Un Digital Twin è la copia digitale di una linea, di un macchinario o di un magazzino. Insieme all’AI (Intelligenza Artificiale) non si limita a mostrare dati: prevede cosa sta per succedere e suggerisce la mossa migliore.
2. Perché è utile, subito?
Con il gemello digitale vedi in tempo reale come sta andando la produzione e la logistica.
Se c’è un rischio di fermo o di ritardo, lo scopri prima e puoi intervenire. Risultato: meno scarti, meno attese, più consegne On Time.
3. Da dove arrivano i dati?
Il Digital Twin si nutre dei segnali che già esistono: sensori, PLC (Programmable Logic Controller), sistemi IoT, software di fabbrica (MES) e di magazzino (WMS), supervisioni SCADA. Non devi rifare tutto: si collega a ciò che hai.
4. Che cosa fa l’AI?
L’AI analizza i flussi e prova scenari (le classiche simulazioni “what-if”). Se nota vibrazioni anomale, propone manutenzione predittiva prima che la macchina si fermi. Se vede colli
di bottiglia a magazzino, suggerisce un diverso slotting o percorsi migliori per AGV/AMR (Automated Guided Vehicle / Autonomous Mobile Robot).
5. Dove gira l’intelligenza: Edge e Cloud?
Le decisioni più urgenti stanno vicino alle macchine (Edge): qui servono millisecondi. L’addestramento dei modelli e le analisi storiche stanno nel Cloud. È un gioco di squadra: vicino quando serve velocità, remoto quando serve potenza.
6. Come si misura il beneficio?
Si guarda a pochi numeri chiari: OEE (Overall Equipment Effectiveness), KPI operativi (difetti, tempi di ciclo, lead time), OTIF (On Time In Full). Se migliorano, il progetto funziona. E il bello è che il Digital Twin mostra prima l’effetto di un cambiamento, senza toccare l’impianto reale.
7. Come si parte senza complicarsi la vita?
Scegli un perimetro piccolo ma importante: una linea con molti scarti, un asset costoso, un’area di picking lenta. Collega i dati essenziali (non tutto), definisci 3-4 KPI e realizza un PoC (Proof of Concept). Se i numeri migliorano, si scala ad altri reparti o siti.
8. Cosa evitare ?
Troppa teoria e modelli “perfetti” ma ingestibili (over-engineering). Dati senza un responsabile (Data as a Product aiuta a chiarire chi cura qualità e accesso). Modelli senza MLOps (monitoraggio, versioni, aggiornamenti) che invecchiano in silenzio. E un gemello che fa solo dashboard: il valore sta nelle azioni.
9. Cosa possiamo fare per la tua azienda?
Diecipoints ti aiuta a passare dall’idea al risultato: assessment veloce, connessione ai sistemi IoT/OT/IT, modelli AI inseriti nel Digital Twin, governance dei dati e MLOps per tenerlo vivo nel tempo. Obiettivo: un miglioramento misurabile e una roadmap di scalabilità chiara.
Vuoi vedere il Digital Twin lavorare con i tuoi dati? Facciamo un PoC su una linea o su un magazzino e misuriamo l’impatto in poche settimane.
