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dono possibile la creazione di
un modello virtuale dina-
mico dell’oggetto fisico
.
Questo gemello digitale, sulla base dei dati analizzati in tempo
reale e a livello storico, fornisce un risultato che permette di
comprendere quando il dispositivo fisico avrà un guasto nel
futuro, e quindi di eseguire una manutenzione predittiva. Natu-
ralmente, seguendo il principio delle tecnologie di apprendi-
mento automatico, più gli algoritmi di machine learning ven-
gono ‘istruiti’ con nuovi dati, più ‘imparano’, e più il modello
digitale può diventare accurato e fornire risultati migliori.
Come è strutturata l’architettura della soluzione di digital
twin? “Tecnicamente, a livello hardware, spiega Bacchiega,
il gemello digitale è implementato utilizzando tecnologia di
acquisizione dati di
National Instruments
(NI), e una
sin-
gle-board Rio embedded
con processore real-time e chip
FPGA”. Su questa piattaforma hardware gira il modello
matematico creato da IRS, sfruttando i dati acquisiti e il
LabView Analytics and Machine Learning Toolkit
di NI,
che permette di integrare nel sistema gli strumenti analitici
predittivi e gli algoritmi di apprendimento automatico.
Tipicamente, questo dispositivo viene montato sulla mac-
china da sottoporre a test, o sul sistema di collaudo dedicato
all’analisi di un impianto Hvac, o anche di un elettrodo-
mestico. In effetti, attraverso i sistemi di test ‘intelligenti’,
basati su digital twin e machine learning, IRS è in grado di
ridurre in maniera notevole i tempi di collaudo dei frigoriferi,
e di stabilire se ogni singola unità di prodotto potrà avere un
problema e quando. E la potenza computazionale necessaria
per eseguire le elaborazioni dati? IRS, risponde Bacchiega,
la acquisisce attraverso i servizi cloud di
Microsoft Azure
.
La soluzione di test basata su gemello digitale è già disponi-
bile per i clienti in Italia, sia per quanto riguarda gli impianti
Hvac, sia per il comparto dei frigoriferi.
Dati: il nuovo ‘petrolio’ che dà valore alle aziende
Il gemello digitale, sottolinea il manager, è una tecnologia
trasversale, applicabile in tutti i campi, e permette di dare
un senso alle enormi moli di dati acquisite dai sensori. Con
la diffusione della IoT i volumi di informazioni cresceranno
molto, e possederle senza disporre di un’adeguata capacità
di analisi non servirà a molto. “Creare un modello digitale
permette di capire se i dati sono corretti, di sviluppare sen-
sori virtuali, di sapere se il prodotto presenterà un’anomalia,
e di realizzare servizi nuovi: ad esempio, tramite questa tec-
nologia, il reparto assistenza di un’azienda potrà per ogni
prodotto determinare se causerà problemi, e con una profon-
dità di analisi che arriva fino al singolo componente”. Oggi,
aggiunge Bacchiega, sempre più prodotti diventano digitali,
comunicano attraverso Internet e trasmettono dati: quindi,
saper correlare tali informazioni con un modello virtua-
le diventa sempre più strategico
, per ricavare conoscenza
sul prodotto stesso ed elaborare nuovi modelli di business. I
dati, conclude, sono il nuovo tesoro su cui si misura il valore
di ogni singola organizzazione, e la sua capacità di costruire
nuova conoscenza e capacità d’innovazione.