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"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)

Il pensiero sistemico è una disciplina che studia le connessioni causali e retroattive tra gli eventi al fine di comprenderli, prevenirli e influenzarli. E' un insieme coerente di concetti, valori, strumenti e processi che forniscono un quadro per risolvere i problemi e prendere decisioni. In relazione alla norma ISO 9001, il pensiero sistemico può essere utilizzato per valutare l'efficacia del sistema di gestione della qualità e per identificare le aree in cui l'organizzazione può apportare miglioramenti perché permette - tra le altre cose - di valutare la maturità dei processi, di identificare le migliori pratiche del settore e di valutare la soddisfazione dei clienti.
Un "thinking system" 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, un sistema pensante può essere inteso come un insieme di processi, metodologie e strumenti che supportano un approccio basato sul pensiero critico e analitico per la risoluzione dei problemi e il miglioramento continuo.

Un digital twin, 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.
E' 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

Il concetto è stato formalmente applicato alla produzione da Michael Grieves nel 2002 ma il termine "digital twin" è stato coniato da John Vickers della NASA nel 2010. Il digital twin può essere utilizzato in diversi settori, come l'industria manifatturiera, il settore energetico, la sanità e l'edilizia. Ad esempio, un digital twin di una turbina eolica può essere utilizzato per monitorare le prestazioni della turbina eolica in tempo reale e identificare potenziali problemi mentre il gemello digitale di un pezzo di macchinario potrebbe essere usato per testare diversi scenari di carico e stress per assicurare che soddisfi gli standard ISO pertinenti.
Con l'avvento della quarta rivoluzione industriale, o Industria 4.0, i digital twin stanno diventando sempre più rilevanti anche nel contesto della quality 4.0 che integra strumenti tecnologici avanzati come l'Internet delle Cose (IoT), l'analisi dei dati, l'intelligenza artificiale e, appunto, i digital twin per creare un ecosistema più intelligente, connesso e reattivo per il controllo della qualità.

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 nei luoghi di lavoro mentre il digital twin serve come controparte digitale indistinguibile dall'originale. Un thinking system può essere applicato all'analisi del digital twin, poiché entrambi gli approcci si concentrano sulla comprensione dell'interazione tra le persone e la tecnologia e sono, quindi, utilissimi nell'ambito della qualità 4.0.

Riassumendo:

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 attraverso l'analisi dei dati e delle misurazioni della qualità.	Permette il monitoraggio in tempo reale e le simulazioni per identificare e correggere difetti prima che diventino problemi critici.
Impatto sulla Qualità 4.0	Può contribuire a costruire una migliore cultura della qualità e a un'organizzazione più reattiva ma richiede cambiamenti culturali importanti per essere pienamente efficace.	Aiuta a ridurre significativamente i costi e i tempi attraverso la manutenzione predittiva e l'ottimizzazione dei processi.

Il thinking system può essere messo al servizio dell'analisi di un digital twin attraverso quattro fasi principali:

• definizione del sistema: in questa fase viene definito il sistema che si vuole analizzare, identificando i suoi componenti e le loro interazioni;
• analisi del sistema: nel secondo passaggio viene analizzato il sistema per identificare le sue proprietà e le sue dinamiche. Questa analisi può essere effettuata utilizzando tecniche di modellizzazione e di simulazione;
• identificazione dei problemi: in questo step vengono identificati i problemi del sistema, come ad esempio le inefficienze o le aree di miglioramento;
• sviluppo di soluzioni: nell'ultimo passaggio, vengono sviluppate soluzioni per risolvere i problemi identificati. Queste soluzioni possono essere implementate utilizzando tecniche di modellizzazione e di simulazione

L'approccio del sistema pensante per l'analisi di un digital twin è importante perché consente di comprendere l'interazione tra le persone e la tecnologia e di identificare le aree di miglioramento per il sistema. Utilizzando un approccio che considera l'interazione tra le diverse parti di un sistema, piuttosto che analizzare ciascun componente in modo isolato, in termini di qualità 4.0 consente di prendere in considerazione vari fattori come, ad esempio, la progettazione del prodotto, i processi produttivi e i fattori ambientali, per vedere come interagiscano tra loro. Dato che un gemello digitale è una replica virtuale di un sistema fisico che può variare da un singolo componente a un intero ecosistema industriale, l'uso del pensiero sistemico in questo contesto può offrire diversi vantaggi:

