digital Twin nel retail
Proprio per la loro capacità di migliorare l’esperienza del cliente, i gemelli digitali si stanno diffondendo anche nel retail.
Il gemello digitale, infatti, consente ai rivenditori di modellare asset, magazzini, flussi logistici e di materiali, posizioni di inventario, persone e processi. I dati di acquisto dei clienti, ad esempio, possono aiutare le aziende a fare migliori previsioni sul comportamento dei consumatori e aiutarle a sviluppare una strategia personalizzata all’individuo.
Proprio la customizzazione dell’esperienza di vendita è, secondo una recente analisi di ABB, uno dei trend che rivoluzionerà la logistica nei prossimi anni. Ma già molte aziende hanno deciso di adottare i gemelli digitali nel 2020, in risposta alla pandemia.
Sul tema l’azienda Advanced Supply Chain ha realizzato un’interessante studio che ha coinvolto circa 200 senior professionals del settore a livello mondiale. Dai risultati è emerso che l’82% delle aziende ha adottato la tecnologia dei Digital Twin per far fronte alle difficoltà e ai cambiamenti introdotti dalla pandemia.
L’utilizzo dei gemelli digitali per una sanità “su misura”
Il modello dei Digital Twin ha anche la potenzialità di rivoluzionare l’assistenza sanitaria e permettere terapie personalizzate alle caratteristiche e ai bisogni di ciascun paziente.
Creare una replica digitale di un paziente, con tutte le sue informazioni – dna, patologie e particolari predisposizioni, storia familiare ecc. – permetterà in futuro agli specialisti sanitari di scegliere la migliore terapia per il singolo.
Creare un gemello digitale di una persona, inoltre, permetterebbe al personale sanitario di avere un quadro completo del paziente, indipendentemente dalla struttura e dal personale a cui si rivolge.
Il modello Digital Twin nella cura del Covid19
Anche se ancora non siamo arrivati a questo punto, applicazioni del modello del Digital Twin nella sanità sono già possibili. Un esempio è il progetto di Dell Technologies in collaborazione con i2b2 tranSMART Foundation – un’organizzazione no-profit per la ricerca open source – per il trattamento domiciliare dei pazienti affetti da long Covid.
Il progetto porterà alla raccolta di milioni di dati provenienti da pazienti da tutto il mondo, che verranno poi messi a disposizione (in forma anonima) dei ricercatori.
Questi potranno creare modelli digitali del paziente e nel futuro i Digital Twin potranno essere aggiornati con i dati provenienti in tempo reale da macchinari connessi al paziente (come respiratori e monitor cardiaci).
Questo permetterà di sperimentare sul gemello digitale del paziente diverse tipologie di trattamento, in modo del tutto sicuro.
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