In italiano lo chiameremmo apprendimento automatico, e suonerebbe molto meglio del suo inglesismo molto più diffuso, machine learning. L’apprendimento automatico è una branca dell'intelligenza artificiale che raccoglie metodi multidisciplinari che negli anni sono stati presentati sotto diversi nomi quali: statistica computazionale, riconoscimento di pattern, reti neurali artificiali, filtraggio adattivo, teoria dei sistemi dinamici, elaborazione delle immagini, data mining, algoritmi adattivi, ecc. 

Cos’è esattamente un Digital Twin (in italiano, Gemello Digitale)? E perché ne sentiamo parlare sempre più spesso? C’è chi crede di essere solo di fronte ad uno slogan accattivante, ma in realtà c’è molto in più.

I sistemi di Lean Production (LP) sono sempre più utilizzati dalle aziende al fine di ridurre il costo di produzione di un determinato prodotto minimizzando gli sprechi fino ad eliminarli quasi del tutto. Uno degli obiettivi del suddetto sistema di produzione è quello di aumentare il valore per il cliente attraverso lo sviluppo di nuovi prodotti che soddisfino i loro bisogni e che rispettino requisiti ben identificati. La valorizzazione continua di un prodotto può essere ottenuta tramite il miglioramento delle performance, il raggiungimento di standard di qualità elevati e con la riduzione dei costi. 

Questa affascinante tecnologia, rappresenta un trend per l’industria del presente e del futuro. La parola digital twin (tradotta come gemello digitale) trova le sue origini nei primi anni 2000. Il concetto e il modello sono stati introdotti pubblicamente nel 2002 dal dott. Michael Grieves (Michigan University). All’inizio però questa tecnologia non aveva un nome preciso. Bisognerà aspettare il 2010 quando John Vickers (NASA) conia il termine Digital Twin. La definizione che oggi molti studiosi approva è: “Un gemello digitale è una simulazione multifisica integrata, multiscala e probabilistica di un veicolo o di un sistema che utilizza i migliori modelli fisici disponibili, aggiornamenti di sensori, dati storici, ecc. Per rispecchiare la vita del suo corrispondente velivolo gemello".

Il mercato è sempre più competitivo ed esigente e l’operatività quotidiana è fortemente influenzata dai processi di collaborazione. Allo sviluppo di prodotti complessi e alla loro introduzione sul mercato contribuiscono più team e reparti, sia interni sia esterni all'azienda: numerosi componenti e configurazioni, molteplici fornitori, più discipline ingegneristiche e diverse sedi coinvolte con crescente outsourcing.

Allineare i prodotti alle esigenze dei clienti sin dalle prime fasi, convalidare i progetti per soddisfarle e fornire a tutti un accesso sicuro ai dati di progettazione sono obiettivi sfidanti.

L’opportuno sfruttamento delle nuove piattaforme collaborative via web per il Simulation Process Data Management (SPDM) permette gestire grossi volumi di informazioni in modo efficace fondamentali nel guidare il processo di innovazione. Nate per supportare la collaborazione tra team, queste piattaforme permettono di integrare efficacemente la simulazione nel processo di progettazione, abilitano processi efficaci di gestione delle modifiche e garantiscono la totale tracciabilità delle informazioni.

Tutto questo consente di creare prodotti migliori in modo più rapido e a costi inferiori.

La concorrenza è sempre più agguerrita e i margini ridotti. I prodotti sono sempre più complessi e i cicli di sviluppo prodotto compressi. La progettazione consta di analisi interdipendenti, coinvolge più silos funzionali ed influisce nettamente sulla redditività. Ciò che ha funzionato in passato, da solo, non è più sufficiente per rimanere competitivi sul mercato attuale.

Un processo di progettazione inefficiente aumenta il costo dei prodotti e fa perdere all’azienda vantaggio competitivo: gli ingegneri devono dedicarvi più tempo e hanno più probabilità di sbagliare con conseguente necessità di rilavorazioni e rischio di ottenere prodotti che non rispettano la qualità attesa o non riuscire a rispettare le scadenze ritardando l’immissione dei beni sul mercato.