Gli esseri umani hanno sempre raccolto dati per comprendere meglio il mondo fisico che li circonda. Oggi, le aziende cercano sempre più di fondere il mondo digitale dei dati con il mondo fisico attraverso i gemelli digitali, che fungono da ponte tra i due domini fornendo una rappresentazione virtuale in tempo reale di oggetti e processi fisici. Questi cloni virtuali di operazioni fisiche possono aiutare le organizzazioni sia a simulare scenari che richiederebbero troppo tempo o sarebbero troppo costosi da testare con risorse fisiche, sia a monitorare le operazioni, eseguire la manutenzione predittiva e fornire informazioni dettagliate per le decisioni di acquisto di capitale, creare piani aziendali a lungo termine, identificare nuove invenzioni e migliorare i processi. In una previsione pubblicata a giugno 2022, la società di ricerca MarketsandMarkets ha affermato che il mercato globale dei gemelli digitali dovrebbe crescere da 6,9 miliardi di dollari nel 2022 a 73,5 miliardi entro il 2027, con un tasso di crescita annuale composto (CAGR) del 60,6%.

Ecco cinque esempi di come le organizzazioni utilizzano oggi i gemelli digitali in modo efficace.

NTT Indycar mette i fan al volante

La NTT Indycar Series, composta da cinque gare tra cui la 500 Miglia di Indianapolis, utilizza una combinazione di gemelli digitali, analisi dei dati e intelligenza artificiale (AI) per offrire ai fan l’accesso a informazioni approfondite e in tempo reale sulle gare, tra cui sorpassi testa a testa, previsioni ai box e altri elementi. Il partner NTT crea un gemello digitale per ogni auto della serie. I dati storici forniscono una base e ogni auto è dotata di oltre 140 sensori che raccolgono milioni di data point durante ogni gara per “alimentare” il gemello digitale. I dati includono tutto, dalla velocità alla pressione dell’olio fino all’usura dei pneumatici. NTT utilizza l’intelligenza artificiale e l’analisi predittiva sui dati del gemello digitale per fornire ai fan informazioni che in precedenza sarebbero state disponibili solo per gli ingegneri delle squadre di gara, tra cui strategie e previsioni di gara, impatto sulle prestazioni del pit-stop ed effetti dei livelli di carburante e dell’usura degli pneumatici.

Indycar offre le informazioni ai fan tramite l’app interattiva Indycar e i canali social, fornendo anche approfondimenti al team di produzione della NBC. “C’è un’opportunità per i nostri fan più accaniti di avvicinarsi a uno sport che amano o a un pilota o a una squadra che amano”, afferma SJ Luedtke, vice presidente del marketing di Indycar. “È qui che entrano in gioco i dati e l’analisi. Stiamo lavorando con il team per prendere quei milioni di data point nel corso di una gara di 90 minuti e aiutare i fan a capire cosa sta succedendo”. Negli ultimi tre anni, NTT Indycar ha raddoppiato il coinvolgimento e il tempo di permanenza nella sua app nei fine settimana di gara.

Rolls-Royce migliora l’efficienza del motore a reazione

La multinazionale aerospaziale e della difesa Rolls-Royce ha implementato la tecnologia dei gemelli digitali per monitorare i motori che produce. L’azienda può così monitorare come vola ogni motore, le condizioni in cui sta volando e come il pilota lo utilizza. “Stiamo adattando i nostri regimi di manutenzione per assicurarci di ottimizzare la vita di un motore, non la vita che il manuale dice che dovrebbe avere” afferma Stuart Hughes, Chief Information and Digital Officer di Rolls-Royce. “È un servizio davvero variabile che considera ogni motore come un singolo motore”. L’azienda offre il monitoraggio del motore come servizio ai propri clienti da anni, ma l’introduzione dei gemelli digitali ha permesso a Rolls-Royce di personalizzare il servizio per motori specifici. Ciò ha aiutato l’azienda a prolungare il tempo tra la manutenzione di alcuni motori fino al 50%, consentendole di ridurre drasticamente il suo inventario di parti e ricambi. La tecnologia ha anche aiutato Rolls-Royce a migliorare l’efficienza dei suoi motori, risparmiando 22 milioni di tonnellate di carbonio fino ad oggi.

Mars ottimizza la sua supply chain con i gemelli digitali

L’azienda dolciaria, pet care e alimentare Mars ha creato un gemello digitale della sua supply chain di produzione per supportare le sue attività. L’azienda utilizza il cloud e l’intelligenza artificiale di Microsoft Azure per elaborare e analizzare i dati generati dalle macchine di produzione nei suoi impianti. “Vediamo il digitale come un enorme acceleratore di business” afferma Sandeep Dadlani, Chief Digital Officer di Mars. “Non stiamo sfruttando il digitale per amore del digitale ma per ottenere vantaggi molto concreti.” Mars sta usando il servizio Azure Digital Twins IoT di Microsoft per aumentare le operazioni nei suoi 160 impianti di produzione, con anche l’aiuto dei consulenti operativi e di produzione digitale di Accenture.

gemelli digitali

L’azienda sta anche creando simulazioni software per migliorare la capacità e i controlli di processo, tra cui l’aumento dei tempi di attività delle macchine tramite la manutenzione predittiva e la riduzione degli sprechi associati alle macchine che confezionano quantità di prodotto incoerenti. Utilizzando il costrutto del gemello digitale, Mars può anche generare un “app store di casi d’uso” virtuale che può essere riutilizzato attraverso le sue linee di business. Guardando al futuro, l’azienda prevede di utilizzare i dati dei gemelli digitali per tenere conto del clima e di altre considerazioni situazionali che influenzano i suoi prodotti, stabilendo una maggiore visibilità nella sua supply chain dall’origine del prodotto al consumatore.

