Dopo l'intelligenza artificiale, tra le tecnologie più di tendenza c'è quella dei gemelli digitali o digital twin. Definita da Gartner come "La rappresentazione digitale di un'entità o di un sistema del mondo reale", questa tecnologia sta registrando un ampio tasso di adozione grazie alla capacità di abbattere i costi ed efficientare la produzione.
Secondo uno studio di McKinsey, quasi il 75% delle aziende più avanzate ha già adottato tecnologie di gemelli digitali con livelli almeno medi di complessità; la ricerca prevede inoltre che il mercato globale dei digital twin crescerà con un tasso di circa il 60% annuo e raggiungerà il valore di 73,5 miliardi di dollari entro il 2027.
Nonostante l'entusiasmo attorno a questa tecnologia e l'adozione sempre più diffusa, i gemelli digitali non sono ancora al termine del loro percorso evolutivo, ma stanno invece ancora continuando a maturare.
Claudio Minora, Business Line Manager Oil & Gas, e Valerio Mottin, Business Line Manager Industry Solutions di Kirey Group, hanno condiviso alcune considerazioni sull'evoluzione e l'impatto sull'economia dei digital twin, aiutando le imprese a individuare la strategia giusta per integrare questa tecnologia nei propri processi di progettazione e produttivi.
Gemelli digitali: vantaggi e criticità
L'importanza di investire sui dati
Il successo di un progetto digital twin dipende in larga parte dalla qualità e dall'affidabilità dei dati su cui si fonda. Per realizzare repliche precise di un componente o un sistema è necessario curare le fasi di ingestione, memorizzazione e analisi dei dati, assicurandosi che le informazioni a disposizione siano correttamente integrate quando provengono da più fonti, complete e affidabili.
Digitalizzare sistemi e processi
I gemelli digitali possono operare a livelli crescenti di inclusione, portata e sofisticazione della catena del valore: di solito si parte da repliche digitali di singole componenti che vengono estese progressivamente all'intera infrastruttura e ad aspetti quali la simulazione, il funzionamento e la manutenzione degli impianti.
Esistono poi digital twin di processo che possono simulare il funzionamento di processi interni, come l'impatto di una migrazione IT o di un'acquisizione.
A prescindere che si tratti di un processo o di un impianto, prima di procedere col tracciamento è necessario assicurarsi che tutti gli aspetti da includere nel progetto siano stati correttamente digitalizzati.
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Eliminare i silos e promuovere l'integrazione
Tornando ai dati, prima di sviluppare un progetto di digital twin è essenziale evitare la creazione di nuovi silos e seguire la strada dell'interoperabilità degli asset.
Durante la pianificazione del progetto è necessario predisporre una sincronizzazione di sistemi, tecnologie e archivi di dati che fino a quel momento hanno operato in isolamento, distribuiti nell'organizzazione.
Solo tramite l'integrazione di tutti gli asset è possibile avere una base solida per cogliere il massimo valore dai gemelli digitali.
Affidabilità dei dati per garantire l'evoluzione costante
Il problema dell'affidabilità dei dati si riscontra ancora una volta quando si parla di evoluzione in tempo reale dei modelli: i gemelli digitali possono operare e modificarsi istantaneamente per essere aggiornati con le variabili dell'oggetto fisico, ma per farlo i dati e i modelli sottostanti devono a loro volta essere allineati con l'asset rappresentano.
Le imprese devono assicurarsi che i valori acquisiti dalle risorse siano corretti e non indotti da fattori esterni, garantendo un allineamento costante tra realtà e rappresentazione.
Verso una maggiore accessibilità
Realizzare un progetto di gemelli digitali ha costi molto elevati con ROI certi ma visibili solo nel lungo periodo. Le imprese devono acquistare hardware e software dedicato e soprattutto assumere personale qualificato in grado di guidare le fasi di sviluppo, test e messa in funzione dei prodotti.
Oggi però i digital twin stanno già facendo una differenza significativa nel ciclo produttivo, in alcuni casi riducendo i tempi totali di sviluppo del 20-50%, di conseguenza abbassando anche i costi. Minora e Mottin prevedono che nel prossimo futuro i costi si abbasseranno, così come i tempi di implementazione, garantendo sempre maggior accessibilità alla tecnologia.