La crescente complessità dei processi industriali e la necessità di migliorarne efficienza e affidabilità hanno reso indispensabile l’impiego di strumenti digitali avanzati. Tra le tecnologie più rilevanti in questo scenario si colloca il Digital Twin, che nel campo dell’automazione e della digitalizzazione dei processi rappresenta oggi un riferimento.
Le definizioni di Digital Twin presenti nella letteratura scientifica, pur variando in base al contesto applicativo, condividono un elemento comune: la descrizione di un gemello digitale come controparte virtuale di un sistema o oggetto fisico.
Inoltre, i termini Digital Model, Digital Shadow e Digital Twin vengono talvolta utilizzati in maniera intercambiabile, sebbene essi si differenzino sostanzialmente in funzione del grado di integrazione e di scambio dati tra il dominio fisico e quello digitale
Il Digital Model rappresenta la forma più elementare di digitalizzazione, consistente in una descrizione virtuale, più o meno dettagliata, di un sistema fisico esistente o ancora in fase di progettazione. In tale approccio non è previsto alcun trasferimento automatico di dati, ogni aggiornamento del modello è eseguito manualmente.
Ne consegue che le variazioni dello stato del sistema fisico non si riflettono immediatamente sul modello digitale, e viceversa. Un livello superiore è rappresentato dal Digital Shadow, in cui si instaura un flusso di dati automatico unidirezionale dal sistema fisico al modello virtuale.
In questo scenario, ogni cambiamento rilevato nel sistema reale si traduce in un aggiornamento della sua controparte digitale, che tuttavia non ha alcuna capacità di influenzare direttamente il sistema fisico. Infine, il livello più avanzato è quello del Digital Twin, caratterizzato da un’integrazione completa e bidirezionale dei dati tra sistema reale e la sua rappresentazione digitale.
In questo caso, non solo il modello riflette in tempo reale le variazioni dello stato del sistema fisico, ma può anche agire come strumento di controllo, generando modifiche operative sul sistema reale; una “controparte digitale” che consente, quindi, non solo di osservare e monitorare il funzionamento, ma anche di simulare scenari futuri e prevedere possibili criticità. In [2] è proposta una classificazione dei Digital Twin basata sugli scopi per i quali questi vengono concepiti.
Si distinguono, ad esempio, modelli destinati al monitoraggio, finalizzati all’individuazione di inefficienze operative mediante l’osservazione continua dello stato del sistema; modelli orientati alla diagnosi, concepiti per ridurre i costi di manutenzione e incrementare l’affidabilità complessiva; modelli con funzione predittiva, i quali consentono di stimare con accuratezza il momento in cui un componente potrebbe guastarsi, migliorando così le strategie di manutenzione; infine, modelli per l’automazione, in grado di regolare in maniera autonoma i parametri di esercizio sulla base dei dati acquisiti da sensori e dispositivi IoT, quali temperatura, pressione o consumo energetico.
Attraverso un modello di Digital Twin è possibile applicare la Failure Modes and Effects Analysis (FMEA) per individuare e valutare in modo sistematico le potenziali modalità di guasto di un sistema. Questa analisi consente di stimare i rischi associati, definire azioni correttive o preventive e stabilire le priorità d’intervento per ridurre la probabilità di guasto e mitigare l’impatto delle anomalie.
Un esempio di piattaforma per la progettazione e la simulazione di sistemi automatici è Automation Studio™, un software che permette di creare gemelli digitali completi integrando tecnologie oleodinamiche, pneumatiche, elettriche e meccaniche.
[2] R. Rayhana, L. Bai, G. Xiao, M. Liao and Z. Liu, “Digital Twin Models: Functions, Challenges, and Industry Applications,” in IEEE Journal of Radio Frequency Identification, 8, pp. 282-321, 2024.
