Digital twins: la rivoluzione dell’Industria 4.0

Hai mai desiderato poter dare un’occhiata dietro le quinte di una macchina in funzione, o sapere in anticipo quando un sistema andrà in tilt?
Smetti pure di sognare, perché il desiderio è diventato realtà, e si chiama digital twin! E no, non stiamo parlando di una puntata di “Black Mirror”, ma di una tecnologia reale che sta trasformando il mondo dell’Industria 4.0. 

Vieni con noi in questo viaggio attraverso le meraviglie dei digital twins! In questo articolo esploreremo i concetti tecnici, le tipologie di digital twin, le applicazioni più avanzate e la loro storia evolutiva, includendo il focus sugli embedded digital twins, una delle varianti più dinamiche e innovative.

Indice dei contenuti:

Cosa sono i digital twins? Uno sguardo dentro il cuore della macchina

Un digital twin, in parole semplici, è una replica digitale (e molto accurata) di un oggetto fisico o di un sistema, connesso a quest’ultimo attraverso sensori e tecnologie IoT (Internet of Things). Grazie a queste connessioni, il gemello digitale non è solo un semplice modello virtuale, ma un sistema dinamico che si evolve in tempo reale, ricevendo costantemente dati dall’oggetto fisico e reagendo ai cambiamenti.

La sua funzione principale è quella di replicare in tempo reale il comportamento dell’oggetto fisico, consentendo così il monitoraggio continuo, la simulazione di scenari e la predizione di eventuali problemi o guasti.

Ma cosa rende un digital twin così speciale? La bidirezionalità. Mentre il gemello fisico invia dati alla sua controparte virtuale, quest’ultima può influenzare e ottimizzare il funzionamento dell’oggetto fisico. 

Immagina un motore di un aereo: mentre vola, i suoi sensori trasmettono continuamente dati al suo digital twin, che monitora ogni parametro di funzionamento e avvisa se si prevede un malfunzionamento. È come avere un assistente virtuale, sempre connesso, che non solo osserva, ma prende anche decisioni intelligenti.

La storia dei gemelli digitali: da fantascienza a realtà

I primi concetti di digital twin risalgono agli anni ’60, con i primi tentativi di simulazione avanzata nell’industria aerospaziale. Tuttavia, il termine “digital twin” nasce nei corsi di Product Lifecycle Management (PLM) dell’Università del Michigan nel 2003, e fu reso popolare da John Vickers della NASA nel 2011.

Nel 2014, Michael Grieves ha pubblicato un famoso white paper in cui ha messo le basi per l’applicazione su larga scala dei digital twins nell’industria​. Nel suo approccio al  Product Lifecycle Management, Grieves evidenzia un Mirrored Spaces Model riferito a una rappresentazione estremamente dinamica: la dimensione reale e la dimensione virtuale, infatti, rimanevano collegate durante l’intero ciclo di vita del sistema, attraversando tutte le fasi di creazione, produzione (fabbricazione), funzionamento (operatività supporto) e smaltimento.

Successivamente, i progressi nella Internet of Things (IoT) e nell’intelligenza artificiale hanno permesso ai digital twin di espandersi oltre la mera simulazione. Aziende come Siemens, General Electric e Tesla sono state tra le prime a implementare digital twins per ottimizzare i processi produttivi e la manutenzione predittiva nelle loro smart factories.

Con l’avvento dell’Industria 4.0, il digital twin ha guadagnato popolarità, diventando uno degli strumenti chiave per la gestione intelligente dei processi.

Il concetto di digital twin, quindi, compie quasi 15 anni, ma la tecnologia necessaria per realizzarlo è arrivata più recentemente: grazie ai progressi nei microprocessori, nella connettività IoT e nei sensori avanzati, abbiamo potuto finalmente collegare il mondo reale a quello digitale. 

