Il digital twin consente di simulare il funzionamento di un intero impianto industriale prima di iniziare a realizzarlo (già nella fase di progettazione) oppure di testare le nuove funzionalità di un macchinario prima di metterle in produzione, o ancora di abilitare nuove funzionalità di manutenzione predittiva. L’intelligenza artificiale estrae dati dai processi, riduce inefficienze e abilita sostenibilità e risparmio energetico. L’automazione industriale si evolve con la dematerializzazione del plc, per trasmettere i dati dai sensori si carica un software nel sistema. La crescente complessità della rete IT/OT aumenta le esigenze di cybersecurity.
Dunque, digital twin, intelligenza artificiale, automazione industriale e cybersecurity. Quattro tecnologie che Siemens propone e ritiene cruciali per affrontare le sfide di mercato, e che ha declinato in una serie di casi d’uso nel corso di un recente evento al Competence center Made 4.0 dedicato a Siemens Xcelerator.
Oltre alle funzionalità sue proprie, questa piattaforma sta implementando un ricco marketplace sul quale si possono vendere ed acquistare prodotti e servizi in modalità as a service. Hanno già aderito 200 fornitori di tecnologia, fra cui Accenture, Aws, Capgemini, Nvidia, Ibm, Microsoft, ma anche molte aziende italiane e i lavori sono in corso per ampliare la rete. Il senso è fornire alle aziende nuovi strumenti per affrontare la trasformazione digitale potendo contare su una pluralità di offerta, e agli sviluppatori e ai system integrator un nuovo canale di vendita.
Nell’ambito di un contesto ben preciso, che vede fra i partner per la trasformazione digitale delle imprese centri di trasferimento tecnologico come il Competence center Made 4.0 e il Dih Lombardia.
Proprio il direttore del Dih, Pierluigi Petrali, sottolinea un aspetto strategico: «non è importante la tecnologia in sé, ma la risposta che offre ai problemi di business». Le imprese, quindi, devono ragionare nell’ottica della propria specifica attività e del mercato nel quale operano. Non solo, servono anche «un’adeguata organizzazione, persone, cultura, change management».
Il problema è che spesso invece le aziende dedicano poche risorse e poco tempo all’innovazione, anche perché troppo prese dal day by day, e stimolarle al cambiamento mostrando esempi pratici, per esempio use case di competitor , può essere efficace. Vediamo quindi alcune applicazioni concrete delle quattro tecnologie selezionate, partendo dal gemello digitale.
Il gemello digitale per la progettazione industriale di Bianchi
Partiamo da Bianchi, storico marchio di biciclette, 130 anni di storia aziendale. Ha utilizzato un digital twin della fabbrica e dell’impianto produttivo per progettare il nuovo stabilimento che ha ingrandito il quartier generale di Treviglio, riportando in Italia la produzione dei telai in carbonio. Una fabbrica 5.0, disegnata coniugando sostenibilità e innovazione. Ha messo a punto il prototipo digitale dell’intera catena di montaggio, organizzata sul modello automotive, con diverse stazioni in cui si assemblea la bici. Il plant simulation consente di simulare la fabbrica, il modo in cui funziona, come passano i pezzi sulla linea, tutto prima di realizzarli. E ora che lo stabilimento è in funzione, spiega il chief innovation officer, Mauro Toso, «stiamo usando il digital twin anche come simulazione per la parte di pianificazione della produzione».
Un sistema Aps, advanced planning and scheduling, modella diversi scenari di schedulazione della produzione, mentre il plant simulation fornisce invece l’effettiva visione sul risultato dello schedulato e consente di gestire in anticipo eventuali criticità.
Dal reshoring all’innovazione, con il caso particolarmente suggestivo di Nemo’s Garden
L’azienda è una startup ligure che ha sperimentato una nuova modalità di coltivazione sottomarina, con delle biosfere all’interno delle quali è ricreato un ambiente adatto alla coltivazione degli ortaggi (viste le radici territoriali, i primi esperimenti sono stati fatti con il basilico). Il gemello digitale ha consentito di accelerare la realizzazione di questo ecosistema subacqueo che si trova al largo di Noli, sulla riviera ligure di ponente, pensato in ottica di agricoltura sostenibile, che funziona con energie green, risparmia acqua dolce, rende produttive aree in cui è difficile far crescere le piante.
La partnership con Siemens inizia nel 2021, ha portato alla realizzazione di un gemello digitale che non solo ha velocizzato l’ampliamento della struttura, simulando il delicato equilibrio che va raggiunto nelle cupole ancorate al fondo del mare per consentire la crescita delle piante, ma viene utilizzato per monitorare tutti i parametri di ossigenazione, desalinizzazione, umidità, illuminazione e via dicendo. Le biosfere sono dotate di sensori, connessi in cloud, collegati con intelligenza artificiale, e consentono applicazioni anche di ricerca scientifica, monitoraggio fauna selvatica, sperimentazione farmaceutica.
