Con l'aumentare della quantità di dati di cui disponiamo, aumenta anche la quantità di informazioni utili che possiamo utilizzare per prendere decisioni importanti nel mondo reale. Riepiloghi, modelli e simulazioni di punti dati informano queste decisioni. Nell'era dei Big Data, tL'ultimo passo successivo a questo è il concetto di gemelli digitali.
Un gemello digitale è una rappresentazione virtuale di un oggetto o processo fisico. Si tratta di simulazioni in grado di prevedere le prestazioni di un particolare oggetto o servizio nel mondo reale.
Vari settori hanno iniziato a studiare l'implementazione di gemelli digitali dei propri prodotti e servizi per apportare ogni tipo di miglioramento.
Diamo un'occhiata alla storia dei gemelli digitali e in che modo sono diversi dalle simulazioni più comunemente utilizzate oggi. Vedremo anche come i gemelli digitali possono rivoluzionare vari settori, dall'assistenza sanitaria, alla produzione o persino a intere città.
Cos'è il gemello digitale?
La Storia
Il termine "gemello digitale" è apparso per la prima volta nei documenti della NASA nel 2010. Il gemello digitale è stato descritto come "una simulazione probabilistica multifisica e multiscala integrata di un veicolo o sistema che utilizza i migliori modelli fisici disponibili, aggiornamenti dei sensori, cronologia della flotta , ecc., per rispecchiare la vita del suo gemello volante.
Questa tecnologia in seguito ha ispirato la US Air Force, che ha impiegato gemelli digitali delle cellule dei loro aerei per prevedere la fatica e i danni. Hanno chiamato questa tecnologia Airframe Digital Twin e mirava a fungere da sensore di salute virtuale durante tutto il ciclo di vita del singolo aeromobile.
Digital Twin vs Modelle
Uno degli aspetti chiave di un gemello digitale è che il gemello deve avere un oggetto corrispondente nel mondo reale. Il gemello digitale è più di un semplice progetto o schema.
La moderna definizione di gemello digitale considera meglio che il modello digitale e l'oggetto fisico siano concepiti contemporaneamente. Questi gemelli "crescono" insieme col passare del tempo.
Un approccio alla produzione del gemello digitale coinvolgerebbe il gemello digitale anche dopo la fase di prototipo. I dati recuperati dal prototipo potrebbero essere utilizzati per migliorare il gemello digitale. Il modello migliorato può quindi prevedere le prestazioni dei futuri prototipi.
Caratteristiche dei gemelli digitali
- Connettività
Un gemello digitale richiede connettività. La relazione tra un gemello digitale e la sua controparte nella vita reale richiede un flusso di dati affidabile. La tecnologia del gemello digitale può utilizzare Internet of Things (IoT) e Machine Learning (ML) per analizzare continuamente i dati provenienti da sensori provenienti da più origini. - Omogeneizzazione
A causa dell'aumento della potenza di calcolo disponibile, siamo ora in grado di realizzare una quasi omogeneizzazione di dati provenienti da diverse fonti. E poiché tutti i dati necessari vengono acquisiti in un'unica entità, è molto più facilmente condivisibile. - Riprogrammabilità
La tecnologia del gemello digitale ci consente di riprogrammare servizi e prodotti in base al feedback in tempo reale. Usando il ML, possiamo avere gemelli digitali che diventano persino più intelligenti nel processo decisionale man mano che vengono raccolti più dati. - modularità
I sistemi grandi e complessi acquisiti utilizzando la tecnologia del gemello digitale traggono vantaggio dalla modularità del design. I DT possono consentire ai produttori di scoprire quali particolari componenti di un dispositivo hanno prestazioni insufficienti.
Applicazioni Digital Twin
I gemelli digitali possono essere applicati a quasi tutti i settori. Un modello così potente potrebbe migliorare le fasi di progettazione, produzione e funzionamento di un particolare prodotto o servizio. Di seguito sono riportati alcuni esempi di come le tecnologie del gemello digitale possono essere applicate a determinati settori.
1. Aviazione
Utilizzando i digital twin, le aziende possono ora avere un'impronta digitale dell'intero stile di vita di un prodotto, dalla progettazione alle operazioni.