Le diverse sfaccettature dei digital twins

I digital twins non sono tutti uguali. Ogni gemello digitale ha una funzionalità diversa a seconda di cosa deve fare. Vediamo insieme alcune delle principali tipologie:

1. Digital Twin Prototype (DTP): questo è il prototipo digitale del prodotto fisico, che contiene tutte le informazioni per la produzione di una copia esatta​.
2. Digital Twin Instance (DTI): non è solo un modello generico, ma una replica digitale di un prodotto specifico, che rimane connesso alla sua versione reale per tutto il suo ciclo di vita​.
3. Digital Twin Environment (DTE): è un ambiente virtuale multidominio in cui operano i digital twins, ed è spesso utilizzato per simulazioni complesse​.

Hartmann e Van der Auweraer hanno inoltre proposto una classificazione alternativa basata sull’esecuzione dei digital twins, che li divide in tre categorie​:

• System integration: utilizzato per il commissioning virtuale e la prototipazione.
• Companion digital twin: per il monitoraggio e la manutenzione predittiva.
• Embedded digital twin: ne parleremo tra poco, ma spoiler: sono i nostri preferiti. Se vuoi scoprire perché, continua a leggere!

In base alla tipologia di sistema fisico che si vuole monitorare, inoltre abbiamo:

Product digital twin

Questi gemelli digitali sono utilizzati per rappresentare un prodotto lungo tutto il suo ciclo di vita, dalla progettazione alla produzione, fino al suo utilizzo e manutenzione. Un esempio è l’uso dei digital twin nel settore automobilistico per ottimizzare le prestazioni di un veicolo e prevedere i guasti.

Process digital twin

In ambito industriale, i process digital twins consentono di monitorare e ottimizzare interi processi produttivi. Ad esempio, nell’industria manifatturiera, un digital twin può simulare l’intero ciclo di produzione per migliorare l’efficienza e ridurre gli sprechi.

System digital twin

Questi gemelli digitali rappresentano interi sistemi complessi, come reti energetiche o infrastrutture urbane. Un esempio avanzato è l’uso di digital twin per monitorare e gestire in tempo reale le reti elettriche, migliorando la distribuzione dell’energia​.

Embedded digital twins: il gemello che non sapevi (ancora) di volere

Ora arriviamo alla parte che ci entusiasma di più: gli embedded digital twins. Questi sono i veri protagonisti della trasformazione dell’industria. 

Cos’hanno di speciale? A differenza dei normali gemelli digitali, gli embedded digital twins non si limitano a osservare e riportare dati, ma sono attori che giocano un ruolo attivo nei sistemi fisici in cui sono integrati. Si “infilano” direttamente nei circuiti e nelle macchine, raccolgono dati in tempo reale, e agiscono in base a questi dati per migliorare prestazioni, prevenire guasti, e molto altro.

Un esempio pratico? Pensiamo ai veicoli autonomi: gli embedded digital twins monitorano in tempo reale ogni componente del veicolo, dal motore ai sensori, e prendono decisioni in frazioni di secondo per garantire la sicurezza del conducente. Non male, vero?

Vantaggi degli embedded digital twins

Velocità: con gli embedded digital twins, si ottengono un monitoraggio e un controllo istantanei. E sì, intendiamo letteralmente istantanei: tutto avviene in tempo reale, senza aspettare che i dati vengano elaborati su server remoti. Questo è particolarmente importante in settori come l’automotive, dove anche una frazione di secondo può fare la differenza tra un funzionamento ottimale e un disastro meccanico​.

Efficienza delle risorse: grazie ai processori embedded sempre più potenti, non c’è più bisogno di enormi infrastrutture per gestire i dati. L’elaborazione avviene localmente, direttamente sul dispositivo, il che significa che si può risparmiare su banda e costi di comunicazione.

Riduzione della larghezza di banda: poiché gli embedded digital twins fanno tutto il lavoro pesante localmente, solo le informazioni essenziali vengono inviate al cloud. Questo riduce i colli di bottiglia nelle reti di comunicazione e rende l’intero sistema più efficiente.

Sfide tecniche degli embedded digital twins

Anche gli embedded digital twins, nonostante tutte le loro meraviglie, hanno dei “difetti”! O meglio, presentano delle sfide tecniche non indifferenti. 

Prima fra tutte, è la necessità di utilizzare modelli ridotti (o ROM, reduced-order models), che richiedono meno risorse computazionali, ma che devono comunque mantenere un livello di accuratezza sufficiente​.

