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Digital twin: l’arma in più della trasformazione industriale

Il digital twin accelera l’innovazione industriale con processi aziendali ottimizzati, efficienze di valore e migliore produttività della forza lavoro. Lo spiega Maurizio Galardo, Chief Technologist di Aveva.

La pandemia Covid-19 ha costretto le aziende di tutto il mondo a rivalutare le proprie priorità e ad accelerare la trasformazione digitale. In tutti i settori, le aziende stanno valutando il loro livello di digitalizzazione, non solo per continuare ad operare, ma anche per crescere nella “nuova normalità”. Per tutti, la trasformazione digitale è chiaramente la strada da seguire.

Ma, da sole, le soluzioni digitali, non bastano per assicurare i vantaggi della digital transformation; soprattutto nel manufacturing, il vero impulso è dato dalle tecnologie dell’Industria 4.0, come l’Intelligenza Artificiale, il cloud e l’Internet of Things.

Queste, tanto più se implementate contemporaneamente, possono davvero accelerare il raggiungimento di obiettivi importanti, come l’ottimizzazione dei processi aziendali, una maggiore efficienza, senza dimenticare un miglioramento della produttività degli operatori.

Maurizio Galardo, Chief Technologist di Aveva spiega che al centro di queste tecnologie c’è il digital twin. Come una replica dal vivo di potenziali ed effettivi asset fisici, processi, persone, sistemi e device, un digital twin permette di ottenere data insight, mette in luce l’efficienza di un processo e accelera l’automazione del lavoro.

Il digital twin nei diversi settori industriali

Nel settore industriale, i digital twin sono utilizzati in diversi modi: per sperimentare nuovi asset e processi, migliorare le operazioni e la formazione del personale.

Idc stima che la spesa per la trasformazione digitale toccherà i 2.300 miliardi di dollari entro il 2023. Ma per esprimere tutto il suo potenziale, la trasformazione digitale deve seguire una strategia olistica a livello aziendale.

Maurizio Galardo, Chief Technologist di Aveva per XR

E qui, un digital twin può fare davvero la differenza, abilitando la trasformazione e sincronizzando gli obiettivi di business e operativi.

Nel settore manifatturiero, un digital twin può tracciare in tempo reale l’efficienza degli impianti, delle macchine e di altri asset fissi presenti sull’impianto. La sovrapposizione di questa tecnologia al machine learning e all’IoT permette una visione olistica degli asset, dando la possibilità di adottare una corretta manutenzione predittiva, evitando blocchi degli impianti non programmati.

Utilizzata nella supply chain, la combinazione del digital twin con tecnologie di machine learning e IIoT offre una visibilità end-to-end, dando la possibilità ai produttori e ai clienti di sapere esattamente in ogni momento dove si trova una spedizione, il percorso che ha fatto e quando arriverà a destinazione.

Nel settore minerario, il digital twin può restituire, graficamente, informazioni sul ciclo di vita degli asset.

Simulando virtualmente le operazioni di estrazione, fornisce indicazioni sulle temperature degli impianti, il consumo di elettricità, la pressione delle pompe e i flussi, permettendo agli ingegneri di modellare da remoto scenari virtuali di sabbiatura, metallurgia e controllo dei processi, per una performance ottimale.

Grazie alla possibilità di avere, in un’unica visualizzazione, tutte le informazioni che riguardano le loro operation, le imprese di fatto possono contare su un’intelligenza funzionale che dà impulso all’innovazione e ne aumenta il valore aziendale.

L’utilizzo dell’analisi predittiva si traduce in un miglioramento delle operation e della manutenzione e in ingenti risparmi in termini di costi e di blocchi degli impianti evitati.

Inoltre, il digital twin consente di ipotizzare sempre nuovi scenari di utilizzo, in rispetto alle norme di legge e di sicurezza, e di valutare gli scenari a maggior valore per i prodotti o processi di prossima generazione.

Implementare il digital twin in quattro mosse

Il digital twin trasforma i dati nuovi ed esistenti in insight che spingono le imprese a un continuo miglioramento dei processi, senza troppi rischi.

Galardo individua quattro step che riassumono una corretta strategia di implementazione del digital twin in una impresa

  1. Stabilire un modello digital twin alimentato da flussi di dati accurati, in modo da avere un quadro chiaro delle performance dei singoli asset ed eventualmente apportare delle modifiche, laddove necessarie, per ottenere vantaggi nel breve e lungo periodo.
  2. Valutare come le simulazioni del digital twin e l’analisi predittiva possano migliorare il valore aziendale attraverso il miglioramento delle operations o dei processi e il controllo dei rischi.
  3. Elaborare una strategia digital twin per pianificare programmi e progetti per la trasformazione digitale.
  4. Implementare il digital twin per mappare le connessioni tra gli sviluppi attuali e futuri e determinare come l’impresa o il progetto risponda ai cambiamenti interni o esterni.

Gartner stima che entro il 2021 i digital twin verranno utilizzati per miliardi di scenari. Le aziende che sapranno sfruttare la gestione intelligente dei data master della tecnologia digital twin potranno davvero raggiungere risultati in termini di innovazione del business, miglioramenti nella bottom-line e valore per gli stakeholder, attuali e futuri.

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