Con il gemello digitale time to market più veloce, nuove funzionalità e risparmio energetico
In base ai dati dei clienti Siemens che hanno utilizzato diverse applicazioni di DT, la progettazione parallela riduce del 35% i tempi di progettazione, la prototipazione virtuale identifica in anticipo il 95% dei potenziali errori e abilita un risparmio energetico del 50%, il tempo di commissioning si riduce del 30%. La simulazione digitale consente infine di risparmiare la realizzazione di un prototipo fisico, e di testare nuovi servizi. In generale, si può dire che è uno strumento utile per aumentare la competitività intervenendo sui fattori critici. Ad esempio, consente di velocizzare il time to market, quindi ridurre il tempo di sviluppo e quello di messa in servizio delle macchine. Oppure, abilita l’introduzione di una funzionalità customizzata, in tempi rapidi, senza errori di progettazione, o con la possibilità di identificarli e correggerli prima di creare il prodotto. O ancora, come nei casi analizzati, consente di progettare macchinari sostenibili, che quindi risparmiano ed efficientano risorse energetiche e materie prime, e accedono agli incentivi 5.0, i crediti d’imposta per gli investimenti in beni strumentali materiali e immateriali innovativi e sostenibili.
Qualche esempio di utilizzo: test, progettazione parallela, sviluppo offline del codice di controllo
Ma cosa si può fare in un ambiente simulato? In primo luogo, si possono studiare le variabili fisiche dei processi: una simulazione termodinamica consentirà di testare il comportamento di un componente sollecitato da diverse condizioni, un test meccatronico riguarderà la cinematica di un oggetto meccanico in relazione a variabili fisiche come il peso, la dimensione, la velocità, gli attriti. Si possono settare i parametri artificialmente rispetto alla risposta che si vuole ottenere. Prendiamo una simulazione su un bruciatore. Il tempo fisico di evoluzione della fiamma è misurabile in millisecondi. Nel digital twin, posso rallentarlo portandolo a livello di secondi, o minuti. Si possono accelerare o decelerare le variabili fisiche per mettere a punto dei modelli.
Un altro vantaggio dell’ambiente virtuale è rappresentato dalla progettazione parallela. Il digital twin evolve con il ciclo di vita del prodotto: ideazione, concept, progettazione, meccanica, elettronica, software di automazione, commissioning, messa in produzione. Le fasi sono sequenziali. Un ipotetico errore in progettazione si trasmette alle fasi successive e può mettere a rischio un intero processo, e per questo si usa l’ambiente simulato che consente di individuare e risolvere le criticità prima della produzione. Si possono creare gruppi di lavoro che intervengono in modo parallelo sul software, riducendo i tempi di sviluppo e quindi il time to market. Nella progettazione collaborativa ogni team segue un pezzo della progettazione e può testare la bontà e validità nell’ambiente simulato di un altro gruppo.
Il DT consente anche di sviluppare offline il codice di controllo, connetterlo con la macchina simulata e verificarne l’efficacia. E può riguardare un intero impianto, un singolo macchinario, o anche solo una o più componenti nuove o che possono presentare criticità.
Il digital twin per progettare, monitorare, aggiornare un macchinario già in produzione
Vediamo dei casi applicativi. Masmec, azienda pugliese di medie dimensioni (circa 200 persone), progetta e realizza linee e macchine per assemblaggio di componenti automotive. Lo use case riguarda un’isola robotizzata in cui il braccio meccanico deve prendere un oggetto, appoggiarlo su una tavola rotante, sulla quale verrà lavorato. Prototipare la macchina in ambiente virtuale consente di valutare tutti i parametri sul comportamento meccanico, di simulare scenari per capire se si possono introdurre modifiche vantaggiose, per esempio aumentare la velocità di rotazione, piuttosto che dimensionare in modo diverso il motore.
Utilizzando un gemello digitale, Masmec simula e testa in anticipo come una singola macchina meccatronica e le sue attrezzature si comporteranno nelle condizioni reali.
Un altro esempio chiarisce una possibilità di utilizzo su un macchinario già in produzione, che dunque deve continuare a funzionare. Una macchina di packaging che produce bustine di gel monodose ha un malfunzionamento, i prodotti escono con un difetto, sono saldati male. Questo dipende da un rullo termico, i cui denti vengono riscaldati sigillando le bustine quando vengono a contatto con il calore. Ma non potendo bloccare il macchinario, non è ipotizzabile la sostituzione del componente. Il modello digitale del rullo simula la distribuzione termica e si accorge che è disomogenea, per cui le bustine a contatto con ingranaggi meno caldi non vengono saldate in modo corretto. La causa è la non corretta distribuzione delle termoresistenze che scaldano il rullo. Si usa il DT per eliminare il difetto e controllare la macchina: viene scaricato su un dispositivo edge, che quindi lavora a bordo macchina, monitora la temperatura di ogni dente del rullo, attende che la raggiunga, e solo in quel momento fa partire il ciclo di produzione.
