Digital Twin: la prototipazione virtuale supporta il processo di engineering
La diffusione dello Smart Manufacturing sta conducendo a tutti gli effetti la produzione industriale nell’era 4.0, che vede di anno in anno l’introduzione di innovazioni tecnologiche che ottimizzano ogni fase del processo produttivo.
L’Internet of Things (IoT) è un altro concetto che fa ormai parte del lessico quotidiano degli addetti ai lavori, ed è proprio su questa scia che stanno nascendo, all’interno delle fabbriche, i cosiddetti Digital Twin di prodotti e processi.
Digital Twin è un concetto conosciuto ormai da qualche tempo e può essere definito come un modello virtuale o digitale della macchina fisica o dell’impianto che consente di analizzarne il comportamento con finalità predittive o di ottimizzazione.
Digital Twin: cos’è?
Il Digital Twin, tradotto anche come “gemello digitale”, è una copia virtuale di un prodotto reale creata per effettuare dei test che permettono di prevedere le funzionalità e la bontà di un design e prevenire eventuali errori di progettazione.
Alla sua base c’è sia la disponibilità di software particolarmente sofisticati, come Simcenter Amesim di Siemens Industry Software, che permettono di creare il gemello digitale del nuovo prodotto.
Sfruttando i digital twin è possibile analizzare e diagnosticare predittivamente l’operatività di un prodotto, per capire in modo concreto come poterlo modificare e migliorare. La simulazione può aver luogo anche per processi molto complessi, come la termo-fluidodinamica, aspetti di elementi meccanici e l’operatività della batteria nei veicoli elettrici e ibridi.
Secondo uno studio di Gartner del 2018, il 48% delle aziende interessate nell’IoT stanno progettando l’uso di Digital Twin, con l’obiettivo di accorciare i tempi di messa sul mercato del prodotto, ridurre il numero di prototipi fisici e ottenere un prodotto fisico performante: si risparmierebbe infatti circa il 50% del tempo speso in progettazione e la produzione incrementerebbe del 20%.
Una tendenza che porterà a triplicare il numero delle società che utilizzano queste soluzioni entro il 2022.
Vantaggi del Digital Twin
Adottare il Digital Twin nel mondo industriale consente già oggi di ottenere importanti vantaggi, come ad esempio:
- la possibilità di anticipare l’insorgenza di problemi prestazionali di un nuovo design, testando virtualmente ed individuando a costo zero alternative di design che risolvano il problema;
- la riduzione dei costi associati alla manutenzione di prodotti difettosi per l’azienda cliente, utilizzando il gemello digitale nei processi di predictive maintenance. Perfezionando questa caratteristica, l’azienda cliente eviterà costosi tempi di inattività alle macchine e ai robot in fabbrica. È anche possibile prevedere quando sarà necessaria una manutenzione preventiva per evitare tempi di fermo non necessari. Leggi di più sull’uso di Simcenter Amesim per la predictive maintenance in questo articolo.
- lo spostamento dei processi di convalida dei controlli dal mondo fisico a quello virtuale, con i processi di virtual commissioning. Tramite il virtual commissioning viene interfacciato il gemello digitale del prodotto con il suo software di controllo, per fare delle verifiche virtuali della bontà del controllo ed eventuali interventi di debugging. Per saperne di più sul virtual commissioning, leggi questo articolo.
- l’accorciamento del time-to-market per arrivare sul mercato più velocemente della concorrenza, un problema che tutte le aziende devono affrontare;
Le conseguenze della mancata digitalizzazione
Mentre le aziende più lungimiranti approfittano della rivoluzione digitale per incrementare la loro competitività, quelle che non si adeguano rischiano di soccombere.
I C-level ritengono infatti che la sarà la digitalizzazione a determinare quali aziende sopravviveranno, stimando che oltre il 40 percento delle aziende “Fortune 500” spariranno nei prossimi 10 anni.
La mancata digitalizzazione è la ragione principale per la quale metà delle aziende sul Fortune 500 sono scomparse dal 2000
Pierre Nanterm,
CEO, Accenture
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