ESIUCLM
CasaOpinioneI gemelli digitali e la loro applicazione nell'industria

I gemelli digitali e la loro applicazione nell'industria

Antonio Manjavacas si è laureato presso la Escuela Superior de Informática de Ciudad Real, esiuclm

I gemelli digitali e la loro applicazione nell'industria

da Antonio Manjavacas (laureato ESI-UCLM).

"I gemelli sono molto pratici. Sempre bello averne una di scorta "

—Billie Burke

Immagina di far parte del team incaricato della sicurezza di un reattore nucleare. Sta a te garantire che la struttura adotti tutte le misure di sicurezza necessarie per evitare incidenti, sia all'ambiente che ai suoi lavoratori. Per raggiungere questo obiettivo sarebbe interessante valutare come reagiranno i sistemi di sicurezza del reattore a diverse situazioni accidentali che non possiamo permetterci di replicare in modo reale, data la loro pericolosità. Abbiamo bisogno di un modo per simulare virtualmente il comportamento del sistema in diversi scenari potenzialmente pericolosi. E quale modo migliore per farlo se non attraverso un gemello digitale.

La prima nozione di gemello digitale Ha la sua origine nel 2003, per mano di Michael Grieves, un ricercatore della NASA, che ha stabilito i concetti chiave di questo paradigma. Tuttavia, sarebbe il suo partner John Vickers, nel 2010, a suggerire il termine gemello digitale (digital twin) per unire le idee proposte da Grieves.

Un gemello digitale è una rappresentazione virtuale di un sistema fisico in grado di simularne il comportamento in risposta a determinati input o stimoli. Gemelli digitali di edifici, veicoli, robot, città e persino persone sono stati sviluppati, dimostrando la loro utilità in innumerevoli campi e settori.

Tuttavia, affinché i gemelli digitali siano coerenti con il sistema fisico replicato, è necessario un feedback continuo sotto forma di dati tra di loro [1]. Tornando all'esempio iniziale: se riusciamo a raccogliere dati in tempo reale da tutti i sensori del reattore nucleare, saremo in grado di crearne una sorta di rappresentazione virtuale, conoscerne la situazione attuale e persino studiarne la risposta a diverse simulazioni di situazioni accidentali.

Il flusso di dati tra il sistema fisico e quello virtuale non deve essere necessariamente bidirezionale: finché il sistema fisico fornisce informazioni sufficienti, saremo in grado di creare e mantenere un gemello digitale di esso. Tuttavia, il flusso di dati dal gemello digitale al sistema fisico è particolarmente interessante, consentendogli di migliorare il proprio comportamento, rilevare errori operativi o reagire in anticipo a vari scenari critici.

Schema di connessione tra mondo fisico e gemello digitale

Ed è proprio che una delle principali applicazioni dei digital twin è quella di anticipare possibili problemi o situazioni eccezionali che possono verificarsi nel sistema fisico simulato. Ad esempio, nel settore Industria 4.0, i digital twin elaborano i dati provenienti da dispositivi o sistemi di controllo per scoprire se stanno per guastarsi, consentendo così di stabilire diverse strategie di manutenzione predittiva [2].

Troviamo anche applicazioni dei gemelli digitali in settori come l'industria automobilistica [3], l'edilizia [4], l'industria energetica [5], navale [6] o aerospaziale [7]. Come si può notare, i vantaggi dei digital twin nei settori critici sono numerosi, soprattutto se disponiamo di asset di alto valore, il cui detrimento può comportare costi e rischi significativi per le persone e le organizzazioni.

I gemelli digitali si distinguono anche per la loro potenziale integrazione con un gran numero di tecnologie all'avanguardia. Sebbene sia opportuno essere scettici sul fumo che ci è stato venduto negli ultimi anni da diversi media e aziende, è vero che le tecniche di intelligenza artificiale, Big Data e il cloud computing adeguatamente integrato sono interessanti in questo campo e aumentano le possibilità offerte dai gemelli digitali.

Ad esempio, gli algoritmi di apprendimento automatico sono strumenti eccellenti per la previsione del valore, l'analisi dei modelli o il rilevamento di anomalie. Pertanto, il loro utilizzo insieme ai gemelli digitali potrebbe migliorare la loro capacità di prevedere e rispondere a tutti i tipi di scenari. A loro volta, se questi algoritmi sono in grado di prendere decisioni utilizzando immensi volumi di dati provenienti da sistemi fisici e sfruttiamo la scalabilità offerta dal cloud computing per elaborare tali dati, i gemelli digitali aprono le porte a un futuro in cui mondi virtuali e fisici saranno presto indistinguibile.

Bibliografia

[1] Fuller, Aidan, et al. "Digital twin: tecnologie abilitanti, sfide e ricerca aperta". Accesso IEEE 8 (2020): 108952-108971.

[2] Aivaliotis, Panagiotis, Konstantinos Georgoulias e George Chryssolouris. "L'uso di Digital Twin per la manutenzione predittiva nella produzione". Giornale internazionale di produzione integrata di computer 32.11 (2019): 1067-1080.

[3] Rajesh, PK, et al. "Gemello digitale di una pastiglia freno automobilistica per la manutenzione predittiva." Procedure di informatica 165 (2019): 18-24.

[4] Kaewunruen, Sakdirat e Ningfang Xu. “Gemello digitale per la valutazione della sostenibilità degli edifici delle stazioni ferroviarie”. Frontiere nell'ambiente costruito 4 (2018): 77.

[5] Botz, M., et al. “Il monitoraggio della salute strutturale come strumento per la manutenzione intelligente delle turbine eoliche”. Progressi nei materiali, nelle strutture e nei sistemi di ingegneria: innovazioni, meccanica e applicazioni. Stampa CRC, 2019. 1971-1975.

[6] Fotland, Gaute, Cecilia Haskins e Terje Rølvåg. "Studio commerciale per selezionare la migliore alternativa per la simulazione di cavi e pulegge per gru su navi offshore". Ingegneria dei sistemi 23.2 (2020): 177-188.

[7] Liu, Zhifeng, et al. "Modello di previsione dei guasti della super rete di dati e strategia di manutenzione per il prodotto meccanico basato sul gemello digitale". Accesso IEEE 7 (2019): 177284-177296.

Condividi con:
Valuta questo articolo