Gemelli digitali: dal termine alla moda al caso aziendale

Sempre più aziende stanno scoprendo il loro valore. Utilizzano i digital twins per ridurre i tempi di inattività, migliorare l'efficienza e prendere decisioni migliori basandosi su dati reali. Ma cos'è esattamente un digital twin? E come si può trasformare questa tecnologia da concetto in risultati aziendali misurabili?

Cos'è un digital twin?

Un twin digitale è una rappresentazione digitale di un sistema fisico, che può variare da un singolo cuscinetto all’interno di una macchina a un’intera catena di approvvigionamento. Ciò che li accomuna è una connessione live tra il mondo fisico e quello digitale.

Questa connessione può essere creata attraverso dati provenienti da sensori, come vibrazione, temperatura o pressione, oppure da informazioni sui flussi di materiali, volumi di produzione o logistica. L’obiettivo è semplice: raccogliere dati sufficienti per comprendere realmente ciò che sta accadendo nel sistema fisico.

Prendiamo, ad esempio, una linea di assemblaggio in cui i veicoli guidati autonomamente (AGV) trasportano i componenti tra le postazioni di lavoro. Un twin digitale di questo processo traccia la posizione di ogni AGV, il livello della sua batteria e l’efficienza dei percorsi, oltre ai livelli di inventario in tempo reale. Il risultato: una visibilità completa delle operazioni e la possibilità di testare cambiamenti virtualmente, prima di implementarli nel mondo reale.

Gemelli diversi per obiettivi diversi

Non esiste un gemello digitale universale valido per tutti. Ogni gemello digitale ha uno scopo specifico.

• Asset twins si concentrano su macchinari o componenti individuali. Ad esempio, un gemello digitale di un motore può monitorare i dati di vibrazione e temperatura per prevedere l'usura e programmare la manutenzione prima che si verifichino guasti.
• System twins analizzano interi processi produttivi. Questo riguarda più i flussi di materiale, la capacità e la pianificazione che le proprietà fisiche dei singoli macchinari. Gli algoritmi ottimizzano i percorsi, prevedono quando è necessario nuovo stock e identificano i colli di bottiglia.
• Process twins si concentrano sulla catena di approvvigionamento. Ciò include logistica, tempi di consegna e gestione dell'inventario. I dati provengono dai sistemi ERP, dai vettori e dai fornitori.

La chiave è trovare il giusto livello di dettaglio. Troppo, e il tuo modello diventa complesso senza aggiungere valore; troppo poco, e mancheranno importanti intuizioni.

Come appare un digital twin?

Una domanda frequente è se un gemello digitale debba sempre essere modellato in 3D. La risposta dipende dal tuo obiettivo. Un ambiente 3D può offrire preziosi spunti per progettare nuovi prodotti o formare gli operatori. Consente di assemblare virtualmente, testare diversi design o far esercitare il personale senza alcun rischio.

Tuttavia, per molte applicazioni, il 3D non è necessario. Se desideri ottimizzare una catena di fornitura o prevedere il consumo energetico, non hai bisogno di una rappresentazione tridimensionale. In realtà, potrebbe distrarre dall'analisi effettiva dei dati.

Algoritmi e AI

Raccogliere dati è una cosa; generare valore da essi è un’altra. È qui che entrano in gioco gli algoritmi e l'AI. Il machine learning supporta le applicazioni di digital twin attraverso:

• Riconoscimento dei pattern aiuta a identificare deviazioni nelle prestazioni prima che causino tempi di inattività.
• Modelli predittivi utilizzano dati storici per prevedere eventi futuri. Quando una pompa necessita di manutenzione? Quanta energia consumerà un edificio domani? Basandosi su modelli passati e condizioni attuali, gli algoritmi possono fare previsioni ragionevolmente accurate.
• Algoritmi di ottimizzazione ricercano la soluzione migliore entro certi vincoli. Come si gestiscono gli AVGs per evitare ingorghi? Come si pianifica la manutenzione senza interrompere la produzione? Questi algoritmi testano migliaia di scenari per trovare la soluzione ottimale.

Il potere dell'AI risiede principalmente nella capacità di elaborare grandi quantità di dati e scoprire pattern che sfuggirebbero agli esseri umani. Tuttavia, questi algoritmi sono efficaci solo quanto i dati su cui vengono addestrati.

 

Implementare con successo i digital twin

Un digital twin non è una soluzione magica. Il successo dipende da diverse condizioni chiave.

Innanzitutto, i tuoi dati devono essere completi e aggiornati. Se le informazioni arrivano troppo tardi o nell'ordine sbagliato, potresti finire per prendere decisioni basate su intuizioni obsolete. Questo può essere rischioso, soprattutto quando i processi vengono regolati automaticamente.

L'osservabilità è un altro fattore critico. Si riferisce a quanto bene puoi comprendere cosa sta accadendo all'interno di un sistema basandoti sui dati che raccogli dall'esterno. Troppi pochi sensori significano una visione limitata; troppi creano rumore e costi inutili.

Prima che un digital twin possa essere utilizzato per simulare nuovi scenari, deve dimostrare di riflettere accuratamente la realtà. Questo richiede tempo e dati reali per validare il modello.

Anche la proprietà dei dati merita attenzione. Alcuni fornitori offrono soluzioni di digital twin già pronte, il che può essere conveniente, non devi reinventare la ruota. Ma il rovescio della medaglia è che i tuoi dati potrebbero finire bloccati nei loro sistemi. È essenziale rimanere proprietari dei tuoi dati per poterli utilizzare liberamente per altre applicazioni in futuro.

Infine, l'organizzazione stessa deve essere pronta. Implementare un digital twin spesso richiede modifiche nei processi e nei flussi di lavoro. I dipendenti devono imparare a lavorare con nuovi sistemi e costruire fiducia nella tecnologia.

Il vero valore dei digital twin sta nel miglioramento graduale: ridurre i tempi di inattività attraverso la manutenzione predittiva, abbassare i costi energetici con un controllo più intelligente, e migliorare la pianificazione identificando i colli di bottiglia.

Per molte aziende, questo è già abbastanza per giustificare l'investimento. La chiave sta nel fissare obiettivi realistici e lavorare per raggiungerli passo dopo passo. I digital twin non sono un fenomeno passeggero, ma non sono nemmeno una soluzione universale. Sono uno strumento potente per le aziende che vogliono comprendere e migliorare realmente le prestazioni dei loro sistemi.