Queste soluzioni sono licenze software, costruite per essere modulari, per cui è possibile partire da funzionalità basilari per poi implementare il sistema con l’aumento della complessità del progetto.
Digital twin + intelligenza artificiale = metaverso industriale
L’intelligenza artificiale può estrarre ulteriore valore da queste tecnologie. Ad esempio, consente di creare dei sensori virtuali applicabili a tutti i macchinari prodotti, in modo tale da poterli monitorare costantemente. Realizzare dei sensori fisici può non essere conveniente, piuttosto che operativamente poco efficiente. Il digital twin calcola il valore di un parametro a seconda di come sta funzionando la macchina, utilizzando delle approssimazioni matematiche, che quindi non forniscono un dato preciso. In questo caso, si usa un correttore: prende i dati reali della macchina, da punti di misura installati. E l’IA li elabora riuscendo ad estrarre valori significativi, consentendo quindi la virtualizzazione dei sensori.
Macchina Supata realizzata da Epf: attraverso l’intelligenza artificiale, il robot conosce la posizione degli oggetti da prendere. Ia e metaverso: macchine pensate per prelevare in un prossimo futuro componenti che oggi non sono ancora realizzati.
Un caso pratico di applicazione riguarda una linea di produzione di ketchup molto estesa dimensionalmente, sulla quale il produttore per eliminare la possibilità di contaminazione batterica tiene la temperatura a 70 gradi. È stata realizzata una rete di sensori virtuali per monitorare la temperatura su tutti i punti della linea, individuando così un setpoint a 62 gradi, e realizzando un conseguente risparmio di energia su linee che lavorano su tre turni sette giorni su sette.
Altro use case, il produttore piemontese di automazione, Epf, per istruire un robot di pick and place a riconoscere pezzi diversi per forma, posizione, condizioni, individuare le coordinate di presa, raccoglierlo e posizionarlo in un contenitore ha allenato un modello di IA. Prima ha fornito all’intelligenza artificiale immagini simulate che rappresentano tutte le forme e le posizioni degli oggetti, e poi ha allenato il robot in un metaverso per simulare le condizioni ambientali di luce e ombra.
In questo casom grazie a una partnership fra Siemens e Nvidia pensata proprio per portare i digital twin nel metaverso industriale, è stato usato Omniverse di Nvidia, collegato con Siemens Xcelerator.
Automazione software defined, Audi pioniera nell’adottare il virtual plc di Siemens
Passiamo alle altre due tecnologie strategiche, software defined automation e cybersecurity. Sul primo fronte Emanuele Barina, digital enterprise business development professional di Siemens, spiega così il trend in atto su cui sta investendo il gruppo tedesco: «la produzione si sta spostando, passando da sistemi di automazione tradizionale verso una fabbrica di tipo adattivo, guidata dal software. Domani, l’obiettivo è la produzione autonoma. Per fare questo, bisogna puntare sul software, ovvero su un’automazione software defined».
Il virtual plc va in questo senso. In pratica è la trasformazione del controllore standard Simatic S7-1500 in puro software. Virtual plc è installabile su dispositivi industrial edge ma anche virtual edge. Un’azienda pioniera nell’implementazione di questa soluzione è stata Audi. In un progetto sulla linea di produzione di Bollinger Hofein, in Germania, ha implementato due plc virtuali sulla linea di assemblaggio, gestita da un’infrastruttura cloud privata. La casa automobilistica può continuare a utilizzare il suo software di sviluppo per automazione, Tia portal. Virtual plc è scaricabile come soluzione as a service dal marketplace di Industrial Edge.
Metaverso industriale e automazione: serve un progetto di cybersecurity
Infine, le imprese che investono in soluzioni di metaverso industriale e nell’evoluzione dell’automazione, devono avere adeguata dotazione di sicurezza per proteggere la rete IT/OT. La cosa importante è partire da un assessment della rete per individuare poi un percorso di intervento.
Electrolux ha definito un progetto per rendere sicura la manutenzione basato su Sinema remote connect, software di Siemens, quindi gestibile dall’IT del cliente, che consente l’accesso ai fornitori ma lo regola con credenziali, permessi limitati e specifiche funzioni, tracciamento delle azioni sugli asset
Bisogna fare assessment della rete e capire come agire. Electrolux ha definito un progetto per rendere sicura la manutenzione basato su Sinema remote connect, software di Siemens, quindi gestibile dall’IT del cliente, che consente l’accesso ai fornitori ma lo regola con credenziali, permessi limitati e specifiche funzioni, tracciamento delle azioni sugli asset, e ha un’architettura che protegge le connessioni anche quando avvengono da device esterni o prevedono l’utilizzo di internet.
Siemens eroga corsi di formazione sulla cybersecurity in collaborazione con Made 4.0, che possono rientrare anche nelle agevolazioni del Pnrr. Il prossimo appuntamento con X Stories è previsto per il 9 luglio, a Verona. Qui sono disponibili tutti i dettagli.
