Cos'è il modello di maturità dei gemelli digitali?

Come strumento di valutazione della maturità, il modello consente alle imprese di valutare l'uso della tecnologia dei gemelli digitali per rappresentare, monitorare e ottimizzare asset e sistemi fisici. È anche una roadmap che guida le organizzazioni dalle rappresentazioni digitali di base attraverso modelli dinamici e verso sistemi predittivi, interconnessi e autonomi gemelli digitali.

Le fasi del modello rappresentano livelli crescenti di integrazione dei dati, complessità del sistema e capacità analitica. Man mano che le imprese attraversano diversi livelli di maturità, i loro modelli di gemelli digitali si evolvono da visualizzazioni statiche a sistemi intelligenti in grado di simulare risultati, informare decisioni strategiche e agire in modo autonomo.

Molte organizzazioni formalizzano questa progressione utilizzando framework interni o benchmark esterni delineati in white paper sui gemello digitale focalizzati su sostenibilità, ottimizzazione del ciclo di vita degli asset e resilienza operativa. Per i leader aziendali, la maturità dei gemelli digitali può generare una maggiore resilienza operativa, una pianificazione del capitale più accurata e una maggiore visibilità sulle prestazioni degli asset.

Un gemello digitale è una rappresentazione virtuale di un asset fisico, di un sistema o di un ambiente. Utilizza dati provenienti da sensori Internet of Things (IoT) e da altre fonti per modellare le condizioni, le prestazioni e il comportamento dell'asset nel tempo. I gemelli digitali consentono il monitoraggio, la simulazione e l'ottimizzazione dei loro corrispettivi fisici.

La ricerca accademica ha ulteriormente formalizzato i gemelli digitali come sistemi cyber-fisici che sincronizzano continuamente gli stati fisici e virtuali.

Il modello di maturità dei gemelli digitali presenta cinque fasi di maturità attraverso le quali le organizzazioni possono autovalutare i propri progressi lungo la roadmap dei gemelli digitali. Il modello di maturità inizia con modelli statici di basso livello basati su dati storici e traccia i progressi attraverso modelli autonomi di alto livello alimentati da machine learning.

Ogni fase si basa sulla precedente, aumentando in termini di fedeltà dei dati, integrazione e funzionalità di processo decisionale.

Diversi framework accademici e di settori delineano stadi progressivi della maturità del gemello digitale, dai modelli di visualizzazione statica ai sistemi completamente autonomi. Come illustrato da Yung Woon Kim, queste sono le cinque fasi del modello di maturità del gemello digitale:

1. Gemello digitale simile
2. Gemello digitale statico
3. Gemello digitale dinamico
4. Gemello digitale interattivo
5. Gemello digitale autonomo

La prima fase dello sviluppo del gemello digitale è un rendering una tantum dell'asset fisico. Il creatore del gemello digitale modella l'asset utilizzando software di progettazione assistita dal computer (CAD) o modellazione delle informazioni dell'edificio (BIM). Il risultato è un modello 2D o 3D dell'asset fisico, simile nell'aspetto visivo.

I gemelli digitali creati in questo modo spesso non incorporano i dati dei sensori come parte del processo di modellazione e mancano di funzioni di simulazione in tempo reale. Al contrario, vengono creati gemelli digitali simili, che rappresentano in modo più generalizzato i sistemi o asset fisici.

Un gemello digitale statico è una rappresentazione digitale di un asset basata su dati storici, istantanee o aggiornamenti periodici. A differenza dei gemelli più avanzati, un gemello digitale statico non mantiene una connessione continua di dati in tempo reale con la sua controparte fisica e quindi non può rappresentare con precisione il suo stato attuale.

I gemelli digitali statici utilizzano workflow logici di controllo dei processi predefiniti, ovvero set di regole o soglie di base, per attivare avvisi e generare risposte semplici in base a condizioni preimpostate. I gemelli statici forniscono una visuale di base della struttura o condizione di un asset ma non riflettono cambiamenti operativi reali né generano simulazioni di potenziali stati futuri per le previsioni.

Nel frattempo, i gemelli digitali più avanzati possono modellare comportamenti complessi e dinamiche di sistema per fornire indicazioni su come un sistema fisico o un oggetto cambierà nel tempo.

Il caso d'uso ideale per un gemello digitale statico nella gestione degli asset (EAM) è come dashboard, che evidenzia lo stato in tempo reale di un sistema per un processo decisionale umano più informato. Gli esempi includono i sistemi di controllo e acquisizione di dati (SCADA) e i sistemi di acquisizione di dati (DCS). In molte organizzazioni, questi sistemi si integrano con un sistema di gestione della manutenzione computerizzato (CMMS) per supportare i workflow di manutenzione e la visibilità degli asset.

