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SPECIALE NOVEMBRE-DICEMBRE 2023 AUTOMAZIONE OGGI 450 | 59 produzione manifatturiera, i dati provenienti da macchinari e sensori possono essere elabo- rati localmente al fine di monitorare la qualità del prodotto, o per monitorare e migliorare l’efficienza operativa. In particolare, ne gua- dagna moltissimo l’implementazione di tecni- che di manutenzione predittiva: gli algoritmi oggi utilizzati analizzano un’enorme quantità di dati in cloud, il che significa dover soppor- tare ingenti costi, che spesso fanno desistere anche i pionieri che per primi hanno deciso di implementare queste soluzioni. Con algoritmi di analisi dei dati, che invece possono funzio- nare in locale, è possibile ridurre la quantità di dati da dover effettivamente inviare sul cloud e quindi ottenere veramente il ritorno atteso e quindi monitorare le condizioni dei macchinari in tempo reale e rilevare anomalie o segnali di guasto imminente. Come raccogliere dati in punti inaccessibili In questo contesto, un ulteriore passo avanti è rappresentato dalla tecnologia Digital Twin on Edge (DToE) di Newtwen, azienda deep tech italiana spin-off dell’Università di Padova, che ha come obiettivo quello di sostenere la transizione energetica delle aziende, soprat- tutto quelle che operano nell’industria mani- fatturiera e dell’automotive. Il Digital Twin on Edge rappresenta infatti una replica digitale (il gemello digitale) estremamente accurata di sistemi fisici integrata direttamente nel firmware dei componenti che costituiscono il powertrain dei veicoli elettrici, dei sistemi di automazione industriale, incluse macchine elettriche e dispositivi di elettronica di po- tenza. L’integrazione del DToE consente di ottenere in tempo reale informazioni general- mente impossibili da recuperare, poiché funge da sensore virtuale anche per punti altrimenti fisicamente inaccessibili, con un focus speci- fico sul monitoraggio della temperatura. Gra- zie ai dati e alle informazioni raccolte, il Digital Twin on Edge aiuta le aziende a migliorare prestazioni, longevità e affidabilità del sistema digitalizzato. La presenza di modelli matema- tici integrati direttamente sui dispositivi, si- gnifica poter contare su un filtro che permette non solo di ottenere i vantaggi legati all’Edge Computing e alla possibilità di elaborazione sul dispositivo stesso, ma anche di selezionare e quindi trasmettere, esclusivamente i dati ne- cessari. Nell’industria manifatturiera l’utilizzo della tecnologia Digital Twin on Edge di New- twen consente di centrare gli obiettivi relativi all’ottimizzazione dell’efficienza operativa e alla riduzione dei consumi energetici, con il gemello digitale che aiuta a implementare una corretta strategia di manutenzione predittiva. L’elaborazione dei dati on edge, che, come sottolineato, assicura tempi di risposta più rapidi e la massima reattività nel prendere de- cisioni data-driven, porta infatti a identificare tempestivamente e preventivamente anoma- lie e guasti. È quindi possibile pianificare la manutenzione in modo proattivo, evitando in- terruzioni non pianificate e riducendo i costi di manutenzione e quelli legati a eventuali fermi macchina. Inoltre, non dovendo contare esclu- sivamente sui segnali provenienti dai sensori fisici, si possono costruire delle funzioni di rischio che prendano in considerazione non solo valori di threshold, ma andamenti dei parametri di stato, per tutta la durata della vita dei prodotti. Non a caso, secondo quanto emerso dall’Innotech Report di The European House - Ambrosetti, le aziende che hanno im- plementato soluzioni di Digital Twin hanno evidenziato l’aumento dell’efficienza produt- tiva (80%) e i benefici riguardanti le attività di simulazione nell’ambito dei processi di pro- gettazione (75%), oltre all’allungamento del ciclo di vita di un asset. Nel settore manifat- turiero, in particolare, un’adozione sistemica dei Digital Twin potrebbe arrivare a generare un incremento nella produttività del +4,5% ri- spetto allo scenario attuale, con un contributo al PIL italiano pari a 12 miliardi di euro. Il passo successivo: la simulazione predittiva La precisione raggiunta dalla profonda cono- scenza della fisica alla base del funzionamento dei dispositivi applicata al DToE di Newtwen è tale da garantire anche una simulazione ac- curata in tempo reale del comportamento dei componenti replicati. Inoltre, trattandosi di un modello matematico, il Digital Twin on Edge abilita la simulazione predittiva di scenari fu- turi basati su dati oggettivi, quindi con assoluta precisione. Fornendo accesso ad analisi e simu- lazioni predittive (what if scenario), la tecnolo- gia DToE permette di effettuare una gestione termica accurata e completa dei componenti prodotti e, a parità di performance, consente alle aziende di limitare i costi di produzione e l’impiego di materiali e sub-componenti rispetto all’attuale distinta base (BOM), sosti- tuendo, ad esempio, i sensori ridondanti con la relativa replica digitale, ottenendo sensori vir- tuali che possono essere integrati anche nella produzione di serie. Newtwen - www.newtwen.com L’integrazione di DToE consente di ottenere in tempo reale informazioni generalmente impossibili da recuperare, poiché funge da sensore virtuale anche per punti altrimenti fisicamente inaccessibili Fonte: foto Shutterstock