Ad esempio, l'azienda aerospaziale Boeing utilizza gemelli digitali per progettare i propri aerei. Possono eseguire simulazioni di tutte le parti dell'aereo per prevedere come e quando potrebbero guastarsi in futuro.
Questo tipo di ingegneria basata su modelli accelera la ricerca e lo sviluppo e consente un sistema integrato. Le fasi di progettazione, produzione e funzionamento ora funzionano in parallelo e condividono i dati tra loro.
2. Catene di approvvigionamento
I gemelli digitali possono essere utilizzati in realtà catene di fornitura per creare un modello dettagliato del comportamento della filiera. Gemelli digitali consentono regolazioni in tempo reale e una visione molto dettagliata dell'intera filiera.
I gemelli digitali della supply chain utilizzano feed di informazioni in tempo reale. Dati come spedizioni imminenti, ubicazione dei veicoli e inventario possono aiutare a valutare lo stato attuale della catena di approvvigionamento. Questi gemelli digitali possono essere programmati per intraprendere un'azione specifica una volta che si verificano determinati eventi, ad esempio quando un prodotto è esaurito.
Alla luce della pandemia di COVID-19, i modelli digitali della filiera possono aiutare a mitigare i rischi. I gemelli digitali consentono il monitoraggio e la consegna accurati di risorse importanti come vaccini, campioni di laboratorio e altre apparecchiature mediche.
Risorse come i vaccini richiedono determinate temperature durante il trasporto, che possono essere monitorate utilizzando gemelli digitali.
3. Assistenza Sanitaria
Utilizzando la tecnologia del gemello digitale, i medici possono presto creare organi virtuali che possono essere personalizzati per un paziente specifico. Gli scienziati della Clinica di Cardiologia dell'Heidelberg University Hospital, in Germania, hanno già iniziato a simulare un gemello digitale di a cuore. Il cuore virtuale può essere utilizzato per prevedere la progressione della malattia cardiaca di un paziente e le risposte ai trattamenti farmacologici.
Usando questi gemelli digitali, i medici possono vedere il tasso di successo della chirurgia cardiaca prima che venga presa qualsiasi decisione. Modelli di rischio più complessi come i gemelli digitali possono trovare soluzioni adatte a un paziente specifico e non solo una soluzione per uno specifico gruppo di rischio.
4. Città gemelle digitali
Con la crescente domanda di città intelligenti, ci sarà presto una grande quantità di dati raccolti nelle città. Le città intelligenti mirano a tenere traccia di tutti i tipi di attività della città, dai dati sul traffico, al tracciamento dei contatti e agli indicatori ambientali.
Di conseguenza, la disponibilità di questi dati ci consentirà di creare presto gemelli digitali di intere città.
Secondo Arup, "la promessa del gemello digitale della città è di aiutare a fornire un ambiente di simulazione, testare le opzioni politiche, far emergere le dipendenze e consentire la collaborazione tra le aree politiche, migliorando nel contempo il coinvolgimento con i cittadini e le comunità".
Tutti questi dati possono essere utilizzati per la pianificazione degli scenari e per prevenire future catastrofi.
Una città gemellata digitale di successo aiuterà a informare decisioni politiche anche. I dati sulle condizioni meteorologiche, sui modelli di trasporto e sui dati del censimento possono consentire iniziative più basate sui dati da parte dei funzionari del governo locale.
Se le città possono fornire utili portali per i propri cittadini, il gemello digitale di una città può anche catturare i bisogni e le esigenze della sua controparte nella vita reale.
Conclusione
La tecnologia del gemello digitale sta consentendo a vari settori di prendere decisioni migliori.
Quando la posta in gioco è alta, come nel settore sanitario o dell'aviazione, le aziende sono disposte a investire in gemelli digitali per garantire che qualsiasi rischio sia mitigato.
Settori complessi come la gestione della catena di approvvigionamento trarranno vantaggio dalla possibilità di vedere praticamente ogni livello di dettaglio in un sistema.
Inoltre, questi settori possono quindi utilizzare l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico per migliorare il sistema man mano che vengono raccolti più dati dal mondo reale.
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