In piena trasformazione digitale, il termine "digital twin" è diventato una delle parole chiave più utilizzate nel settore manifatturiero. Ma attenzione: non tutti i digital twin offrono lo stesso valore.
Secondo un'analisi Gartner del 2023, le implementazioni variano drasticamente, da semplici modelli di visualizzazione fino a sistemi completi a ciclo chiuso. Il dato più sorprendente? Solo il 15% delle implementazioni raggiunge i livelli di maturità più elevati.
Questo spettro non riflette solo diversi gradi di progresso tecnologico, ma approcci fondamentalmente diversi a ciò che un digital twin realmente è e può fare.
Dai modelli base ai sistemi avanzati
I digital twin più semplici offrono poco più di una visualizzazione 3D statica. Essenzialmente sono modelli CAD avanzati con limitata interattività. Le implementazioni di fascia media aggiungono connessioni in tempo reale ai dati e alcune funzionalità predittive, ma restano focalizzate su sistemi o processi isolati.
Solo ai livelli più avanzati troviamo i digital twin completi, che forniscono capacità di integrazione tra molteplici domini e processi, abilitando ottimizzazioni a ciclo chiuso. Qui la differenza non è solo quantitativa, ma qualitativa.
Specializzazione di un digital twin per obiettivi specifici
Applicazioni diverse richiedono tipologie diverse di digital twin. All'interno dell'ecosistema esistono implementazioni specializzate per rispondere a esigenze specifiche.
Per l'ottimizzazione può bastare un digital twin essenziale, incentrato sulle modifiche del software. Per la manutenzione predittiva serve un'implementazione specializzata che si concentra sui modelli di usura dei componenti, anche trascurando informazioni contestuali più ampie.
Una categoria a parte è il digital twin eseguibile: un componente di simulazione autonomo, facilmente adattabile, capace di sfruttare i dati dei sensori per simulazioni in tempo reale usando modelli matematici di ordine ridotto. Un compromesso ottimale tra efficienza computazionale e potenza predittiva.
Le 5 tipologie di digital twin
IoT Analytics classifica i digital twin in cinque tipologie principali, in base alla funzionalità. Abbiamo così i digital twin dei componenti, degli asset, dei sistemi, dei processi e organizzativi.
Ogni categoria ha capacità e limitazioni specifiche, spiegando perché diverse implementazioni con la stessa etichetta possono fornire risultati radicalmente diversi.
Un approccio completo: la tecnologia Siemens
Siemens propone un Comprehensive Digital Twin (CDT), una rappresentazione virtuale ad alta fedeltà che rispecchia forma fisica, funzionalità e comportamento del prodotto e delle sue configurazioni. Questo approccio consente una perfetta integrazione tra il ciclo di vita del prodotto e quello della produzione, inclusi software e automazione.
Il CDT racchiude tutti i modelli e i dati dei domini interessati: dal CAD e CAE meccanico al codice software, dalle distinte base alle distinte di processo. Questa rappresentazione olistica si innesta sull'intero ciclo di vita del prodotto, restituendo ai processi di progettazione e produzione informazioni preziose dai dati operativi sul campo.
Il Digital Twin Maturity Model di Deloitte identifica cinque livelli di sofisticatezza. Solo il livello 5 – i "digital twin trasformativi" – abilita una vera trasformazione aziendale, con integrazione completa e capacità decisionali autonome. È qui che si posiziona l'approccio Siemens.
Risultati concreti: meno sprechi e migliore formazione in campo
Le differenze tra implementazioni si traducono direttamente in risultati diversi. Uno studio McKinsey del 2023 mostra che i digital twin base hanno generato incrementi di produttività del 10-15%. Le implementazioni complete invece hanno raggiunto il 25-30%, grazie alla capacità di ottimizzare processi tradizionalmente separati in silos.
Alla Siemens Electronics Factory di Erlangen, il digital twin completo ha ridotto drasticamente i tempi di commissioning fisico, diminuito gli sprechi e anticipato la formazione degli operatori.
Un report del Capgemini Research Institute conferma: le organizzazioni con digital twin completi hanno una probabilità tre volte superiore di ottenere impatti significativi sulle metriche di sostenibilità rispetto a chi usa implementazioni base.
Da dove iniziare? Una possibile roadmap per il digital twin
Date le differenze sostanziali, come guidare l'evoluzione delle proprie capacità? Siemens suggerisce di iniziare da un'area dove il digital twin può generare i maggiori miglioramenti o risolvere il principale punto critico dell'attività. Un'implementazione di successo genera motivazione e innesca un ciclo di ottimizzazione continua.
Questo approccio pragmatico riconosce che la trasformazione digitale è un percorso strategico, non un cambio istantaneo. Una ricerca ARC Advisory Group rivela che il 72% dei produttori che hanno implementato con successo digital twin completi ha iniziato con implementazioni mirate su sfide operative specifiche.
IDC raccomanda l'approccio "crawl-walk-run" (striscia-cammina-corri): sviluppare roadmap di maturità che allineino l'evoluzione tecnologica con la creazione di valore aziendale. Questo percorso evolutivo consente di sviluppare capacità e competenze, garantendo risultati misurabili in ogni fase.
Il futuro: dal digital twin al metaverso industriale
La distinzione tra digital twin base e completi diventa cruciale nell'ottica dell'evoluzione tecnologica futura. L'approccio completo spiana la strada al metaverso industriale. Ovvero a piattaforme collaborative su larga scala, in tempo reale, con rappresentazioni digitali fotorealistiche del mondo reale.
Riferimenti bibliografici
- Gartner Research (2023), "Digital Twin Implementation Roadmap: Maturity Assessment and Strategic Planning"
- IoT Analytics (2022), "Digital Twin Taxonomy: Understanding the Five Types of Digital Twin Implementation"
- Deloitte (2022), "The Digital Twin Maturity Model: Five Levels of Implementation Sophistication"
- McKinsey & Company (2023), "Digital Twin Value Assessment: Measuring Impact Across Implementation Types"
- Capgemini Research Institute (2023), "Digital Twins for Sustainability: Implementation Maturity and Environmental Impact"
- ARC Advisory Group (2022), "Digital Twin Evolution: Pathways to Comprehensive Implementation"
- IDC Manufacturing Insights (2023), "The Crawl-Walk-Run Approach to Digital Twin Implementation"
- Forrester Research (2023), "The Industrial Metaverse: Prerequisites and Preparation for Manufacturing Organizations"
- Markets and Markets (2022), "Digital Twin Market - Global Forecast to 2027"