Il concetto di digitalizzazione caratterizza il paradigma di Industry 4.0. Corrisponde ad una crescita dell’importanza della simulazione dei processi produttivi e dei macchinari impiegati negli stessi. Sempre più di frequente si sente parlare di “digital twin”, ovvero del gemello digitale associato ad una macchina, ad un processo o anche ad un impianto complesso.
Che cos’è un digital twin?
Volendo semplificare il concetto, il digital twin è una replica virtuale in grado di riprodurre il comportamento di un sistema in reazione a “stimoli esterni”.
Questi stimoli sono i dati di input. Possono essere inseriti nel sistema digitale sotto forma di:
- istruzioni di controllo;
- di segnali forniti da sensori montati sul sistema reale o da altri componenti che con esso interagiscono;
- di input di materiali ed energia;
- o di flussi di informazione di qualsivoglia natura.
Il simulatore, sollecitato dagli input esterni, produce un output, spesso in forma grafica. Questo riproduce l’evoluzione del sistema fisico e che fornisce le principali caratteristiche quantitative e qualitative del prodotto, come ad esempio i consumi di energia e le eventuali emissioni del processo.
Per rendere concerto il concetto di Digital Twin SolidWorks offre una serie di soluzioni, come SolidWorks Simulation e quelle più avanzate legate alla 3DEXPERIENCE come SIMULIA.
Una definizione standard utilizzabile di gemelli digitali
Se vogliamo formulare una definizione di gemelli digitali che sia indipendente dalle sue varie implementazioni, possiamo basarci su due potenziali definizioni standard:
Definizione fornita da CIMdata: “Un gemello digitale è una rappresentazione virtuale di una risorsa fisica o una raccolta di risorse fisiche (gemello fisico) che sfrutta il flusso di informazioni da/verso le risorse fisiche associate.”
Definizione di NAFEMS SMSWG (Systems Modeling and Simulation Working Group): ” Il gemello digitale è un surrogato digitale cioè una descrizione di una risorsa fisica, come prodotti, processi, sistemi, persone e dispositivi, che possono essere utilizzati per vari scopi. Il gemello digitale utilizza dati e informazioni dalla risorsa del mondo reale e fornisce feedback a tale risorsa.”
La realtà: esistono vari tipi di gemelli digitali
La verità è che esistono più forme di gemelli digitali con caratteristiche specifiche per raggiungere obiettivi ben precisi. Tuttavia, ci sono due caratteristiche fondamentali in tutte le diverse forme e per i vari scopi. Regole per un gemello digitale:
- Un gemello digitale deve avere un gemello fisico corrispondente
- Esiste un flusso di informazioni bidirezionale tra il gemello digitale e quello fisico, consentendo all’uno di sfruttare le informazioni dell’altro
Utilizzo di tipo sperimentale e previsionale
L’utilizzo di una replica virtuale può essere di tipo sperimentale e previsionale. Ciò significa che viene effettuato un ciclo di simulazioni preliminari per trovare le condizioni operative ottimali, per verificare la correttezza e l’efficienza del processo o per sperimentare condizioni operative diverse da quelle standard, dando il modo di esplorare nuove pratiche in maniera sicura, limitando costi e rischi.
Vantaggi
Utilizzando la simulazione con l’IoT, le aziende sono in grado di valutare in anticipo le prestazioni dei prodotti in condizioni operative reali e possono fare previsioni fondate sui comportamenti futuri al fine di migliorare la produttività e di ridurre costi e rischi di downtime non pianificati.
Sfatiamo i miti sui Gemelli Digitali
Entusiasmo, aspettative e definizioni spesso confuse su una tecnologia emergente: i gemelli digitali. Veniamo al dunque, cosa c’è di vero?
Negli ultimi anni abbiamo assistito a un crescente interesse per i gemelli digitali, accompagnato da entusiasmo, aspettative e confusione su ciò che li definisce realmente. Diversi fornitori di software hanno adottato i gemelli digitali come parte fondamentale delle loro strategie e del loro posizionamento, mentre molteplici aziende li considerano come parte integrante della loro trasformazione digitale.
