Digital twin e “virtual twin” in manifattura: casi d’uso dal progetto alla fabbrica

Negli ultimi anni i reparti tecnici hanno visto convergere simulazione, IoT e intelligenza artificiale. Questa convergenza ha reso concreto ciò che fino a poco tempo fa era un laboratorio di R&D: rappresentare prodotti, impianti e processi con modelli digitali connessi ai dati reali, così da prendere decisioni migliori prima, durante e dopo la produzione. Il risultato sono due concetti che spesso si sovrappongono ma che vale la pena distinguere: digital twin e virtual twin.

Digital twin e virtual twin: la differenza che incide sulle decisioni

Per digital twin intendiamo la controparte digitale di un’entità fisica, costantemente alimentata da sensori, log e sistemi informativi. Non è una semplice animazione: riflette lo stato di salute, l’uso, le condizioni operative e consente di stimare il comportamento nel tempo. Il virtual twin, nella visione portata avanti da Dassault Systèmes, va oltre la replica e la misurazione, creando ambienti virtuali in cui testare scenari “what-if”, prevedendo evoluzioni e coinvolgendo più ruoli in modo collaborativo, fino a costruire veri e propri “virtual universe” per industrie e città. I virtual twin non si limitano a “fotografare” l’oggetto, ma aiutano a comprenderne comportamento dinamico e strategie future attraverso la piattaforma 3DEXPERIENCE.

In termini pratici, questa distinzione si traduce in capacità decisionali diverse: il digital twin risponde a “cosa sta accadendo e perché”, il virtual twin permette di chiedere “cosa accadrà se” e “quale configurazione conviene”, coinvolgendo progettisti, produzione, qualità, service e supply chain in un unico contesto condiviso.

Progettare meglio, più in fretta

Nella fase di progettazione prodotto, l’uso di gemelli digitali consente di valutare in poche ore decine di alternative di design e di anticipare i trade-off su prestazioni, costi e producibilità. Il virtual twin estende questa capacità: integra simulazioni multi-fisica (strutturali, termiche, fluidodinamiche), considera le condizioni reali di impiego e “porta dentro” vincoli di assemblaggio, accessibilità e manutenzione. Quando meccanica, elettronica e software devono coesistere, approcci come MBSE (Model-Based Systems Engineering) evitano sorprese in linea: il comportamento previsto nel modello è quello che osserveremo poi sul banco prova.

La differenza la fanno le scelte concrete: un diverso irrobustimento di una staffa o l’adozione di un riduttore con curva di coppia più adatta possono far passare un progetto dalla classe di rischio “da mitigare” a quella “accettabile” senza prototipi fisici. In parallelo, il team di processo inizia già a definire il layout e i tempi di ciclo coerenti con la distinta base e con i vincoli di attrezzaggio.

Arrivare pronti all’avviamento

Finito il design, si passa al process planning. Qui il virtual twin torna utile per costruire e validare il flusso di produzione: dalla disposizione delle postazioni alla numerosità degli operatori, fino al bilanciamento delle linee in base alla domanda. La programmazione di robot e PLC beneficiata dal virtual commissioning riduce i tempi di messa in servizio: si collauda in anticipo la logica di controllo, si scoprono collisioni e deadlock che in fabbrica avrebbero causato ritardi e penali.

Visibilità, qualità e manutenzione predittiva

Una volta in marcia, il digital twin di macchina o linea fornisce visibilità continua su efficienza, scarti, micro-fermi e colli di bottiglia. Collegando sensori, PLC e MES è possibile andare oltre la diagnostica: i pattern storici alimentano modelli di manutenzione predittiva che anticipano guasti e pianificano fermate mirate. PTC, in un articolo dedicato ai casi d’uso, evidenzia come i gemelli digitali di processo aiutino a leggere la OEE, a riequilibrare i carichi e a prevenire fermi macchina individuando i difetti del sistema prima che si traducano in downtime. L’idea chiave è semplice: meno imprevisti, piùproduttività.

Il collegamento tra produzione e qualità è naturale: l’analisi in ciclo consente di chiudere il loop con il design. Se una sospensione mostra un’usura superiore al previsto o se un punto di saldatura ha derive termiche inattese, i dati del campo tornano al team di progetto, che simula una correzione (materiale alternativo, profilo di processo, strategia di controllo) e ne verifica l’impatto prima di introdurla. Il risultato è una curva di apprendimento più ripida, con meno richiami e meno rilavorazioni.

Logistica e supply chain: scenari realistici, decisioni rapide

I gemelli digitali ovviamente non si fermano alla linea. Nella logistica interna è possibile simulare layout di magazzino, slotting, percorsi AGV/AMR, strategie di picking. A livello di supply chain, il virtual twin consente scenari su fornitura, trasporti e capacità, così da rispondere più in fretta a picchi di domanda o a carenze di materiali. Lo stesso approccio supporta scelte di sostenibilità: si possono quantificare emissioni e consumi energetici di diverse varianti produttive prima di adottarle in stabilimento, indirizzando gli investimenti dove rendono di più.

Formazione, sicurezza, service: le persone al centro

Ambienti immersivi connessi al virtual twin permettono a operatori e manutentori di provare procedure complesse in sicurezza, riducendo gli errori di esecuzione e i tempi di affiancamento. Sul fronte service, avere a disposizione il gemello digitale del prodotto in campo significa conoscere configurazione, firmware, cicli d’uso e manutenzioni pregresse: aumenta la probabilità di first-time fix e si aprono nuove opportunità, come servizi a canone basati sui dati di utilizzo reali – un tema toccato anche da PTC con esempi relativi alla gestione del ciclo di vita dei servizi.

