Digital twin: trasformazione del modo in cui diamo senso ai dati

La caratteristica dei digital twin è la capacità di utilizzare i dati del mondo reale in tempo reale. Probabilmente, due fattori controllano l'efficacia di un digital twin più di ogni altro: la tempistica e i dati. Più fonti di informazioni vengono incorporate dal gemello, più completa sarà la lettura della sua controparte fisica.

Un'efficace implementazione dell'IoT aiuterà gli utenti ad acquisire i dati necessari per alimentare i loro digital twin. Molti sensori intelligenti sono progettati per facilitare questo flusso costante di dati dal fisico al digitale.

Mentre alcune organizzazioni possono classificare una simulazione stand-alone come un digital twin, PTC non lo fa. La differenza fondamentale è la comunicazione bidirezionale. Le simulazioni possono essere incredibilmente complesse e intricate, oltre che molto utili in molte situazioni, ma sono, per natura, autonome. Non c'è comunicazione tra la simulazione digitale e la sua controparte reale.

I digital twin, invece, esistono grazie alla comunicazione bidirezionale dei dati. Ciò significa che ogni cambiamento nel mondo fisico viene registrato dinamicamente dal digital twin, consentendogli di cambiare e aggiornarsi con nuove informazioni.

L'utilizzo della tecnologia del digital twin, soprattutto in combinazione con la tecnologia AI di apprendimento automatico, può consentire la modellazione predittiva. In poche parole, non solo la comprensione del gemello fisico ora, ma anche in futuro. Un'efficace modellazione del digital twin misura ciò che sta accadendo e l'IA può utilizzare questi modelli per prevedere con precisione i comportamenti e le operazioni future, almeno entro i parametri delle sue capacità.

Un digital twin di una macchina, ad esempio, non è necessariamente in grado di riconoscere una perdita di calore nell'area circostante. Tuttavia, informerà l'utente di una variazione di temperatura nella macchina. Per questo motivo PTC incoraggia una stratificazione IoT completa: più dati alimentano un digital twin, più questo diventa efficace.

Utilizzare un digital twin significa ottenere una panoramica completa delle prestazioni della controparte fisica. Finché il flusso bidirezionale dei dati viene mantenuto, l'utente avrà una lettura accurata e aggiornata, indipendentemente dall'ora del giorno.

Questa maggiore sorveglianza apre nuove opportunità di controllo, che possono portare a miglioramenti dell'efficienza e, in ultima analisi, a un aumento della produttività.

La tecnologia dei digital twin è un concetto che esiste fin dagli anni '60, sperimentato dalla NASA, che ha duplicato fisicamente i sistemi sulla Terra per farli corrispondere a quelli nello spazio. La versione della NASA della tecnologia dei digital twin ha permesso al team di riportare in salvo l'equipaggio dell'Apollo 13.

La nuova era dei digital twin è stata inaugurata da Michael Grieves, docente dell'Università del Michigan, nel 2002. Egli propose che un digital twin dovesse avere un collegamento tra la versione fisica e quella digitale. Questa definizione è ancora attuale, con la tecnologia IoT che aumenta la rilevanza, la fedeltà e la redditività dei digital twin.

Sì e no. Tecnicamente, un digital twin può essere creato semplicemente collegando un sensore a un oggetto fisico e registrandone i dati. Tuttavia, molti digital twin utilizzano l'apprendimento automatico (un'applicazione dell'intelligenza artificiale) per elaborare e analizzare queste informazioni in modo da renderle utilizzabili dall'utente.

I digital twin funzionano nel metaverso (o informatica spaziale) più o meno come nell'informatica tradizionale. I metaversi industriali utilizzano spesso i gemelli spaziali, ovvero digital twin basati sulla posizione che forniscono un contesto reale in 3D al flusso di lavoro e all'efficienza operativa.

I digital twin stanno diventando sempre più comuni in molti settori, tra cui quello manifatturiero, sanitario, edile, urbanistico, petrolifero e del gas, aerospaziale e della difesa, automobilistico e molti altri. Vengono utilizzati in diversi ruoli e casi d'uso durante tutto il ciclo di vita del prodotto, dalla progettazione alla produzione e all'assistenza.

La continuità digitale (digital thread) è il termine utilizzato per descrivere l'accesso universale ai dati. È la connessione che sincronizza le informazioni a monte e a valle provenienti da più fonti e sistemi. La continuità digitale consente una rappresentazione più completa e in tempo reale di un prodotto, di un processo o di una persona attraverso le funzioni aziendali.

L'unificazione dei dati di continuità digitale è un prerequisito per costruire un solido digital twin.

Una simulazione è un riflesso di un processo, un luogo, una persona o un prodotto fisico; non misura mai la sua controparte. È una rappresentazione digitale non ancorata di un luogo fisico, ma senza le continue misurazioni e riflessioni che caratterizzano un digital twin. In breve, i digital twin possono esistere solo se hanno una controparte fisica, mentre le simulazioni non hanno necessariamente bisogno di una controparte del mondo reale.