Che cos'è un gemello digitale?

I gemelli digitali consentono il monitoraggio continuo, la simulazione e l'analisi di un oggetto, di un prodotto o di un sistema nel corso del suo ciclo di vita, dalla progettazione alla produzione fino alla manutenzione e alla dismissione. Inoltre, possono incorporare processi esterni e variabili critiche che influenzano le prestazioni di un asset.

Una caratteristica principale è lo scambio di dati bidirezionale in tempo reale tra l'oggetto e la sua replica virtuale, che aiuta a garantire che le condizioni simulate riflettano accuratamente il mondo fisico. Le imprese possono anche collegare più gemelli digitali per modellare sistemi più complessi al servizio di una trasformazione digitale più ampia o di una strategia dei settori 4.0 .

Fornendo insight sul funzionamento di un oggetto nel presente, e proiettando i comportamenti in scenari futuri, i gemelli digitali aiutano le organizzazioni a migliorare l'efficienza, ad accelerare l'innovazione e a prendere decisioni basate sui dati e informate. I casi d'uso comuni includono l'ottimizzazione dei processi, la manutenzione predittiva, l'ottimizzazione della supply chain e lo sviluppo del prodotto.

Molti fornitori moderni di gemelli digitali, tra cui Siemens, General Electric, Nvidia, IBM, Bentley e Microsoft, offrono una suite completa di servizi. I pacchetti possono includere livelli hardware (come kit di sensori), processori dati, servizi di sincronizzazione, motori di simulazione, piattaforme di analytics e dashboard di visualizzazione. Le imprese con applicazioni più specializzate potrebbero invece adottare un approccio modulare, scegliendo diversi servizi in base alle proprie esigenze.

I gemelli digitali possono rappresentare praticamente qualsiasi oggetto, da edifici e ponti a automobili, aerei, reperti storici e persino la Terra. Potrebbero modellare anche sistemi complessi come i modelli di traffico, eventi meteorologici, piani di trattamento sanitario e operazioni di fabbrica. Infine, in contesti più sperimentali, i gemelli digitali potrebbero essere basati su persone reali o immaginarie, complete di voce, aspetto e tratti di personalità modellati.

I gemelli digitali sono ora ampiamente utilizzati in diversi settori: uno studio di Strategic Market Research del 2023 ha rilevato che circa il 75% delle aziende li impiega in qualche modo. Queste iniziative possono essere costose e richiedere molte risorse. Tuttavia, per molte aziende valgono l'investimento: il 92% delle aziende che implementano i gemelli digitali riporta rendimenti superiori al 10%, mentre oltre la metà riporta almeno il 20% di ritorno sull'investimento, secondo un sondaggio Hexagon del 2025.

• Un asset fisico che un'azienda mira a monitorare, analizzare o simulare in un ambiente virtuale
  
  
• Un modello virtuale che agisce come rappresentazione digitale dell'oggetto o sistema reale
  
  
• Fonti di dati come sensori o dispositivi Internet of Things (IoT) che registrano continuamente metriche rilevanti come temperatura, pressione o movimento
  
  
• Una pipeline di dati che trasmette i dati dei sensori al modello virtuale, mantenendoli sincronizzati con l'asset fisico associato in tempo reale
  
  
• Un ciclo di feedback che invia insight o segnali di controllo dal gemello digitale all'asset fisico per ottimizzare le prestazioni, l'efficienza e il processo decisionale
  
  
• Un Analytics Engine, spesso supportato da machine learning o intelligenza artificiale, in grado di rilevare schemi di dati, simulare scenari futuri, eseguire analisi predittive e assistere con il tracking degli asset
  
  
• Interfacce di visualizzazione e dashboard che consentono ai team di interagire con una rappresentazione 2D o 3D di asset o sistemi

Sebbene i workflow dei gemelli digitali varino notevolmente tra i settori e le applicazioni, la maggior parte include questi passaggi fondamentali:

Un'impresa potrebbe iniziare dotando un oggetto fisico con una serie di sensori, che ne catturano le prestazioni, le condizioni e l'ambiente operativo. Nei contesti IoT, un'organizzazione potrebbe implementare "oggetti intelligenti", che spesso sono preinstallati con sensori integrati in grado di raccogliere e condividere dati continuamente. Negli ambienti IT, i team possono costruire rappresentazioni digitali di applicazioni, software e computer (macchine virtuali) utilizzando tecnologie di virtualizzazione . Possono poi distribuire agenti software per raccogliere dati a livello o vicino all'asset digitale per il monitoraggio e l'analisi.