Secondo Dadlani, bisogna sperimentare e, in caso, accettare il fallimento. Mars incoraggia i suoi dipendenti a prendere in considerazione la risoluzione dei problemi utilizzando l’intelligenza artificiale e altre tecnologie emergenti dove ha senso. Fa tutto parte di un enorme sforzo per cambiare la cultura dell’azienda in una che abbraccia gli esperimenti e si aspetta che il personale impari dal fallimento. “Se riuscite a definire con successo un problema, dovreste sentirvi autorizzati a risolverlo usando l’intelligenza artificiale”, afferma Dadlani.

TIAA riduce la complessità del servizio clienti

Il Teachers Insurance and Annuity Association of America-College Retirement Equities Fund (TIAA) aiuta gli insegnanti a gestire i loro fondi pensione. Per ridurre la complessità dell’onboarding di nuovi clienti istituzionali, questo fornitore di servizi finanziari senza scopo di lucro utilizza gemelli digitali alimentati da un database a grafo. “In TIAA, abbiamo un’offerta di prodotti pensionistici molto complicata, basata su tutte le normative dell’IRS” afferma Alex Pecoraro, amministratore delegato e responsabile della tecnologia dei servizi pensionistici presso TIAA. “Eseguire un setup pensionistico richiede molta conoscenze specifiche e abbiamo interi team organizzati per farlo.”

I servizi in outsourcing di TIAA sono costituiti da oltre 600 funzionalità, che possono produrre più di un trilione di possibili configurazioni. Prima di implementare la tecnologia dei gemelli digitali, i team TIAA specializzati hanno creato e testato manualmente le configurazioni tecniche rispetto al modello operativo desiderato da un cliente. Di conseguenza, gli associati di TIAA erano altamente “funzionalizzati” in base alla loro esperienza, il che significa che i dipendenti potevano gestire solo determinati tipi di offerte. Ciò ha reso difficili anche le operazioni di ridimensionamento.

Per affrontare il problema, il team di Pecoraro ha creato un gemello digitale costituito da un database a grafo che rappresenta le oltre 600 funzionalità, con nodi di controllo utilizzati per rappresentare la complessa logica di raggruppamento. I nodi di dati rappresentano i campi dati necessari per l’implementazione di una funzionalità e i collegamenti di relazione denotano dipendenze, convalide ed esclusioni. Il database ha ridotto la quantità di tempo e competenze necessarie per l’onboarding dei clienti e, secondo Pecoraro, la chiave del progetto è stata quella di adottare un approccio di adozione del prodotto piuttosto che vederlo come un problema di configurazione tecnica. “C’era un collega del team che ha avuto l’idea di spostare la nostra attenzione dalla configurazione a ciò che il cliente sta facendo e all’offerta che sta acquistando”, afferma Pecoraro. “Quel cambio di prospettiva è stato fondamentale”.

Bayer Crop Science rimodella la strategia con le fabbriche virtuali

Bayer Crop Science ha sfruttato i gemelli digitali per creare “fabbriche virtuali” per ciascuno dei suoi nove siti di produzione di semi di mais in Nord America. I semi vengono raccolti dai campi di Bayer, passano attraverso i nove siti per la lavorazione e vengono quindi distribuiti agli agricoltori. “Ora possiamo reinventare i nostri processi aziendali. Possiamo reinventare le nostre decisioni attraverso l’applicazione di questi algoritmi o simulazioni di machine learning”, afferma Naveen Singla, responsabile del Data Science Center of Excellence (COE) di Bayer Crop Science.

Bayer ha creato una rappresentazione digitale dinamica delle apparecchiature, delle caratteristiche di flusso di processo e prodotto, delle distinte base e delle regole operative per ciascuno dei nove siti, consentendo all’azienda di eseguire analisi “what-if” per ciascuno di essi. Mentre il team commerciale introduce nuove offerte di trattamento delle sementi o nuove strategie di prezzo, l’azienda può utilizzare le fabbriche virtuali per valutare la prontezza del sito ad adattare le sue operazioni per fornire queste nuove strategie. Le fabbriche virtuali possono anche essere sfruttate per prendere decisioni di acquisto di capitale, creare piani aziendali a lungo termine, identificare nuove invenzioni e migliorare i processi. Bayer è ora in grado di comprimere 10 mesi di operazioni in nove siti di produzione in due minuti, consentendole di rispondere a domande complesse riguardanti il mix di capacità delle apparecchiature, progettazione degli ordini di processo e ottimizzazione della rete.