AS_07_2021

FOCUS approfondimenti 50 Ottobre 2021 n Automazione e Strumentazione può avvalersi anche di algoritmi d’intelligenza artifi- ciale (AI) e machine learining (ML) che incrementano ulteriormente il grado d’automazione e il livello di intel- ligence. Adottando un digital twin è possibile miglio- rare la progettazione dei prodotti, e anche ottimizzare le metodologie e i processi di produzione, o efficientare le strategie e i programmi di manutenzione di attrezzature e macchinari industriali. Infatti, utilizzando il paradigma del gemello digitale, è possibile non solo monitorare e comprendere in real-time l’attuale funzionamento del prodotto o sistema, e le sue prestazioni sul campo, ma anche prevedere che performance potrà avere in futuro, correlando diverse fonti dati, come i dati storici, e quelli acquisiti in tempo reale dai sensori. Naturalmente, il successo di un progetto digital twin non dipende dalla mera implementazione di nuove tecnolo- gie, ma richiede adeguate competenze, che spaziano in aree disciplinari dove l’alfabetizzazione su dati e infor- mazioni, e l’abilità di analizzare, selezionare e inter- pretare quelli realmente significativi, giocano un ruolo primario. Le materie chiave vanno dalla data science, alla modellistica matematica, alla conoscenza dei mol- teplici strumenti digitali richiesti per selezionare, purifi- care, visualizzare i dati importanti, ed estrarre gli insight necessari a eseguire le ottimizzazioni. Produzione di alluminio con meno materia prima ed energia Tra le ultime novità nel comparto digital twin è interes- sante un software, introdotto lo scorso giugno da GE Digital . Tale software, si chiama Digital Smelter, ed è in grado, spiega la società, di creare un gemello digi- tale del processo di fusione dell’alluminio. Una volta funzionante, il digital twin può fornire insight e una guida prescrittiva, indirizzata a massimizzare in modo sicuro la produzione, a ridurre i costi della materia prima, e a ottimizzare il consumo di energia. Oltre a consentire d’incrementare l’efficienza del processo di fusione, aggiunge GE, il software aiuta gli opera- tori anche a predire potenziali anomalie nel processo e nell’attrezzatura, prescrivendo le decisioni più efficaci. In questo modo, è possibile mantenere le operation sicure e la produzione ottimale, riducendo al contempo l’errore dell’operatore. “Digitial Smelter - ha dichia- rato Nikos Zervos, Potlines Manager in Aluminium of Greece - è stato implementato nello stabilimento per la produzione di alluminio Mytilineos di Alumi- nium of Greece, supportando l’obiettivo della società di ridurre il consumo di energia elettrica, migliorando la precisione dei modelli di consumo dell’energia e le prestazioni complessive delle celle”. Digital Smelter, aggiunge GE, è in grado di predire le perdite nella cella, per contribuire alla riduzione dei fermi mac- china (downtime) non pianificati, e all’ottimizzazione dello stato di salute della cella stessa. “Combinando la modellazione basata sulla fisica e tool analitici ML- powered - ha detto Victor Voulgaropoulos, analista della società di ricerca e consulenza Verdantix - la soluzione Digital Smelter di GE Digital aiuta le fonde- rie a ridurre il consumo di materia prima ed energia nel processo di fusione, aprendo al contempo nuove vie per l’ottimizzazione della produzione”. n Oltre a consentire un miglior sviluppo del prodotto, il digital twin rende possibile anche l’ottimizzazione dei metodi e dei processi di produzione