Questo articolo discuterà:
- La definizione e l'applicazione della tecnologia di simulazione e il digital twin
- Le differenze tra una simulazione e un digital twin
- Il rapporto simbiotico tra le simulazioni e il digital twin
Il crescente utilizzo di tecnologie emergenti per semplificare compiti complessi si è dimostrato gratificante in tutti i settori industriali in modi diversi. Ciò include una maggiore efficienza operativa, l'automazione dei compiti manuali, la formazione e la validazione, così come l'analisi dei dati. È noto che l'integrazione della tecnologia emergente ha portato alla quarta rivoluzione industriale, in cui l'analisi dei dati e l'automazione sono componenti importanti. La trasformazione digitale dei processi tradizionali è anche un altro aspetto di Industrie 4.0 e, qui, la simulazione e il digital twin giocano un ruolo da protagonisti. Ma quali sono questi ruoli?
Cos'è una simulazione?
In informatica, le simulazioni si riferiscono a modelli digitali che imitano le operazioni o i processi all'interno di un sistema. Tali simulazioni sono utilizzate per analizzare le prestazioni dei sistemi e per testare e realizzare nuove idee. Ingegneri e tecnici fanno uso di simulazioni in diversi settori industriali per testare prodotti, sistemi, processi e concetti.
In molti ambienti, le simulazioni vengono eseguite usando applicazioni software di progettazione assistita da computer. Ma per simulazioni più avanzate con molte variabili, vengono utilizzati software di simulazione specializzati. Esempi tipici di come funzionano le simulazioni includono il loro uso nell'analisi agli elementi finiti e nell'analisi delle sollecitazioni. Nel mondo reale, queste prove comportano l'analisi dell'effetto della pressione esterna sui metalli o sui prodotti per migliorare il loro design o le loro caratteristiche.
Altri tipi di simulazioni includono simulazioni di eventi discreti, simulazioni stocastiche e simulazioni deterministiche. In questi tipi, le variabili utilizzate per eseguire la simulazione sono note o casuali. Per eseguire le simulazioni, è necessario un certo livello di digitalizzazione. Questo processo può coinvolgere solo concetti matematici o la progettazione di modelli 2D o 3D che rappresentano risorse all'interno di un processo o di un prodotto. La simulazione viene poi eseguita introducendo variabili nell'ambiente digitale o nell'interfaccia.
Cosa è un digital twin?
Nella sua forma di base, un digital twin è la rappresentazione digitale di processi, sistemi o oggetti fisici o non fisici. Il digital twin integra anche tutti i dati prodotti o associati al processo o al sistema che rispecchia. In questo modo, permette il trasferimento di dati all'interno del suo ecosistema digitale, rispecchiando il trasferimento di dati che avviene nel mondo reale. I dati utilizzati nei digital twin sono generalmente raccolti da dispositivi Internet of Things, hardware edge, HMI, sensori e altri dispositivi embedded. Così, i dati catturati rappresentano informazioni di alto livello che integrano il modello comportamentale degli asset digitalizzati nel digital twin.
La rappresentazione digitale in tempo reale che un digital twin fornisce serve come un mondo a sé stante. All'interno di questo mondo digitale, tutti i tipi di simulazione possono essere eseguiti. Può anche essere utilizzato come strumento di pianificazione e programmazione per la formazione, la gestione delle strutture e l'implementazione di nuove idee. Questo evidenzia il fatto che un digital twin è un ambiente virtuale, quindi deve essere costituito da risorse 2D o 3D o dai dati che producono o che ci si aspetta producano. Nell'ambiente virtuale modellato, gli individui possono fare ciò che scelgono con poche limitazioni, tra cui l'esecuzione di simulazioni.
Evidenziare le differenze tra simulazioni e digital twin
Sebbene le definizioni di entrambi i concetti mettano già in evidenza le differenze chiave, l'uso di casi di studio rende queste differenze più relazionabili. Nel 2019, CKE Holdings Inc., la società madre di Hardee's e Carl Jr's era interessata ad aumentare i livelli di produttività all'interno di queste strutture. L'idea era quella di rendere più facile la raccolta degli ordini da parte del personale e di ridurre il traffico in fabbrica attraverso una migliore progettazione del layout.
Mentre le simulazioni possono essere utilizzate per analizzare la distanza più breve tra le postazioni di lavoro o gli effetti di un maggior numero di strutture di stoccaggio all'interno del ristorante, un digital twin può fare molto di più. Utilizzando un digital twin, CKE Holdings Inc. è stata in grado di ricreare rappresentazioni digitali delle officine esistenti e di eseguire molteplici simulazioni, progettazione e idee di programmazione per migliorare la produttività. Ciò ha portato a miglioramenti in ogni aspetto del funzionamento della struttura, dalla formazione del personale, alla programmazione e alla soddisfazione delle richieste dei clienti in modo più efficiente.
Ciò dimostra che, mentre le simulazioni possono aiutare a capire cosa può accadere quando vengono introdotti dei cambiamenti, un digital twin aiuta a capire sia ciò che sta accadendo attualmente sia ciò che può accadere all'interno di un processo. Alcune differenze chiave includono:
- Simulazioni in tempo reale – Le simulazioni tradizionali vengono eseguite in ambienti virtuali che possono essere rappresentazioni di ambienti fisici ma non integrano dati in tempo reale. Il regolare trasferimento di informazioni tra un digital twin e il corrispondente ambiente fisico rende possibile la simulazione in tempo reale. Ciò aumenta l'accuratezza dei modelli analitici predittivi e le politiche di gestione e monitoraggio delle imprese.
- Miglioramento della progettazione del prodotto – Le simulazioni avanzate hanno la capacità di analizzare migliaia di variabili per fornire risposte diverse, ma un digital twin può essere utilizzato per ottenere di più. L'integrazione della tecnologia del digital twin di Boeing nella progettazione e nella produzione di aeromobili è un esempio delle sue capacità. In questo caso, un digital twin è stato utilizzato per simulare parti di un aeromobile per analizzare come diversi materiali si comporteranno durante l'intero ciclo di vita dell'aeromobile. Con questi calcoli, Boeing è stata in grado di ottenere un miglioramento del 40% della qualità di alcune parti progettate.
- Ottimizzare i prodotti e i processi del mondo reale – Ogni automobile Tesla oggi in funzione possiede un digital twin che cattura i grandi set di dati che ogni auto produce. I dati acquisiti vengono utilizzati per ottimizzare la progettazione, l'analisi predittiva, il miglioramento delle iniziative di auto-guida e la manutenzione. Questo evidenzia come un digital twin influisca immediatamente o direttamente sull'entità fisica che rappresenta, a differenza dei risultati teorici forniti dalle simulazioni.
Conclusione
Indipendentemente dal percorso intrapreso, la trasformazione digitale degli asset e dei processi migliora lo sforzo industriale in molti modi. Ciò include il perfezionamento della progettazione dei prodotti, la risoluzione dei problemi in tempo reale e l'implementazione di nuove idee. Per ottenere una trasformazione digitale completa di entità, sistemi e processi esistenti o pianificati, è necessaria un'accurata acquisizione dei dati. Entrate nella tecnologia o nei dispositivi smart edge.
L'accuratezza di una simulazione o di un digital twin si basa molto sull'accuratezza dei dati utilizzati nella progettazione dei suoi modelli. Nelle officine di oggi, l'acquisizione dei dati è resa possibile dai dispositivi smart edge e dalle interfacce uomo-macchina e solo con questi tipi di dati può avvenire una trasformazione digitale.