Molte definizioni del digital twin sono basate sulle capacità offerte dai venditori di software di proporre il proprio approccio come l’unico valido per questa tecnologia. Proprio questo crescente interesse ha portato a una maggiore spinta di questa tecnologia da parte dei fornitori oltre che a una confusione generale nel mercato. Quest’ultima deriva da una definizione poco chiara di cosa sia un gemello digitale e a una sovrabbondanza di definizioni vaghe e contrastanti in cui ciascuna parte interessata pubblica la propria definizione in base al proprio approccio e all’implementazione di tale tecnologia.
I miti
Ci sono molti falsi miti sui gemelli digitali che vanno affrontati per comprendere questa tecnologia e consentirne un ampio utilizzo e vantaggio. Qui ci soffermeremo su alcuni di questi:
#1: esiste un solo gemello digitale
Ogni gemello fisico può avere più gemelli digitali con capacità specifiche per scopi diversi. In assenza di un gemello digitale che rispecchi il gemello fisico, piuttosto sarebbe più appropriato il termine “cugino digitale”.
#2: tutti i modelli digitali sono gemelli digitali
La verità è che un gemello digitale deve avere un gemello fisico. Il secondo mito è solo un modo “propagandistico” per far ricadere un prodotto non correlato all’interno dell’offerta del digital twin. Il buon senso e le caratteristiche comuni già menzionate rendono molto chiaro che affinché ci siano gemelli devono esserci due entità.
#3: un gemello digitale deve coprire l’intero ciclo di vita del gemello fisico
Un gemello digitale non deve necessariamente coprire l’intero ciclo di vita della sua controparte fisica. Diversi gemelli digitali vengono sviluppati ciascuno per scopi diversi, con un gemello digitale che copre una parte specifica del ciclo di vita del gemello fisico, in linea con il proprio scopo.
#4: un gemello digitale deve essere basato sulla fisica
Sebbene una capacità specifica di un gemello può essere basata sulla fisica, non tutti i gemelli avranno la stessa esigenza. Ad esempio, un gemello digitale può dare solo una somiglianza visiva alla sua controparte fisica, mentre un gemello digitale di simulazione ingegneristica deve essere basato sulla fisica.
#5: un gemello digitale deve sfruttare l’Internet of things (IoT)
Sebbene l’IoT e i gemelli digitali siano ad oggi tecnologie emergenti, non vanno sempre di pari passo. Secondo la regola 2 (vedi sopra), un gemello digitale deve fornire le informazioni al suo gemello fisico e viceversa. Tuttavia, i metodi per farlo possono variare in base alla forma e allo scopo del gemello digitale: l’IoT amplierà in modo significativo i possibili utilizzi e forme dei gemelli digitali, ciò detto questi ultimi possono esistere pur non sfruttando l’IoT.
In sintesi, il metodo utilizzato per ottenere o sfruttare le informazioni da e verso il gemello fisico può essere utilizzato come base per descrivere forme specifiche di gemelli digitali, ma non come prerequisito di un gemello digitale.
#6: un gemello digitale ha bisogno di comunicare continuamente con il gemello fisico
Ogni gemello digitale fornisce comunicazioni al/dal gemello fisico per soddisfare scopi specifici con la frequenza necessaria: la comunicazione può essere intermittente, periodica o continua.
#7: un gemello fisico si riferisce a una singola entità/risorsa fisica
Un gemello fisico può riferirsi a un insieme di risorse o processi fisici, ad esempio, una flotta di aeroplani, un anno del modello per un’auto specifica, una popolazione con una caratteristica demografica condivisa, ecc..
#8: i gemelli digitali vengono utilizzati solo dai tecnici
I gemelli digitali sono utili per gli ingegneri, ma non solo. Qualsiasi disciplina può creare gemelli digitali per riprodurre fenomeni diversi: ad esempio, un gemello digitale finanziario riflette le prestazioni aziendali di un’azienda, un gemello digitale logistico rispecchia una linea di fornitura, un gemello digitale medico simula le reazioni ai vaccini e così via.
