Thinking system e digital twin: la coppia di ferro per la Quality 4.0
Un sistema pensante e un gemello digitale che operano insieme possono cambiare il futuro della qualità
"La simulazione è una parte importantissima della rivoluzione"
(Bernard Marr)
"I digital twin stanno cambiando il modo in cui facciamo business, come viviamo e come lavoriamo"
(Michelle Bacharach)
Definizioni di Thinking System e Digital Twin
Il pensiero sistemico è una disciplina che studia le connessioni causali e retroattive tra gli eventi al fine di comprenderli, prevenirli e influenzarli. Un "thinking system" (sistema pensante) è un concetto generale che si riferisce a un sistema in grado di elaborare informazioni, prendere decisioni e risolvere problemi in modo logico e strutturato. Nel contesto della gestione della qualità, si intende un insieme di processi, metodologie e strumenti che supportano un approccio basato sul pensiero critico e analitico.
Un digital twin (gemello digitale), invece, è un modello digitale di un prodotto, di un sistema o di processo fisico reale che serve come controparte digitale indistinguibile per scopi pratici, come la simulazione, l'integrazione, il testing e la manutenzione. È costituito da tre parti distinte:
- l'oggetto fisico o il processo e il suo ambiente fisico;
- la rappresentazione digitale dell'oggetto o del processo;
- il canale di comunicazione tra le rappresentazioni fisiche e virtuali.
La relazione tra Thinking System e Digital Twin
I concetti di "thinking system" e di "digital twin" sono strettamente correlati perché il sistema pensante è un approccio alla progettazione di un'organizzazione che riconosce l'interazione tra le persone e la tecnologia, mentre il digital twin serve come controparte digitale indistinguibile dall'originale. Un thinking system può essere applicato all'analisi del digital twin, concentrandosi sulla comprensione dell'interazione tra le persone e la tecnologia.
Tabella di confronto
| Aspetto | Thinking system | Gemello digitale |
|---|---|---|
| Definizione | Un insieme di processi, metodologie e strumenti per la risoluzione dei problemi e per il miglioramento continuo. | Una replica digitale di un oggetto, processo o sistema fisico che permette analisi, simulazioni e controlli in tempo reale. |
| Finalità principale | Presa di decisioni basata sulla logica e sull'analisi. | Monitoraggio, simulazione e ottimizzazione di entità fisiche. |
| Componenti chiave | Processi, obiettivi, misure, indicatori. | Dati in tempo reale, modelli di simulazione. |
| Applicazione | Gestione della qualità, miglioramento dei processi, strategia aziendale. | Manutenzione predittiva, sviluppo di prodotti, simulazioni di differenti scenari possibili. |
| Interazione con i dati | Analisi e interpretazione di dati storici e tendenze. | Raccolta e analisi di dati in tempo reale. |
| Requisiti tecnologici | Di solito, meno impattante dal punto di vista tecnologico. | Richiede una solida infrastruttura tecnologica e capacità di elaborazione dati. |
| Utilità nella Quality 4.0 | Facilita la presa di decisioni informate e il miglioramento continuo. | Permette il monitoraggio in tempo reale e le simulazioni per identificare e correggere difetti. |
Applicazione del Thinking System
Il thinking system può essere messo al servizio dell'analisi di un digital twin attraverso quattro fasi principali:
- Definizione del sistema: identificare componenti e interazioni.
- Analisi del sistema: identificare proprietà e dinamiche tramite modellizzazione.
- Identificazione dei problemi: trovare inefficienze o aree di miglioramento.
- Sviluppo di soluzioni: sviluppare e implementare soluzioni tramite simulazione.
Benefici per la Quality 4.0
Utilizzando un approccio sistemico con i gemelli digitali, si ottengono diversi vantaggi:
- Analisi olistica: visione completa di come una variabile influenza l'intero sistema.
- Ottimizzazione dei processi: identificare aree chiave per l'efficienza complessiva.
- Simulazione dinamica: testare interconnessioni tra vari elementi.
Esempio pratico: un gemello digitale di un motore può simulare come un materiale più leggero per i pistoni influenzi l'efficienza del combustibile e le emissioni di CO2.
Altri benefici includono il miglioramento della soddisfazione del cliente, della qualità del prodotto, della progettazione, della manutenzione preventiva e la riduzione dei costi per i test.
Il futuro di queste tecnologie
Il futuro prevede l'integrazione di tecnologie avanzate come AI e machine learning, lo sviluppo di gemelli digitali sempre più complessi e l'uso di sistemi pensanti come "cervello" del gemello digitale per l'analisi degli indicatori di qualità.