Il concetto di “Digital Twin” sta guadagnando sempre più importanza nel panorama tecnologico odierno. Questa innovativa e potente tecnologia sta rivoluzionando numerosi settori, dalla produzione all’healthcare, dalla logistica all’edilizia.
Che cos’è il digital twin?
Un digital twin è una replica digitale di un oggetto, persona o processo fisico, rappresentato in un ambiente digitale che riflette fedelmente il contesto originale. Queste entità digitali forniscono alle organizzazioni la capacità di simulare situazioni reali e i relativi esiti, permettendo loro di prendere delle decisioni mirate. In sostanza, i digital twin fungono da strumento predittivo, consentendo alle organizzazioni di esplorare scenari e valutare impatti prima di attuare azioni nel mondo reale.
La storia del digital twin ha radici che risalgono a diversi decenni fa ma il concetto ha guadagnato notevole rilevanza e applicazione pratica negli ultimi anni soprattutto grazie a Michael Grieves, professore e ricercatore presso la Florida Institute of Technology. Grieves ha contribuito a definire il concetto e a promuoverne l’uso nelle applicazioni industriali e ingegneristiche.
“Per la maggior parte della storia umana – scrive Grieves – lo spazio virtuale in cui questo sistema è stato creato esisteva solo nella mente delle persone. È solo nell’ultimo quarto del 20° secolo che questo spazio virtuale ha potuto esistere nello spazio digitale dei computer”
Come funziona il digital twin?
Il concetto di digital twin si basa su una combinazione di tecnologie avanzate. Inizialmente, vengono acquisiti dati in tempo reale attraverso sensori posizionati sull’oggetto fisico di riferimento. Questi dati vengono poi trasmessi al “gemello digitale”, creando una rappresentazione digitale dettagliata delle condizioni fisiche e dell’ambiente circostante. Grazie alla sua capacità di funzionare in tempo reale, il digital twin può simulare il sistema mentre è in uso, consentendo alle aziende di monitorare costantemente le sue prestazioni e di simulare agevolmente eventuali modifiche o miglioramenti. Il processo fornisce feedback preziosi che possono essere impiegati per prevedere e prevenire problemi futuri, attuare strategie di manutenzione predittiva e ridurre al minimo i tempi di fermo non pianificati dovuti a guasti del sistema. Ciò si traduce in notevoli risparmi sia in termini di tempo che di risorse finanziarie per le aziende.
Applicazioni Pratiche
Il digital twin ha una vasta gamma di applicazioni pratiche in diversi settori. Di seguito, alcune delle principali applicazioni:
Produzione Industriale:
- Monitoraggio e ottimizzazione delle linee di produzione: utilizzato per monitorare in tempo reale le operazioni di produzione, identificare inefficienze e ottimizzare le prestazioni.
- Manutenzione predittiva: predice e previene guasti imminenti attraverso la monitorizzazione costante delle condizioni degli impianti e delle attrezzature.
Healthcare:
- Simulazioni chirurgiche: consente agli operatori sanitari di praticare interventi chirurgici in un ambiente virtuale prima di eseguirli su pazienti reali.
- Personalizzazione dei trattamenti: utilizzato per creare modelli virtuali dei pazienti, ottimizzando i trattamenti in base alle esigenze specifiche.
Edilizia e Infrastrutture:
- Progettazione e costruzione: facilita la progettazione e la costruzione di edifici e infrastrutture attraverso simulazioni dettagliate e analisi delle prestazioni.
- Gestione degli edifici: utilizzato per monitorare e ottimizzare l’efficienza energetica e il funzionamento di edifici e infrastrutture.
Logistica e Trasporti:
- Gestione delle flotte: monitora in tempo reale la posizione e le condizioni delle flotte veicolari, ottimizzando le rotte e migliorando l’efficienza operativa.
- Simulazioni di traffico: aiuta nella previsione del flusso del traffico e nella gestione delle infrastrutture stradali.
Energia:
- Ottimizzazione dell’efficienza energetica: utilizzato per monitorare e ottimizzare l’efficienza dei processi energetici e dei sistemi di distribuzione.
- Integrazione delle energie rinnovabili: supporta la gestione intelligente delle risorse energetiche, inclusa l’integrazione di fonti rinnovabili.
Agricoltura:
- Gestione delle colture: monitora le condizioni del suolo, delle colture e del clima per ottimizzare le pratiche agricole.
- Pianificazione delle coltivazioni: aiuta nella pianificazione ottimale delle coltivazioni attraverso simulazioni basate su dati agricoli in tempo reale.
Automotive:
- Sviluppo di veicoli: facilita la progettazione e lo sviluppo di veicoli attraverso simulazioni dettagliate delle prestazioni e della sicurezza.
- Manutenzione e diagnostica: supporta la manutenzione predittiva e la diagnostica avanzata dei veicoli.
Rischi
Come sottolineato dal Global Market Insights la maggiore diffusione delle tecnologie Cloud e IoT sta ponendo rischi per la sicurezza e la privacy dei dati, oltre ad aumentare i rischi di attacchi informatici.
I digital twin basati su Cloud richiedono l’archiviazione online delle informazioni sugli asset, il che solleva problemi di sicurezza e privacy. La scarsità di professionisti qualificati rende difficili per le organizzazioni sviluppare e implementare strategie di sicurezza informatica efficaci. Di conseguenza, piccole e medie imprese sono ancora riluttanti a investire pesantemente in tecnologie avanzate.
Ad oggi diviene quindi fondamentale conoscere appieno i dati e le informazioni del proprio patrimonio immobiliare, per una gestione smart del building lifecycle. Pertanto, piattaforme come Infocad consentono di sfruttare tutti i vantaggi del digital twin in modo semplice, intuitivo e in completa sicurezza.