Il ruolo della simulazione nell’IoT
Molte aziende ormai si sono dotate di strumenti di simulazione per creare prototipi virtuali completi dei loro prodotti che sono sistemi sempre più complessi, costituiti da componenti meccanici, elettronici e software, che integrano molti dei fenomeni fisici che esistono nell’ambiente reale. Di seguito alcuni esempi.
Analisi fluidodinamica
Il software di analisi fluidodinamica viene impiegato per prevedere il flusso dei fluidi, fondamentale per aumentare l’efficienza di numerosi prodotti ed ottimizzare molti processi, quali ad esempio la combustione dei gas nei motori delle vetture o il passaggio di una soluzione chimica attraverso i pori di una formazione di shale gas.
Analisi strutturale
Il software per l’analisi strutturale viene utilizzato per capire come un prodotto reagirà alle sollecitazioni prodotte da forze, pressioni, calore, abrasioni e altri effetti fisici, per valutare se soddisfi o meno le specifiche richieste.
Simulazione elettromagnetica
La simulazione elettromagnetica serve per studiare l’integrità termica, di segnale e di potenza dei prodotti elettronici, quali ad esempio semplici chip, complesse PCB, componenti di veicoli o interi sistemi di comunicazione, consentendo di perfezionare il progetto senza dover realizzare costosi prototipi. Inoltre, i software engineer si avvalgono di strumenti per sviluppare software e generatori di codice certificati per garantire la qualità necessaria ad evitare malfunzionamenti nel software embedded, utilizzato sempre più di frequente per monitorare e controllare l’operatività di molti prodotti.
I vari ambiti della simulazione servono quindi per progettare modelli semplificati di ordine minore, integrati in algoritmi di controllo per gestire il funzionamento di automobili, centrali elettriche, macchine utensili, presse, reattori chimici e così via…
Consigli
La simulazione è la soluzione ideale per progettare algoritmi, grazie alla sua capacità di integrare modelli 3D fisici (fluidodinamici e meccanici) nella simulazione dell’intero circuito di controllo. Metodologie come la parametrizzazione e la sperimentazione vengono utilizzate per identificare i migliori parametri di controllo per ciascun set di condizioni operative.
Il momento dei digital twin
L’IoT collega la simulazione al prodotto o processo quasi in tempo reale o in modalità replay per supportarne operatività e manutenzione. Il concetto di digital twin simulation-based integra quindi il prodotto fisico ed i relativi modelli con le connessioni che rendono possibile la comunicazione tra i due.
Il digital twin può consistere in un modello di simulazione messo a punto per duplicare determinate condizioni reali di un prodotto, ad esempio tenendo in considerazione l’usura o il degrado delle performance. I dati dei sensori connessi al prodotto possono essere impiegati per fornire condizioni limite in tempo reale al digital twin e calibrare i risultati sulla base di tali informazioni.
Ricorda
Tutti i miglioramenti apportati al digital twin possono potenziare le sue capacità predittive e portarle molto al di là di quanto si possa ottenere col solo processo di progettazione. Le previsioni del digital twin possono essere utilizzate per determinare la causa di problemi di performance ma anche per valutare i risultati di diverse strategie di controllo, per definire schemi di manutenzione ottimali, etc…
Conclusioni
Il digital twin può inoltre fornire informazioni su un prodotto o su un processo che non possono essere misurate con sensori (possiamo pensare, ad esempio alla velocità di flusso nei passaggi interni). Un digital twin ben concepito permette di migliorare prestazioni ed affidabilità, riducendo al contempo i costi operativi.
Per concludere, esistono più forme di gemelli digitali per un’ampia varietà di scopi. Ogni forma di gemello digitale ha caratteristiche specifiche per soddisfare gli obiettivi prefissati e dovrebbe avere una definizione più dettagliata che delinei la capacità, la funzionalità o l’implementazione specifiche associate a tale forma.
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