Un modello virtuale è una replica digitale di un oggetto o di un sistema, costruita utilizzando i dati raccolti dalla sua controparte reale. È integrato con attributi chiave che lo fanno reagire realisticamente a variabili come le condizioni ambientali e le interazioni con i sistemi correlati.

Ad esempio, il gemello digitale della turbina di un aereo non solo simula usura e guasti allo stesso ritmo della sua controparte reale, ma tiene anche conto delle forze aerodinamiche durante il volo e dell'influenza dei componenti idraulici e del motore collegati. Questa modellazione dettagliata aiuta a garantire che il gemello digitale possa simulare con affidabilità il modo in cui la sua controparte reale potrebbe rispondere in una serie di condizioni.

L'integrazione dei dati in tempo reale consente una comunicazione continua e in tempo reale tra il gemello digitale e la sua controparte fisica. Questo ciclo di feedback dinamico può aiutare le organizzazioni a ottimizzare le prestazioni, migliorare l'affidabilità del sistema e implementare la manutenzione predittiva, ma solo se i team anticipano i problemi, riducendo i tempi di inattività e prolungando i cicli di vita degli asset. Le aziende spesso automatizzano il processo di scambio di dati, liberandoli per affrontare attività strategiche di livello superiore.

I gemelli digitali consentono ai team di eseguire esperimenti sicuri ed economici in un ambiente virtuale. Ad esempio, in un contesto di produzione, un team può simulare come l'aggiornamento di una linea di assemblaggio possa influire sulle prestazioni e sull'efficienza. Oppure potrebbe testare se un'opzione di imballaggio più economica possa resistere alle difficoltà della spedizione e della distribuzione. Esplorando una serie di scenari ipotetici, le piattaforme dei gemelli digitali aiutano i team a migliorare l'efficienza operativa e la qualità dei prodotti senza i rischi e i costi associati ai test nel mondo reale.

Gli Analytics Engine possono suggerire determinati cambiamenti operativi (come la scalabilità della capacità cloud, del volume di produzione o dei budget dei team) per aiutare i team a ottimizzare le prestazioni e la spesa. Potrebbero anche integrarsi con piattaforme di customer relationship management (CRM) e strumenti di pianificazione delle risorse aziendali (ERP) per semplificare i workflow di produzione e i funnel dei clienti.

Sia le simulazioni che i gemelli digitali aiutano i team a replicare e testare gli scenari in un ambiente digitale. Tuttavia, mentre i gemelli digitali rispecchiano un oggetto reale e le sue caratteristiche specifiche, le simulazioni spesso esistono interamente nel mondo virtuale senza una connessione immediata con i sistemi reali.

In altre parole, le simulazioni sono statiche; eseguono scenari predefiniti senza alcun meccanismo integrato per trasmettere i risultati a un sistema fisico. Al contrario, i gemelli digitali possono riflettere in modo dinamico le condizioni in tempo reale e allo stesso tempo inviare informazioni ai sistemi fisici che rappresentano.

Un'altra distinzione è che le soluzioni di gemelli digitali possono collegare più asset e sistemi, invece di valutarli isolatamente. I team possono aggiungere o eliminare componenti senza problemi per rispecchiare scenari reali, determinando in che modo le modifiche a un asset potrebbero influire sull'ecosistema più ampio.

I modelli 3D sono rappresentazioni statiche di un oggetto in un singolo momento. Le organizzazioni possono usarli per capire come appare un oggetto, ma non come si comporta. Da solo, un modello 3D non può valutare scenari futuri o rappresentare condizioni in tempo reale. Detto questo, i modelli 3D spesso fungono da componente fondamentale sia dei gemelli digitali che delle simulazioni, fornendo rappresentazioni visive e spaziali accurate di asset o processi fisici.

Sebbene i team possano costruire gemelli digitali connessi (reti composte da gemelli digitali collegati) per catturare una visione più ampia delle prestazioni del sistema, queste reti vengono tipicamente utilizzate per ottimizzare i cicli di vita degli asset all'interno di un unico ambiente di produzione. 

