Lo chiamano gemello digitale, ma è realmente un gemello? E che ruolo ha nell’industria manifatturiera?
Il digital twin è un insieme di costrutti di informazioni virtuali che descrivono in modo completo un prodotto fisico reale o potenziale dal livello microatomico al livello macro-geometrico. Al suo livello ottimale, qualsiasi informazione che potrebbe essere ottenuta dall’ispezione di un prodotto fisico può essere ottenuto dal suo gemello digitale [The digital twin is a set of virtual information constructs that fully describes a potential or actual physical manufactured product from the micro atomic level to the macro geometrical level. At its optimum, any information that could be obtained from inspecting a physical manufactured product can be obtained from its Digital Twin]. Questa la definizione data nel 2016 da Grieves e Vickers, sebbene molte siano le definizioni oggi disponibili in letteratura, tutte molto simili sebbene con sfumature diverse. Nel 2018 A. El Saddik, professore presso la School of Electrical Engineering and Computer Science dell’Università di Ottawa, definiva il digital twin come “… una replica digitale di un’entità fisica vivente o non vivente. Colmando il mondo fisico e quello virtuale, i dati vengono trasmessi senza soluzione di continuità consentendo all’entità virtuale di esistere contemporaneamente all’entità fisica“. Nello stesso periodo, l’International Productio Research sottolineava che “il gemello digitale è una vera mappatura di tutti i componenti nel ciclo di vita del prodotto utilizzando dati fisici, dati virtuali e dati di interazione tra di loro“.
Il concetto di digital twin è molto recente ed è stato introdotto agli inizi del terzo millennio da Michael Grives, dell’Università del Michigan, durante una conferenza della Society of Manufacturing Engineers, proponendolo come modello concettuale alla base del PLM, il Product Lifecycle Management. Inizialmente il concetto esposto da Gives ha assunto nomi diversi e solo successivamente è stato chiamato digital twin da John Vickers della NASA: il settore aerospaziale, e la NASA in particolare, avevano già avuto modo di sperimentare le potenzialità del concetto alla base del digital twin, prima ancora che venisse teorizzato, proprio perché ogni attività andava preparata e controllata, nonostante la distanza dai mezzi fisici. Gli studi svolti hanno così portato allo sviluppo del concetto di digital twin, che è stato poi applicato con successo in diversi contesti in virtù della possibilità di simulare in maniera virtuale le condizioni d’uso, le relative conseguenze e le eventuali correzioni da apportare in corso d’opera.
Un concetto che si evolve
Il concetto di digital twin è piuttosto recente, ma proprio in virtù delle potenzialità dimostrate in settori nobili come quello aerospaziale, ha iniziato a diffondersi con successo nell’ambiente industriale. Da una prima definizione generica, il concetto fu ben presto splittato in “sottoconcetti”, per meglio identificare i processi di riferimento. Il DTP (Digital Twin Prototype) riguarda progetti, analisi e processi volti alla realizzazione di un prodotto fisico, gemello di quello virtuale; il DTI (Digital Twin Instance) rappresenta il gemello digitale di ogni specifico prodotto realizzato, con un collegamento che dura per tutto il ciclo di vita del prodotto; DTP e DTI sono gestiti nel DTE (Digital Twin Enviroment), mentre il DTA (Digital Twin Aggregate) è l’aggregazione dei DTI, i cui dati e informazioni, digitali, possono essere utilizzati per interrogazione che riguardano il prodotto fisico. Fanno capo al digital twin molte altre suddivisioni, che però spesso restano più a livello accademico, mentre, in senso più pratico, chi, aldilà delle definizioni e dei sotto concetti, chi fa da guida sono i casi pratici.
Dalle prime esperienze della NASA, che simulava a terra i sistemi presenti nelle navicelle spaziali, alla teorizzazione dei primi anni Duemila, è stato solo in tempi recenti, con l’avvento dell’IoT (Internet of Things), che il digital twin ha subito una forte evoluzione, diventando una tecnologia ritenuta strategica. La continua evoluzione della sensoristica, dei sistemi di gestione delle informazioni e lo sviluppo di sistemi basati sull’intelligenza artificiale permettono oggi di analizzare enormi flussi di dati, fornendo informazioni utili a definire lo stato di salute del sistema o del processo, per arrivare a simulare eventuali opzioni future per ottimizzarne le attività.
Dunque, due realtà, una fisica e una virtuale. Due gemelli. O forse due copie, dove non è chiaro chi sia l’originale. Comunque sia, le due realtà sono obbligate ad una sorta di vita di coppia, che obbliga ad una evoluzione condivisa. In questo senso, il digital twin rappresenta una tecnologia (e non più solo un concetto) estremamente interessante anche per il mondo manifatturiero, in quanto è applicabile sia a situazioni esistenti che in fase di progettazione, con la possibilità sia di prevedere eventuali problemi legati alla produzione, apportando le opportune correzioni, sia intervenendo con migliorie sullo sviluppo di nuovi prodotti, o di nuove versioni di prodotti esistenti, con l’abbattimento dei costi legati alla prototipazione.
L’interesse legato a questa tecnologia è evidenziato dalla società di ricerca Gartner, che l’ha posta in cima alla lista dei primi 10 trend tecnologici e strategici per il 2019, mentre è previsto, secondo l’analisi di MarketsAndMarkets, che il mercato globale passi da 4 a 36 miliardi di dollari entro il 2025.