Prerequisiti tecnologici

Per ottenere questi risultati serve una base solida:

• Digital thread: continuità del dato lungo il ciclo di vita, dal CAD al PLM, al MES e all’IoT.
• Integrazione tra sistemi (ERP, PLM, MES, SCADA) per evitare silos informativi.
• Modelli riusabili e librerie di asset certificati (macchine, robot, utensili) per simulazioni credibili.
• Governance del dato: qualità, sicurezza e tracciabilità non sono optional, specie quando i modelli alimentano decisioni operative.

Chi parte da qui scopre che la tecnologia non è fine a sé stessa: serve a ridurre l’incertezza con evidenze misurabili.

Roadmap pratica per cominciare nel piccolo e scalare velocemente

Un approccio prudente ma ambizioso funziona così:

1. Value case mirato: scegliere il processo dove si può avere un maggior impatto (ad esempio, un collo di bottiglia cronico o una rampa di avviamento delicata).
2. Dati e integrazioni: identificare quali segnali servono davvero (spesso bastano poche variabili ben raccolte).
3. Prototipo operativo: costruire il primo twin, validare indicatori (OEE, scarti, MTBF/MTTR, time-to-rate).
4. Scalabilità: estendere ad asset/processi simili e integrare nel sistema decisionale (meeting di produzione, manutenzione, qualità).

Questa impostazione impedisce che i progetti pilota si trascinino senza esiti misurabili e favorisce invece rilasci incrementali, capaci di generare profitti e competenze nel tempo.

Un caso esemplificativo

Immaginiamo una PMI metalmeccanica che produce attuatori elettromeccanici. Il team tecnico, pressato da ridurre i tempi di sviluppo, decide di introdurre un virtual twin del prodotto: integra simulazioni strutturali per dimensionare l’albero, modelli termici per il motore e vincoli di assemblaggio per rispettare i tempi ciclo. In due settimane vengono scartate tre varianti di design che avrebbero richiesto mesi e costosi prototipi.

In parallelo, il reparto di ingegneria di produzione costruisce il gemello del processo: layout delle postazioni, programmazione dei robot di avvitatura, logiche di interblocco e sensori di controllo qualità in linea. Con il virtual commissioning, l’avviamento reale dura quattro giorni invece di due settimane. Sui primi lotti, il digital twin di linea monitora l’OEE e anticipa un degrado su una testa di avvitatura dopo 80.000 cicli: la manutenzione predittiva programma un cambio utensile prima che compaiano i difetti. Il dato rientra al progetto: viene rivista la coppia e il profilo di serraggio, riducendo gli sforzi sul filetto. Risultato: -25% scarti nel primo mese, +12% di produttività entro il trimestre, time-to-market ridotto di sei settimane.

Quando puntare al virtual twin

Puntare al virtual twin conviene quando:

• serve collaborazione multi-ruolo (progettazione, processo, qualità, logistica) con un’unica base di verità;
• l’azienda deve testare scenari di produzione/distribuzione complessi (varianti, mix, supply chain) senza fermare l’impianto;
• si vuole ridurre il rischio in ramp-up e nuovi layout, o valutare impatti ambientali prima di investire.

Competenze, strumenti e partner

Il cambio di passo non è solo tecnologico: conviene costruire un team interfunzionale che includa progettazione, industrializzazione, IT/OT e qualità, con un responsabile di value case e KPI chiari. Le piattaforme che integrano modellazione, simulazione e collaborazione aiutano a evitare file “orfani” e versioni scollegate. Sul fronte metodologico, è utile introdurre rituali brevi: demo bisettimanali del gemello, review di metriche, backlog di miglioramenti. Gli strumenti contano, ma persone e processi contano di più.

In questa fase capita spesso di chiedersi se estendere funzioni o scalare a reparti aggiuntivi. È il momento giusto per confrontarsi con chi ha già attraversato questo percorso, così da validare approcci, stencil di integrazione e modelli di governance dei dati. Se vuoi capire il modo migliore per portare digital e virtual twin nei tuoi progetti – dal concept al virtual commissioning fino al monitoraggio in esercizio – puoi valutare il supporto di Nuovamacut: l’esperienza di una realtà del genere su piattaforme integrate per la progettazione, la simulazione e la gestione del ciclo di vita di prodotti e processi industriali aiuta ad accelerare la roadmap senza perdere di vista obiettivi e risultato operativo.

La differenza tra digital twin e virtual twin non è semantica: riguarda quanto riusciamo a prevedere e quanto in fretta riusciamo a decidere. Dalla progettazione all’avviamento, fino alle operations, i casi d’uso maturi ci sono: migliore qualità al primo colpo, meno fermi, rampe più rapide e decisioni di supply chain informate da scenari realistici. Partire da un value case, costruire il digital thread e lavorare in modo incrementale consente di trasformare i modelli in vantaggio competitivo misurabile.

Insomma, per partire in modo efficace è utile concentrarsi su un ambito ad alto impatto, integrare i dati realmente rilevanti e portare in esercizio un gemello con indicatori chiari. Da qui si può estendere il modello ad altri processi. È un percorso che genera ritorni concreti, soprattutto quando il virtual twin diventa il punto di incontro quotidiano tra decisioni tecniche e obiettivi di business.