Un gemello digitale dinamico è un modello virtuale di un sistema fisico che, a differenza dei gemelli statici, include comportamenti e dinamiche. Questo processo permette ai gemelli dinamici di modellare le operazioni di un sistema nel tempo, mostrando come i componenti interagiscono e come il sistema gestisce le condizioni mutevoli. I gemelli dinamici mantengono un collegamento dati sincrono in tempo reale con l'oggetto fisico, potenziando le sue simulazioni e analisi con dati operativi. 

I gemelli digitali dinamici possono generare simulazioni "what-if", consentendo agli operatori di sperimentare e testare il sistema in diversi scenari. Gli stakeholder possono esplorare gli stati di fallimento, le potenziali ottimizzazioni e i cambiamenti ambientali senza influenzare il sistema reale. Allo stesso modo, gli utenti possono analizzare causa ed effetto quando si verificano interruzioni.

I gemelli dinamici eccellono in situazioni che richiedono una chiara comprensione del comportamento del sistema e della causalità per ottenere previsioni accurate. Queste funzionalità sono particolarmente preziose per i decisori aziendali, in quanto consentono la pianificazione di scenari, l'analisi dei rischi e l'ottimizzazione operativa senza interrompere i sistemi in funzione. 

I casi d'uso includono ingegneria, sanità, produzione smart e modellazione di sistemi su larga scala, dove testing, diagnosi e forecasting delle prestazioni sono critico.

I gemelli digitali interattivi collegano più gemelli digitali in un sistema federato, il che significa che operano in modo indipendente ma possono interagire e condividere dati. In questo modo, i sistemi gemelli interattivi riflettono le interdipendenze tra sistemi e operazioni reali, come nella gestione della supply chain.

Coordinare le interazioni tra i gemelli nel sistema è un filo digitale: un framework di comunicazione bidirezionale che copre l'intero ciclo di vita dei sistemi fisici. Questo bus di interfaccia integra i dati in tutto il sistema, permettendo ai gemelli di rispondere e influenzarsi a vicenda man mano che sperimentano i cambiamenti.

I gemelli interattivi forniscono agli operatori umani visibilità a livello di sistema e comprensione delle metriche operative e delle prestazioni, richiedendo un intervento umano per l'azione. Gli stakeholder utilizzano gli insight intersistemici generati dai gemelli interattivi per prendere decisioni strategiche basate sui dati per il massimo impatto ed efficienza.

Su larga scala, i sistemi di gemelli digitali interattivi offrono visibilità a livello di organizzazione, supportando il coordinamento interfunzionale e una pianificazione strategica complessa.

Il potenziale dei gemelli digitali è immaginato al massimo livello del modello di maturità, in cui entra in gioco l'automazione. I gemelli autonomi non solo modellano i comportamenti e i cambiamenti del sistema, ma decidono e agiscono indipendentemente in base a tali condizioni. Al contrario, tutti i livelli inferiori del modello di maturità del gemello digitale necessitano di operatori umani per influenzare i sistemi fisici. 

I gemelli autonomi si sincronizzano in tempo reale con i sistemi fisici che rappresentano e controllano, utilizzando i dati in arrivo per valutare le condizioni delle operazioni e decidere di mantenere le prestazioni ottimali del sistema. I gemelli digitali autonomi utilizzano l'orchestrazione per gestire interi sistemi, come con flotte di droni o infrastrutture intelligenti.

il machine learning e l'intelligenza artificiale (AI) permettono ai gemelli autonomi di decidere e agire al posto degli operatori umani. Analisi predittiva, ottimizzazione delle decisioni, rilevamento delle anomalie e apprendimento adattivo sono tutti elementi necessari per una vera autonomia. La capacità di elaborare dati, generare insight e agire autonomamente in a loop chiuso è ciò che distingue i gemelli digitali autonomi dai livelli di maturità più bassi.

Negli ambienti aziendali, i gemelli autonomi possono supportare operazioni auto-ottimizzate, ridurre gli interventi manuali e consentire risposte più rapide a condizioni in evoluzione. I gemelli digitali sono anche sempre più utilizzati per sostenere le iniziative di sostenibilità, ottimizzando l'uso dell'energia, riducendo gli sprechi e migliorando l'efficienza delle risorse nei sistemi fisici.

Gli ultimi sviluppi della ricerca di IBM dimostrano l'applicazione dei gemelli digitali autonomi in ambienti reali. In un case study del 2025, i ricercatori IBM hanno sviluppato un gemello digitale basato su AI per sistemi industriali complessi, come le Operazioni di spedizione.

Le organizzazioni di numerosi settori possono utilizzare modelli di maturità dei gemelli digitali per guidare le strategie di implementazione durante una trasformazione digitale in corso e misurare il ritorno dell'investimento (ROI) in ogni fase dello sviluppo.