Nell’articolo “Quando la macchina utensile impara a prevedere”, pubblicato su Macchine Utensili di Settembre 2026, abbiamo parlato di un’applicazione dell’intelligenza artificiale fisica (Physical AI) e dei “world model” che ci interessa particolarmente, cioè lo sviluppo di digital twin per la fresatura.
Come già scritto in quell’articolo e riportato qui per comodità, un digital twin (DT) è una replica digitale di un’entità fisica (per esempio un processo, una macchina o un sistema) con una connessione bidirezionale attiva tra l’entità fisica stessa e il suo gemello digitale.
Per questo è l’applicazione più consona dell’intelligenza artificiale fisica al settore manifatturiero e fornisce anche agli esperti di processi di lavorazione un esempio concreto di come l’IA potrà migliorare le performance di una macchina utensile in un futuro molto prossimo.
Per entrare nel dettaglio, facciamo riferimento all’articolo (1) riportato in bibliografia. Cominciamo a parlare del cuore di un digital twin per la fresatura, cioè il modello virtuale della lavorazione.
Modelli fisici
I modelli fisici (detti physics-based) usano equazioni per ottenere parametri come forze di taglio, potenza, coppia, tasso di asportazione del materiale e anche i parametri che la misurazione non può acquisire direttamente (es. temperatura al tagliente, sforzi nella fresa o nel pezzo).
Alcuni metodi numerici chiave usati nella fresatura includono il FEA (Finite Element Analysis) e il metodo alle differenze finite (FDM).
Gli svantaggi dei modelli di simulazione basati sulla fisica includono la difficoltà di aggiornare il modello per riflettere cambiamenti di processo in tempo reale e l’elevato costo computazionale della soluzione di equazioni fisiche complesse, che può limitarne l’applicazione pratica in alcuni scenari.
Soltanto i modelli meccanicistici, che si basano su equazioni relativamente semplici, potrebbero essere applicati, soprattutto se implementati in modo da sfruttare il calcolo parallelo delle GPU (Graphics Processing Unit) tipico dell’intelligenza artificiale
Modelli data-driven
Un modello guidato dai dati (detto “data-driven”) è un modello matematico, statistico o ML (Machine Learning) costruito e addestrato usando dati empirici per identificare pattern, formulare previsioni o prendere decisioni direttamente dai dati, senza modellare il sistema usando le leggi della fisica.
Gli studi hanno dimostrato che il Machine Learning può prevedere con successo l’usura dell’utensile nei processi di fresatura.
Questi metodi sono particolarmente utili per il monitoraggio in tempo reale, la manutenzione predittiva e il miglioramento dell’efficienza della lavorazione analizzando dati di sensori quali vibrazioni, suono e forza di taglio.
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