• un'analisi olistica: con il pensiero sistemico, si può avere una visione completa di come il cambiamento di una variabile può influenzare l'intero sistema. Ad esempio, come la variazione della velocità di una cinghia potrebbe influenzare la qualità del prodotto finale;
• l'ottimizzazione dei processi: integrare il pensiero sistemico può aiutare a identificare le aree chiave dove apportare modifiche per migliorare l'efficienza complessiva, piuttosto che focalizzarsi su singoli aspetti come la riduzione dei difetti;
• una simulazione dinamica: i gemelli digitali possono essere utilizzati per eseguire simulazioni che tengono conto delle interconnessioni tra vari elementi e questo è in linea con il pensiero sistemico che enfatizza l'importanza delle relazioni tra parti differenti di un sistema;

Facendo un esempio pratico, un gemello digitale di un motore può essere utilizzato per simulare come i vari componenti interagiscono tra loro e, applicando il pensiero sistemico, si può analizzare come un cambiamento in un componente (ad esempio, un materiale più leggero per i pistoni) potrebbe influenzare l'efficienza del combustibile, l'emissione di CO2 e la durata del motore.

Nell'ambito della qualità 4.0, i benefici della tecnologia dei digital twin sono innumerevoli. Vediamone qualcuno:

• miglioramento della soddisfazione del cliente e dell'efficienza operativa: il digital twin consente di monitorare costantemente il prodotto o il sistema nel mondo reale, fornendo informazioni utili per migliorare la soddisfazione del cliente e per migliorare l'efficienza operativa;
• miglioramento della qualità del prodotto: un digital twin consente di identificare i problemi del prodotto o del sistema in modo tempestivo, consentendo di apportare le modifiche necessarie per migliorare la qualità;
• miglioramento della progettazione del prodotto: il gemello digitale consente di simulare il comportamento del prodotto o del sistema in modo virtuale, consentendo di testare diverse soluzioni di progettazione e di identificare le migliori opzioni;
• miglioramento della manutenzione: un digital twin fornisce informazioni utili per la manutenzione preventiva e per la risoluzione tempestiva dei problemi;
• miglioramento della produzione: il digital twin consente di monitorare costantemente il processo di produzione, fornendo informazioni utili per migliorare l'efficienza e la qualità;
• riduzione dei costi per i test: le simulazioni dei gemelli digitali possono sostituire o ridurre la necessità di prototipi fisici e far risparmiare tempo e risorse;
• manutenzione preventiva: utilizzando dati storici e in tempo reale, i gemelli digitali possono prevedere quando un componente è probabile che si rompa, consentendo una manutenzione preventiva che migliora la qualità del prodotto;
• personalizzazione del prodotto: con un modello digitale, è possibile simulare come piccole modifiche possano influenzare l'intero sistema, permettendo una personalizzazione che soddisfa meglio le esigenze del cliente senza compromettere la qualità

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Il futuro del thinking system e della tecnologia del digital twin è molto promettente e offre numerose opportunità per migliorare l'efficienza e la qualità dei sistemi. Ecco alcune tendenze e sviluppi futuri:

• integrazione di tecnologie avanzate: la tecnologia del digital twin continuerà ad evolversi, integrando tecnologie avanzate come l'intelligenza artificiale, il machine learning e l'Internet delle Cose (IoT) per migliorare la precisione e l'efficienza del sistema;
• applicazioni in settori diversi: la tecnologia del gemello digitale troverà sempre più applicazioni in settori diversi, come l'industria manifatturiera, la sanità, i trasporti e l'energia, per migliorare l'efficienza e la qualità dei sistemi;
• sviluppo di gemelli digitali più complessi: i gemelli digitali diventeranno sempre più complessi e sofisticati, integrando dati provenienti da diverse fonti e utilizzando funzionalità cognitive per la memoria, la percezione e il ragionamento;
• analisi e correzioni: l'uso dell'intelligenza artificiale e del machine learning nei gemelli digitali potrebbe migliorare notevolmente i processi di controllo qualità, offrendo analisi in tempo reale e azioni correttive più rapide;
• sistemi pensanti come "cervello" del gemello digitale: un thinking system ben strutturato potrebbe fungere da "cervello" per un gemello digitale, permettendo una migliore analisi degli indicatori di qualità e fornendo indicazioni per il miglioramento continuo;
• adattabilità e flessibilità: l'adattabilità è cruciale per soddisfare i cambiamenti negli standard normativi e nei regolamenti di settore. Un sistema pensante potrebbe fornire il modello di riferimento necessario per adattare il gemello digitale;
• sostenibilità e rispetto dell'ambiente: la capacità di simulare l'impatto ambientale tramite un gemello digitale, guidato da un sistema pensante, sarà un fattore cruciale per la sostenibilità a lungo termine;
• conformità: sistemi di pensiero avanzati potrebbero essere in grado di monitorare la conformità normativa in tempo reale, allineandosi con gli obiettivi normativi e mitigando i rischi legali.

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