Digital Twin: cos'è un gemello digitale

Un digital twin, o gemello digitale, è una replica virtuale dinamica e costantemente aggiornata di un oggetto fisico, un sistema o un processo. Utilizzando dati in tempo reale raccolti da sensori (IoT) e altre fonti, il gemello digitale simula il comportamento della sua controparte reale per analizzarne le prestazioni, prevedere guasti, ottimizzare l'efficienza e prendere decisioni informate. Il rapido sviluppo della tecnologia è trainato dai progressi in settori come l'Internet-of-Things (IoT), la simulazione multi-fisica, i sensori e le reti di sensori in tempo reale, il machine learning, l'intelligenza artificiale, i big data e la gestione ed elaborazione dei dati.

Un gemello digitale completo è costituito da tre elementi fondamentali:

Entità Fisica: L'oggetto, il prodotto o il sistema reale nel mondo tangibile.

Rappresentazione Virtuale: Il modello computazionale digitale che ne è la copia fedele.

Flusso Informativo Bidirezionale: Il collegamento che permette lo scambio di dati tra il fisico e il virtuale. 

È proprio questo flusso bidirezionale a distinguere la tecnologia del digital twin dalla tradizionale modellazione e simulazione computazionale, che si limitano a creare rappresentazioni virtuali statiche. L'entità fisica invia il suo stato operativo alla rappresentazione virtuale; quest'ultima analizza i dati ricevuti e invia a sua volta richieste di intervento operativo all'entità fisica, creando un ciclo di feedback continuo.

Evidentemente, un gemello digitale diventa utile solo se viene continuamente aggiornato per rispecchiare fedelmente e in ogni momento il gemello reale. È possibile ottenere un aggiornamento continuo e automatico nel momento in cui il digital twin viene supportato dal'Intelligenza Artificiale e l'IoT.

L'implementazione di un sistema di digital twin, specialmente per strutture complesse composte da più entità fisiche interconnesse, richiede l'integrazione di diverse tecnologie hardware e software:

- Nel Mondo Reale è necessaria l'installazione di sensori distribuiti per raccogliere dati in continuo da tutte le entità fisiche. Queste devono poter essere controllate da comandi remoti inviati dai modelli virtuali. La salute dei sensori stessi deve essere monitorata per garantire l'accuratezza dei dati.

- Il modello virtuale non deve solo simulare il mondo reale, ma deve anche essere in grado di "comprendere" lo stato del suo gemello fisico e di fornire soluzioni eseguibili per ottimizzarne le prestazioni.

- Devono essere stabiliti protocolli per la raccolta e trasmissione dei dati (comunicazione bidirezionale) in tempo quasi reale, uniti a controlli di qualità online, per identificare e risolvere rapidamente eventuali problemi.

- Sebbene non obbligatoria, una banca dati storica dei sensori è estremamente benefica per analizzare le cause prime dei malfunzionamenti e prevedere lo stato di salute futuro del sistema.

Applicazioni Pratiche nei Settori Industriali
Le applicazioni dei gemelli digitali spaziano in vari settori, tra cui aerospaziale, medicale, energia elettrica, industria petrolifera e del gas. 

Le principali aree di impatto sono:

Gestione delle Prestazioni degli Asset: Utilizza modelli computazionali ad alta fedeltà e basati sulla fisica per trasformare i dati degli asset in interventi nel mondo reale. Questo permette di identificare potenziali problemi prima che si verifichino, aumentare la disponibilità del servizio, ridurre i tempi di fermo e prolungare la vita degli asset, bilanciando al contempo i costi di manutenzione con la riduzione del rischio operativo.

Ottimizzazione delle Operazioni: Fornisce una visibilità completa dei dati aziendali e una comprensione sistemica delle decisioni operative. Fornisce suggerimenti basati sugli Indicatori Chiave di Prestazione per aumentare la produttività generale e ridurre i costi di produzione.

Ottimizzazione del Business: Riduce il rischio finanziario e massimizza la potenziale redditività attraverso previsioni intelligenti per un processo decisionale più informato.

A titolo di esempio consideriamo il caso di Trondheim. Si tratta del quarto centro abitato maggiore della Norvegia e sta attualmente lavorando per digitalizzare un modello del proprio paesaggio urbano. L’obiettivo è duplice: avere un’immagine della Trondheim del futuro (e la base per lo sviluppo di una smart city), e creare occasioni di partecipazione cittadina allo sviluppo urbano, anche in ottica di democratizzazione. Se, infatti, un modello digitale è reso abbastanza fruibile e intuitivo nella consultazione, i cittadini possono essere facilmente interrogati sui loro desideri per lo sviluppo della città – nel caso di Trondheim, la cittadinanza ha potuto segnalare dove avrebbe voluto veder aumentati il verde pubblico, le aree pedonali o gli accessi al fiume.

Nel corso degli ultimi vent'anni, il digital twin si è evoluto da un semplice concetto di gestione del ciclo di vita del prodotto in un insieme di tecnologie sofisticate che apportano benefici tangibili in molti settori industriali. Le applicazioni attuali stanno sostituendo il tradizionale modello uomo-macchina con sistemi intelligenti, guidati dai dati e in grado di auto-apprendere. Sfruttando machine learning, intelligenza artificiale, big data e tecnologie avanzate di sensori, i gemelli digitali sono destinati a diventare una tecnologia chiave per aumentare le prestazioni dei sistemi e l'ottimizzazione operativa.