Un altro aspetto cruciale riguarda il tuning in tempo reale: un embedded digital twin deve essere continuamente ricalibrato con i dati che raccoglie, per garantire che le sue previsioni e simulazioni siano sempre accurate. Per esempio, in una lavatrice intelligente, un embedded digital twin può stimare il peso del carico inserito dall’utente e regolare automaticamente il ciclo di lavaggio per risparmiare acqua ed energia.

Le applicazioni dei digital twins: dall’industria alla cucina

I digital twins stanno cambiando il modo in cui facciamo quasi tutto. Dove sono usati? Praticamente ovunque:

Manifattura: il digital twin è uno strumento essenziale nell’industria manifatturiera, dove viene utilizzato per simulare interi processi produttivi. Questo permette alle aziende di ottimizzare la produzione, prevedere guasti e migliorare l’efficienza. ​Dal monitoraggio delle linee di produzione alla manutenzione predittiva, i digital twins aiutano a ridurre i tempi di fermo e migliorare la qualità del prodotto​.

Smart Cities: le città intelligenti utilizzano i digital twins per monitorare e gestire le infrastrutture urbane in tempo reale, dal traffico alle reti energetiche. Un esempio è l’uso di digital twin nelle reti elettriche per bilanciare in modo efficiente la domanda e l’offerta di energia: le aziende energetiche utilizzano i digital twins per ottimizzare la distribuzione dell’energia e prevenire blackout. 

Sanità: Immagina un gemello digitale di un paziente che simula un intervento chirurgico prima che il chirurgo entri in sala. Futuristico? Non così tanto​. In ambito sanitario, i digital twin vengono utilizzati per creare repliche virtuali di organi umani per simulare interventi chirurgici o per monitorare pazienti con malattie croniche.

Logistica: nel settore della logistica, i digital twins vengono utilizzati per simulare e ottimizzare le catene di approvvigionamento, riducendo i tempi di consegna e migliorando l’efficienza dei magazzini​.

Industria alimentare: hai mai pensato che il tuo forno potesse avere un gemello digitale? Nel progetto SIAF (Smart Integration of Appliances for High Quality and Sustainable Food Processing), le macchine da cucina (come il blast chiller, il forno e la macchina per il sottovuoto) dialogano tra loro grazie ai digital twins per ottimizzare i processi di cottura e conservazione. Preparare la cena non è mai stato così high-tech!

Conclusione: il futuro è digitale (e gemello)

I digital twins, e in particolare gli embedded digital twins, stanno cambiando le regole del gioco in settori che vanno dall’industria alla sanità, fino alla tua cucina di casa. È una tecnologia che non solo permette di risparmiare tempo e denaro, ma apre la strada a una nuova rivoluzione industriale, fatta di intelligenza e connessione. 

Rappresentano un vero e proprio cambiamento di paradigma. Con la loro capacità di collegare il mondo fisico e quello digitale, stanno rivoluzionando il modo in cui produciamo, monitoriamo e ottimizziamo sistemi complessi. Gli embedded digital twins, in particolare, stanno aprendo nuove strade verso l’automazione avanzata e l’efficienza operativa, rendendo il futuro sempre più vicino.

Sei pronto a vivere in un mondo dove il digitale e il reale convivono in perfetta armonia? Noi di SimNumerica ci siamo già immersi con entusiasmo!

Per approfondire

Lyu, Z. (Ed.). (2024). Handbook of Digital Twins. CRC Press.
Siemens. (2021). The Role of digital twins in Industry 4.0.
Gatto, M., Marcuzzi, F., & Martin, P. (2021). Real-time Simulation of Differential Models: Digital Twins for Industrial Applications. WCCM-ECCOMAS 2020, Virtual Congress.
Lu, Y., et al. (2020). Digital twin-Driven Smart Manufacturing: Connotation, Reference Model, Applications and Research Issues. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing.
Grieves, M., Vickers, J. (2017). Digital Twin: Mitigating Unpredictable, Undesirable Emergent Behavior in Complex Systems. Springer.