I thread digitali, invece, sono spesso più ampi, collegando dati tra più dipartimenti, processi e ambienti per acquisire una visione di asset e sistemi a livello di organizzazione. I thread digitali possono centralizzare i dati provenienti da più ambienti di produzione in modo che siano accessibili agli stakeholder di tutta l'organizzazione.

In definitiva, i thread digitali sono ideali per ottenere una visione olistica dei sistemi interconnessi dell'organizzazione, mentre i gemelli digitali sono più adatti a perfezionare i singoli asset e processi.

È comune che diversi tipi di gemelli digitali, ognuno con un diverso livello di ingrandimento, coesistano all'interno di un unico ambiente di produzione. I quattro tipi principali includono:

I gemelli di componenti, chiamati anche gemelli di parti, replicano i singoli componenti, offrendo un livello granulare di insight in parti specifiche. Per esempio, un gemello di un componente potrebbe utilizzare una serie di sensori per controllare una valvola in un oleodotto, un motore in una turbina eolica o un turbocompressore in un'automobile.

I gemelli di asset replicano unità funzionali complete, spesso composte da due o più componenti, e mostrano come questi componenti interagiscono in tempo reale. I gemelli di asset potrebbero replicare un sistema di valvole a condotta petrolifera (composto da più valvole e tubi), una trasmissione di turbina eolica (composta da motore, cambio e albero) o il sistema di turbocompressore di un'auto (composto da turbocompressore, scambiatore di calore e compressore).

I gemelli di sistema o unità permettono alle imprese di comprendere come gli asset si uniscono per formare un sistema più grande e integrato. Forniscono visibilità sulle interazioni degli asset identificando al contempo opportunità di miglioramento delle prestazioni a livello di sistema. I gemelli di sistema potrebbero rispecchiare un segmento di un oleodotto (composto da più sistemi di valvole e pompe), una turbina eolica (composta da motori, pale e sistemi di controllo) o un sistema di trasmissione del veicolo (inclusi motore, trasmissione e albero di trasmissione).

I gemelli di processo offrono la visione più ampia, rivelando come i sistemi lavorino insieme in una struttura di produzione, in una supply chain o in un workflow operativo. I gemelli di processo possono aiutare a garantire che l'intero ambiente produttivo, non solo i componenti specifici, funzioni con efficienza ottimale. I gemelli di processo potrebbero replicare una rete di distribuzione di petrolio end-to-end, un parco eolico che genera energia o un processo di produzione automobilistica.

I gemelli digitali offrono alle imprese una maggiore visibilità su sistemi complessi insieme alla flessibilità di esplorare molteplici configurazioni operative prima di dedicare risorse reali a esse. I principali benefici includono:

Le soluzioni di gemelli digitali aiutano le aziende a sperimentare diversi design di prodotti, workflow e produzione all'interno di un ambiente di test virtuale, accelerando l'innovazione e riducendo i tempi di lancio sul mercato.

Ad esempio, gli ingegneri aerospaziali possono creare gemelli digitali di velivoli sperimentali, ognuno con diverse configurazioni di ali e sistemi di propulsione, per determinare quale versione si dimostri più promettente per un ulteriore sviluppo. Questo approccio è molto più conveniente e sicuro rispetto alla costruzione e al test di prototipi fisici di velivoli per ogni progetto proposto.

Dopo l'ingresso in produzione di un nuovo prodotto, i gemelli digitali possono contribuire a rispecchiare e monitorare i sistemi per raggiungere e mantenere la massima efficienza durante tutto il processo produttivo. I team possono inoltre identificare le opportunità di riduzione dei costi senza interferire con i workflow attuali.

Ad esempio, un'azienda può testare un materiale o un processo di produzione più conveniente nell'ambiente virtuale e determinare se è in grado di mantenere gli standard di prestazioni ed emissioni prima di implementarlo su una scala più ampia. I gemelli digitali possono anche utilizzare dati storici per la manutenzione predittiva (previsione di quali asset potrebbero guastarsi prima che si verifichi un errore).

Nei sistemi moderni complessi, un singolo malfunzionamento o guasto di un asset può causare interruzioni diffuse, specialmente se i team fanno fatica a identificarne la causa principale. Ad esempio, un piccolo circuito che controlla le ventole di raffreddamento in un data center potrebbe guastarsi, innescando un surriscaldamento in grado di mettere offline un intero rack di server.

