Digital twin per gli asset industriali: monitoraggio, simulazione e controllo

Il digital twin è la rappresentazione digitale e dinamica di un oggetto fisico, come un impianto, una rete o un'infrastruttura, costantemente aggiornata dai dati che arrivano dal sistema reale. 

La traduzione italiana dell'espressione è gemello digitale, e ne descrive bene il significato: un duplicato virtuale che rispecchia l'originale. 

A differenza di un semplice modello tridimensionale, però, non è una fotografia statica. Il digital twin evolve insieme all'asset che rappresenta, perché resta connesso ad esso e ne assorbe lo stato momento per momento. Per questo, quando ci si chiede cosa si intende per digital twin, la risposta non è "un modello 3D", ma un modello vivo che riproduce un sistema reale.

Un digital twin industriale funziona collegando i seguenti elementi:

• l'asset fisico
• il suo modello virtuale che ne riproduce forma, struttura e componenti
• le leggi fisiche che ne descrivono il comportamento, necessarie per simulare scenari
• un flusso di dati continuo che li mantiene sincronizzati. 

I sensori e i dispositivi IoT installati sull'impianto raccolgono misure - temperature, pressioni, vibrazioni, consumi. Questi dati alimentano il modello, che integra con la propria struttura geometrica e con le leggi fisiche per riprodurne il comportamento.

Il legame tra fisico e virtuale è bidirezionale: il modello riceve i dati reali e, a sua volta, restituisce indicazioni utili a chi gestisce l'asset. 

E’ proprio in questa combinazione di geometria, fisica e dati cheemerge anche la differenza tra BIM (Building Information Modeling, ovvero Modellazione delle Informazioni di Costruzione) e digital twin. Il BIM è un modello informativo statico usato soprattutto per progettare e documentare un'opera. Il digital twin, invece, è dinamico e accompagna l'asset durante tutto l'esercizio, aggiornandosi con i dati di funzionamento.

Il monitoraggio è la funzione più immediata di un digital twin: osservare in tempo reale lo stato di un asset attraverso i dati che lo descrivono. Il gemello digitale aggrega i segnali provenienti dall'impianto e li mostra in un quadro unico, dove ogni parametro diventa leggibile e confrontabile. Così è possibile individuare un'anomalia nel momento stesso in cui si manifesta, prima che si traduca in un disservizio. 

A2A, per esempio, monitora in tempo reale le proprie reti di teleriscaldamento con tecnologie che segnalano le anomalie e migliorano la gestione del calore lungo la rete. Il valore non sta soltanto nel vedere i dati, ma nel poterli interpretare subito e intervenire quando un parametro esce dai limiti previsti.

Se il monitoraggio fotografa il presente, la simulazione esplora il possibile. Sul modello virtuale si possono:

• testare scenari, per esempio, un picco di domanda o il guasto di un componente
• osservarne gli effetti senza toccare l'impianto reale. 

Questo rende il digital twin uno strumento di controllo operativo: le decisioni vengono validate sul digital twin prima di essere applicate sul campo, riducendo rischi e tentativi a vuoto. 

Su una rete di distribuzione elettrica, simulare in anticipo una manovra consente di verificarne l'impatto sull'intero sistema. Di conseguenza chi gestisce l'asset può scegliere la soluzione migliore con un margine di errore più contenuto, perché l'ha già vista funzionare nel modello.

Gli esempi di digital twin più concreti riguardano proprio reti, impianti e infrastrutture, dove la complessità rende prezioso un modello che le rispecchi. 

Nel ciclo idrico, il gemello digitale di acquedotti e condotte aiuta a individuare perdite e a pianificare gli interventi sulla base dei dati raccolti. Sulle proprie centrali idroelettriche, A2A impiega rilievi LiDAR per ricostruire gli impianti in modelli 3D dettagliati e piattaforme per la riproduzione e gestione digitale completa, insieme ai relativi dati. 

La stessa logica si estende alle infrastrutture urbane di una smart city, dove reti diverse, dall'energia alla mobilità, possono essere rappresentate e gestite in modo integrato. 

In tutti questi casi il digital twin non sostituisce l'asset, ma ne diventa la copia interrogabile, su cui leggere il presente e provare le scelte future.

La manutenzione predittiva è uno degli usi a maggior valore del digital twin, perché sposta la gestione degli asset dalla riparazione alla prevenzione. 

Confrontando i dati di funzionamento con il comportamento atteso del modello, il gemello digitale riconosce i segnali di un degrado prima che diventi guasto. Diventa quindi possibile programmare un intervento nel momento giusto, evitando sia i fermi improvvisi sia le sostituzioni anticipate e non necessarie. 

Su impianti che devono restare disponibili con continuità, come quelli di recupero di energia e materia, questo si traduce in meno interruzioni e in una vita utile più lunga delle apparecchiature.

Sul piano della transizione ecologica, il digital twin contribuisce a un obiettivo concreto: usare meglio asset e risorse. Ottimizzando la conduzione di impianti e reti, infatti, riduce sprechi ed energia dispersa, con effetti diretti sull'efficienza energetica. 

La sua utilità cresce inoltre quando le reti diventano più complesse: integrare fonti rinnovabili e accumuli richiede di bilanciare in tempo reale produzione e domanda, e un modello digitale aiuta a mantenere stabile e continuo il servizio. 

Non a caso A2A include il digital twin tra le tecnologie su cui punta, per accelerare la propria transizione. È un esempio di come l'innovazione sostenibile passi anche dalla capacità di rappresentare, capire e governare sistemi fisici sempre più interconnessi.