Il concetto di "gemello digitale" è nato nel 2002 all'Università del Michigan nel contesto della gestione del ciclo di vita del prodotto (PLM). Sebbene la terminologia sia cambiata nel corso del tempo, in quanto si è estesa ad altri settori, il concetto è rimasto invariato ed è incentrato sulla simulazione. Il gemello digitale si basa sull'idea che un costrutto informativo digitale di un sistema fisico possa essere creato come entità a sé stante. Questa informazione digitale sarebbe un "gemello" dell'informazione incorporata nel sistema fisico del mondo reale, e i due resterebbero strettamente accoppiati per tutto il ciclo di vita ed evolverebbero insieme. Pertanto, la definizione di gemello digitale può essere data come un insieme di costrutti informativi virtuali che descrivono completamente un prodotto, un sistema o un processo fisico potenziale o reale, dal livello micro al macro. Al meglio, tutte le informazioni che si possono ottenere dallo studio di un bene fisico dovrebbero poter essere ottenute dal suo gemello digitale. Sebbene le diverse scale di implementazione del Gemello Digitale indichino vari livelli di complessità, i concetti, le caratteristiche e le sfide principali rimangono gli stessi. In poche parole, il gemello digitale agisce come un'immagine digitale quasi in tempo reale di un sistema fisico che aiuta gli esperti e le organizzazioni a capire come funziona quel sistema e come risponde a determinati input o vincoli, facilitando così il monitoraggio e l'ottimizzazione di quel sistema nel mondo reale.
La modellazione di simulazione, il mezzo con cui siamo in grado di creare un gemello digitale, è onnipresente nella maggior parte delle organizzazioni ingegneristiche e industriali, e lo è da molti anni. L'utilizzo della tecnologia per imitare un processo o un sistema del mondo reale consente ai produttori di studiare tale processo o sistema in un ambiente digitale controllato, ripetibile e privo di rischi. Ad esempio, un costruttore di aeromobili esegue simulazioni del flusso e della resistenza dell'aria intorno al proprio velivolo durante il processo di progettazione. I risultati saranno utilizzati per convalidare il progetto o per identificare le modifiche necessarie per ridurre la resistenza aerodinamica. Ma mentre la simulazione è ben consolidata durante la progettazione e la verifica del prodotto, le organizzazioni industriali di solito non utilizzano questa potente metodologia nelle fasi successive della loro catena del valore: la produzione e la catena di fornitura del prodotto. Di conseguenza, queste organizzazioni perdono l'opportunità di studiare il comportamento dei processi di produzione e dei sistemi della catena di fornitura prima della loro implementazione. Poiché la messa in funzione di nuovi impianti, linee e processi di produzione è spesso costosa e ad alta intensità di capitale, l'applicazione di metodi di simulazione alla produzione e alla supply chain può produrre enormi vantaggi.
Engineering Industries eXcellence è orgogliosa di vantare uno dei pochi studi tecnologici globali dedicati alla simulazione industriale e alla scienza delle decisioni. Il nostro team di esperti di simulazione e data scientist è specializzato nell'applicazione di metodi di simulazione ai processi di progettazione, produzione e supply chain. I nostri consulenti aiutano le organizzazioni a identificare le opportunità per impiegare strategicamente la simulazione nello studio dei loro processi e sistemi, fornendo ai team le informazioni e gli strumenti necessari per ottenere miglioramenti reali.
Prima di apportare qualsiasi modifica alla produzione reale, possiamo sfruttare la simulazione per modellare il nostro impianto di produzione e il layout. Ci sono due ragioni principali per cui vorremmo costruire un gemello virtuale di un impianto ed eseguire simulazioni su di esso: In primo luogo, per capire meglio come funziona attualmente un impianto di produzione. Un impianto può essere in funzione, ma a causa della complessità dei processi, del numero di variabili e dei vincoli del sistema, è molto difficile comprendere tutte le parti in movimento. Come si può determinare la capacità reale, identificare i colli di bottiglia e generare indicatori di prestazione chiave (KPI) affidabili? L'esecuzione di una simulazione di un impianto consente di scoprire questi fattori cruciali e di identificare i problemi esistenti e le opportunità di aumentare la produttività.
In secondo luogo, per eseguire scenari "what-if". Questi scenari ci consentono di apportare modifiche virtuali a un impianto in termini di layout e flussi di lavoro, per poi valutare tali modifiche. A causa del tempo, dell'impegno e dei costi necessari per apportare modifiche reali, è fondamentale che le modifiche apportate siano corrette per l'impianto e che raggiungano i risultati desiderati. Questo è molto più veloce, economico e facile da realizzare virtualmente con la simulazione.
La simulazione dei processi e delle operazioni di produzione può aiutare le organizzazioni a comprendere e prevenire eventuali problemi di progettazione, sicurezza e/o ergonomia durante la messa in funzione di nuovi prodotti, impianti e processi. I modelli di simulazione dei processi forniscono un ambiente 3D avanzato in grado di emulare il comportamento realistico dei processi produttivi per ottimizzare i tempi di ciclo e la sequenza dei processi. Consentono inoltre di simulare i processi di assemblaggio, le operazioni umane, le procedure meccaniche e il comportamento di utensili, dispositivi e robot.
Possiamo costruire il prodotto sulla base del nostro progetto? Soddisferà i requisiti di tempo di ciclo che ci aspettiamo? A tutte queste domande si può rispondere eseguendo simulazioni del processo con uno strumento di simulazione. La simulazione del processo può prendere in considerazione molti fattori, coprendo i vincoli e i partecipanti sia manuali che automatici. La modellazione di persone, robot, trasportatori, utensili e altri elementi tipici del flusso di lavoro può aiutare i produttori a comprendere veramente il loro processo e a identificare i modi migliori per apportare miglioramenti reali.
Al momento di prendere decisioni, i produttori globali hanno a disposizione una serie di opzioni e la modellazione di simulazione può consentire loro di studiare e comprendere accuratamente i rischi e i benefici che ciascuna opzione comporterebbe per le loro operazioni, per i clienti e per le prestazioni aziendali. La modellazione dinamica dei sistemi, la simulazione a eventi discreti e le metodologie di simulazione basate su agenti possono essere utilizzate per aiutare le organizzazioni aziendali a studiare e ottimizzare la loro catena di approvvigionamento e le reti logistiche regionali e globali. Le giuste tecnologie di simulazione possono supportare in modo affidabile il management nel calcolare, identificare e fare scelte di progettazione e gestione della supply chain meno rischiose e più redditizie.
I modelli di simulazione sono molto utili per determinare l'impatto della variabilità della domanda e dell'offerta, dei vincoli di rete e dei colli di bottiglia sul funzionamento efficiente di una supply chain. Mentre gli strumenti analitici consentono di comprendere e gestire meglio i problemi su larga scala, gli strumenti di simulazione permettono di isolare e manipolare fattori e aspetti specifici di una supply chain per capire come possono influire sui processi a valle o sulle dinamiche della rete nel suo complesso. L'approccio migliore è quello di sfruttare entrambe le tecniche insieme. In questo modo, è possibile identificare una soluzione, quindi verificarne la qualità e la validità simulando lo scenario risultante e vedendo l'impatto su altri nodi della rete della supply chain.
