Nell’Industria 4.0, la sinergia tra Digital Twins, intelligenza artificiale (Artificial Intelligence o AI) e Big Data rappresenta il cardine su cui costruire un futuro sostenibile e altamente efficiente per il settore industriale. Questa triade tecnologica segna l’inizio di una nuova rivoluzione digitale, dove la precisione delle rappresentazioni virtuali degli impianti industriali, rese possibili dai Digital Twins, si combina con l’analisi predittiva dell’AI e l’elaborazione di vasti dataset. Questa unione consente di ottimizzare i processi produttivi e garantire la sostenibilità delle risorse impiegate, riducendo l’impatto ambientale. 

L’unione tra Digital Twins e AI costituisce un potente strumento per i decision maker, che possono avvalersi di simulazioni dettagliate e scenari predittivi per pianificare strategie a lungo termine, mirate alla riduzione dell’impatto ambientale e all’incremento dell’efficienza energetica. I modelli generati dai Digital Twins, arricchiti dai dati (storici e in real-time) analizzati dall’intelligenza artificiale, permettono di identificare con precisione i punti di forza e di debolezza dei processi produttivi, suggerendo interventi mirati e tempestivi.

In questo articolo, esploreremo come l’integrazione di questi avanzati strumenti tecnologici consenta di trasformare i dati in azioni strategiche, delineando un panorama industriale dove l’innovazione procede di pari passo con la tutela del nostro pianeta.

Digital Twin e AI contribuiscono alla sostenibilità di un impianto

L’adozione dei Digital Twins durante la progettazione di un impianto industriale permette di avere a disposizione una rappresentazione virtuale del progetto, che consente di ottimizzarne l’efficienza e la produttività, riducendo il rischio di malfunzionamenti. Questi modelli virtuali, che replicano gli impianti industriali in ogni loro dettaglio, si rivelano strumenti potentissimi quando integrati con l’intelligenza artificiale (AI).

L’AI generativa, infatti, con le sue capacità di apprendimento automatico e analisi predittiva, riesce a interpretare e utilizzare i Big Data raccolti dai Digital Twins per ottimizzare le operazioni e prevedere i futuri scenari di funzionamento dell’impianto. Attraverso questa sinergia tecnologica è possibile realizzare un monitoraggio continuo e in tempo reale, che non solo assicura la massima efficienza operativa, ma promuove anche la sostenibilità e il rispetto dei parametri ESG. 

Per realizzare questi obiettivi è necessario utilizzare software di modellazione 3D di ultima generazione, che consentano di disegnare con precisione il layout tridimensionale di un impianto, mettendo a disposizione dei soggetti coinvolti nel progetto una rappresentazione virtuale dettagliata. I software di ESAin permettono di riprodurre il layout fisico di un impianto nello spazio tridimensionale, sfruttando i solidi standard di AutoCAD e molteplici funzionalità in grado di ridurre al minimo il tempo necessario al disegno del modello 3D.

L’unione tra Digital Twin e AI rappresenta, quindi, non solo un passo verso l’innovazione digitale, ma anche verso la responsabilità ambientale, delineando un futuro in cui la tecnologia supporta attivamente la sostenibilità. Nello specifico l’utilizzo dei gemelli digitali, insieme all’AI e ai Big Data consente di:

• Ridurre l’impatto ambientale attraverso la simulazione di scenari. I gemelli digitali, uniti ai moderni sistemi di machine learning, possono eseguire simulazioni complesse che aiutano a prevedere l’impatto ambientale di un impianto industriale prima che questo venga costruito. Questo permette a ingegneri e progettisti di apportare i dovuti cambiamenti progettuali per ridurre le emissioni nocive, ottimizzando l’uso delle risorse naturali e diminuendo al minimo gli scarti di produzione. Inoltre, queste simulazioni possono aiutare a progettare impianti che si integrano meglio con gli ecosistemi locali, preservando la biodiversità.

• Ottimizzare i consumi energetici. I Digital Twins, quando si integrano con l’intelligenza artificiale e l’analisi dei Big Data, possono simulare e analizzare innumerevoli scenari operativi. Questo permette all’AI di identificare le criticità relative al consumo energetico dell’impianto e di suggerire le modifiche necessarie. Ad esempio, l’intelligenza artificiale può consigliare una modifica dei cicli di produzione, per ridurre il carico su alcuni macchinari durante i picchi di domanda energetica, portando a una significativa riduzione dell’impronta di carbonio e a un considerevole risparmio energetico.

• Migliorare la manutenzione predittiva e ridurre i rifiuti. Utilizzando i dati raccolti dai sensori installati all’interno dell’impianto e integrati nel Digital Twin, l’AI può prevedere il momento ottimale per la manutenzione delle macchine, prevenendo guasti e prolungando la loro vita utile. Questo abbatte drasticamente i costi relativi alla sostituzione dei componenti e determina una rispettiva diminuzione dei rifiuti prodotti.

• Semplificare la gestione delle risorse e della catena di approvvigionamento. L’AI applicata al Digital Twin può simulare e ottimizzare la logistica interna e la catena di approvvigionamento di un impianto, assicurando che le risorse siano utilizzate nel modo più efficiente possibile. L’analisi avanzata dei Big Data consente di minimizzare le distanze di trasporto all’interno dello stabilimento, di ridurre i tempi di inattività dei macchinari e di migliorare la pianificazione della produzione. Come conseguenza, si avrà una riduzione dell’energia totale richiesta e del rispettivo impatto ambientale dovuto al trasporto dei materiali, contribuendo a un modello di produzione più sostenibile e responsabile.

 

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