I gemelli digitali possono risolvere questo problema rispecchiando le condizioni in tempo reale dei singoli componenti, tra cui sensori, circuiti e condensatori. Comunicando continuamente con il sistema fisico, un gemello digitale può rilevare segnali di allarme precoci, come picchi di temperatura anomali, e anticipare guasti imminenti. Questa funzionalità aiuta i team ad agire tempestivamente, evitando tempi di inattività ed errori costosi.

Per rimanere competitive, le imprese devono scalare rapidamente le operazioni per adattarsi alla domanda di prodotto in evoluzione, alle condizioni economiche e alle priorità strategiche. Tradizionalmente, l'espansione verso l'alto o verso il basso è un processo lento e arduo, che richiede ai team di convalidare attentamente i nuovi sistemi prima di distribuirli in tutta l'organizzazione. I gemelli digitali rendono questo processo più veloce e meno rischioso offrendo un ambiente virtuale in cui i team possono regolare in sicurezza parametri e configurazioni di test prima dell'implementazione universale.

I gemelli digitali possono anche connettersi a sistemi live, permettendo loro di trasmettere continuamente regolazioni di scala ai corrispettivi fisici in tempo reale. Ad esempio, le piattaforme di gemelli digitali potrebbero utilizzare degli algoritmi per aggiungere o rimuovere automaticamente nodi cloud durante i picchi di utilizzo per ridurre i colli di bottiglia di traffico e mantenere prestazioni stabili.

Molti settori si affidano a modelli digitali per comprendere sistemi complessi, stimolare l'innovazione, mantenere le attrezzature e ottimizzare l'efficienza. I gemelli digitali sono ampiamente utilizzati nei seguenti settori e applicazioni:

Le organizzazioni possono utilizzare i gemelli digitali per modellare motori a reazione, locomotive, turbine per la generazione di elettricità, asset di pubblica utilità e altri sistemi di generazione di energia. Le piattaforme digitali gemelle possono stabilire tempi per la manutenzione regolarmente programmata, rilevare irregolarità hardware e consentire il test di nuovi componenti. Possono anche facilitare la transizione verso le energie rinnovabili, monitorando la domanda di rete, simulando nuove configurazioni di asset e prevedendo le traiettorie della rete.

I sistemi di gemelli digitali basati sulla fisica possono aiutare gli ingegneri a progettare strutture durevoli, sicure ed economiche, tra cui edifici, piattaforme di perforazione, canali, dighe e ponti. Ad esempio, possono determinare se un particolare ponte può resistere a forti venti, pioggia e traffico, dando agli ingegneri l'opportunità di modificare un progetto prima dell'inizio dei lavori.

I gemelli digitali possono inoltre fornire visibilità su strutture già costruite, ad esempio rivelando come interagiscono sistemi chiave (come idraulica, HVAC, elettricità e sicurezza) all'interno di un edificio per uffici. Questi insight possono essere utili per migliorare i sistemi di Building Information Modeling (BIM), che utilizzano rappresentazioni digitali di una struttura per gestirne la costruzione e la manutenzione.

Nella produzione, i gemelli digitali (spesso dotati di funzionalità AI) possono migliorare il controllo qualità, la gestione della supply chain e il rilevamento degli errori fornendo supervisione lungo tutto il ciclo di vita di un prodotto. Ad esempio, un produttore di elettronica può costruire la replica digitale di un piano di fabbrica, riflettendo i livelli di inventario della sede reale, i programmi di produzione, lo stato delle attrezzature e altri dati operativi.

I gemelli digitali possono generare health insights fondamentali attraverso la previsione della progressione della malattia, che prevede come i pazienti potrebbero rispondere a varie opzioni di trattamento, e attraverso una diagnosi migliorata, che utilizza modellazioni altamente dettagliate per individuare come le interazioni tra organi e sistemi corporei possano influenzare la salute.

Inoltre, possono aiutare gli ospedali a ottimizzare le operazioni (inclusi personale, programmazione e manutenzione delle attrezzature) e facilitare la transizione verso un'assistenza sanitaria personalizzata, con trattamenti su misura delle esigenze individuali dei pazienti.

