Digital Twin

Nel mondo dello Smart Manifacturing il Gemello Digitale è un potente alleato.

Dall’Industria al Fashion le applicazioni sono numerose.

Il Digital Twin è la copia virtuale di un prodotto fisico. Esso fotografa lo stato dell’oggetto in tempo reale e permette di eseguire test o analisi senza alterare il prodotto stesso. Ciò avviene grazie a sofisticati modelli predittivi, sviluppati a partire da algoritmi di Intelligenza Artificiale.
Il Gemello Digitale nasce quando il software entra nelle fabbriche e crea una rappresentazione virtuale delle macchine di produzione. Inoltre, ricevendo dati dai sensori della macchina reale, esso riesce a rappresentare ogni suo elemento tramite modelli matematici accurati. Ciò significa che se quella macchina ha un rullo che si usura nel tempo, la sua copia digitale ha un modello matematico che ne simula l’usura.

Persona al computer

Le Tecnologie che entrano in gioco spaziano dall’Internet of Things all’Intelligenza Artificiale. Esso riceve costantemente dati dalla macchina reale e attraverso programmi di simulazione elabora modelli predittivi, capaci di valutare le prestazioni future del prodotto o il suo funzionamento in determinate condizioni. Incrociando dati diversi, come temperatura, energia impiegata e tempo di utilizzo, gli ingegneri riescono a comprendere come il prodotto funziona e a prevedere eventuali problemi che potrebbero sorgere sul lungo periodo. Disporre di un flusso costante di informazioni su un macchinario permette di studiare possibili migliorie da proporre, per ottimizzarne il funzionamento.
Inoltre, grazie a questa unione tra virtuale e reale gli operatori possono manipolare la macchina senza il rischio di spegnere la produzione o di toccare parametri limite. Si possono quindi eseguire degli esperimenti che normalmente non si farebbero e non solo sui singoli prodotti e macchinari, ma anche su interi plant. 

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Applicazioni del Digital Twin

Attualmente il settore che ricorre maggiormente al Gemello Digitale è quello industriale, ma questa tecnologia si sta sempre più diffondendoOggi i Digital Twin vengono impiegati per la gestione delle smart home. In questi casi non si tratta di una semplice riproduzione dell’edificio, ma piuttosto di un modello complesso che unisce dati provenienti dagli oggetti nella casa a quelli relativi alle abitudini d’uso dei suoi abitanti. Il Gemello Digitale qui serve a ottimizzare tutti i sistemi dell’edificio, pianificando eventuali interventi di manutenzione predittiva. Una casa è un sistema complesso, spesso tanto quanto una macchina. Ci sono infatti aziende automobilistiche che usano questa tecnologia per ottimizzare i loro prodotti. Tesla per esempio si avvale del Digital Twin per creare delle copie digitali di ciascuna delle sue macchine, fornendo un migliore servizio di assistenza ai suoi clienti. I dati vengono analizzati da algoritmi di Intelligenza Artificiale, che consentono alla casa madre di tenere sotto controllo il prodotto anche a distanza. In questo modo l’utente è sicuro di salire su un veicolo che viene costantemente monitorato. 

Foto di un circuito

Digital Twin nel Retail 

Anche il mondo del Retail si sta aprendo alle opportunità del Digital Twin. Esso infatti facilita i rivenditori, permettendo loro di interagire con i magazzini e i flussi logistici. Ma il gemello digitale porta benefici anche lato utente. La Customer Experience può subire dei notevoli miglioramenti, integrando processi predittivi di AI e Machine Learning per analizzare il comportamento dei consumatori e proporre loro esperienze personalizzate. Conoscere i clienti e le loro preferenze consente di proporre consigli personalizzati.
Immaginiamo un e-commerce in cui l’utente possa indicare dei parametri specifici come altezza, peso e numero di scarpa: questi dati vengono utilizzati per ricreare un suo gemello digitale e valutare su di esso quali abiti o accessori fanno al caso suo.
Nel caso in cui, invece, si intenda proporre delle promozioni o dei consigli di acquisto personalizzati ci sarà bisogno di uno storico dei dati dell’utente. Come per esempio un profilo in cui rimangono salvati i prodotti acquistati in precedenza. Su queste informazioni l’Intelligenza Artificiale può fare ragionamenti predittivi e capire quali proposte avanzare.