I gemelli digitali sono ampiamente utilizzati nella progettazione automobilistica, sia per migliorare le prestazioni del veicolo sia per aumentare l'efficienza produttiva. Ad esempio, i progettisti di veicoli possono condurre test approfonditi sulla sicurezza e sulle emissioni con repliche virtuali prima di effettuare confronti con veicoli reali.

Gli ingegneri civili e gli esperti di pianificazione urbana utilizzano i gemelli digitali per simulare il modo in cui pedoni e veicoli si spostano nelle città. I modelli di città spesso incorporano i dati spaziali 3D e 4D, i dati degli oggetti IoT e l'analytics basata sull'AI per simulare l'impatto di nuove policy, aggiornamenti infrastrutturali o sistemi di trasporto sull'ambiente costruito. I gemelli digitali svolgono un ruolo chiave nelle smart city, che utilizzano dispositivi connessi all'IoT per raccogliere e condividere continuamente dati che possono essere utilizzati per migliorare la qualità della vita e la sostenibilità.

Il concetto alla base della tecnologia dei gemelli digitali risale agli anni '60, quando la NASA costruì repliche fisiche delle sue navicelle per studiare come potessero rispondere a diverse condizioni prima di inviare in orbita i corrispettivi reali. Nel 1970, quando un'esplosione a bordo minacciò la vita dell'equipaggio dell'Apollo 13, la NASA si affidò a questi modelli per esplorare diversi scenari di salvataggio da terra, secondo il Technical Reports Server dell'amministrazione. Sebbene questi primi tentativi utilizzassero copie fisiche anziché virtuali, hanno aperto la strada a un approccio che, in seguito, sarebbe stato conosciuto come "gemelli digitali".

Nel 2002, lo scienziato e dirigente aziendale Michael Grieves ha ideato un framework di Product Lifecycle Management che collega un prodotto fisico al suo corrispettivo virtuale attraverso uno scambio continuo di dati. Otto anni dopo, John Vickers della NASA ha ufficialmente coniato il termine "gemello digitale" in una roadmap tecnica della NASA, partendo dal concetto di "spazi specchiati" di Grieves.

Il mercato dei gemelli digitali si sta espandendo rapidamente, secondo un report di Fortune Business Insights. Si prevede che crescerà da 24,5 miliardi di USD nel 2025 a 259,3 miliardi di USD entro il 2032, con settori come smart city, aerospaziale, sanità e produzione che guideranno la crescita. Le nuove funzionalità emergenti dei gemelli digitali includono:

L'AI generativa può prevedere come i sistemi potrebbero reagire in futuro basandosi su set di dati sia storici che in tempo reale. Questa funzionalità permette ai team di prendere decisioni operative e di effettuare investimenti in modo più consapevole. Inoltre, le tecnologie di AI possono aiutare i sistemi di gemelli digitali a scalare e fornire risorse in modo ottimale senza intervento umano.

Invece di automatizzare solo i compiti routinari e ripetitivi, i modelli AI possono utilizzare i gemelli digitali per prendere decisioni a lungo termine e in più fasi. Ad esempio, possono prevedere come un guasto di un componente potrebbe propagarsi a cascata attraverso la rete, influenzando asset e sistemi vicini; avvisare i team rilevanti ogni volta che un componente necessita di manutenzione; raccomandare miglioramenti di rete affinché i guasti siano meno probabili; e in alcuni casi, implementare cambiamenti operativi completamente autonomi.

Come il software as a service (SaaS), il digital twin as a service (DTaaS) sta diventando una scelta diffusa tra le aziende. Il metodo di consegna consente alle organizzazioni di implementare e scalare rapidamente i gemelli digitali attraverso il cloud, senza doverli programmare da zero o mantenere i server su cui risiedono.

Gli sviluppatori stanno progettando gemelli digitali in grado di rispecchiare i comportamenti e la cognizione umana. I doppelgängers digitali possono essere utilizzati sia per applicazioni personali (come la preservazione legacy o il coinvolgimento del pubblico) sia per quelle professionali (come la formazione dei dipendenti o l'automatizzazione di compiti ripetitivi).

Possono essere utili anche in contesti di ricerca. Ad esempio, i ricercatori possono condurre esperimenti con utenti sintetici per simulare come gli esseri umani reali potrebbero reagire a nuovi prodotti e funzionalità. Le imprese possono quindi aggregare questi risultati per proiettare tendenze a livello di popolazione.