Tra le potenti funzionalità rese possibili dall'Internet of Things industriale (IIoT), il digital twin a ciclo chiuso offre i vantaggi più significativi e immediati.
Il digital twin a ciclo chiuso rispecchia l'intero ciclo di vita del prodotto, interamente connesso, e consente di apportare modifiche in base ai dati in tempo reale.
Questi dati in tempo reale possono essere utilizzati per monitorare le prestazioni della macchina e confrontare l'utilizzo previsto con quello effettivo.
Una volta acquisiti, gli stessi dati possono essere reinseriti nei progetti per apportare modifiche in tempo reale e aggiornamenti alla simulazione.
Il digital twin a ciclo chiuso promuove l'innovazione e lo sviluppo delle infrastrutture industriali.
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Per ottenere un vantaggio competitivo, i produttori devono continuare ad esplorare nuovi confini della tecnologia e a far progredire i propri processi.
Il mondo della produzione è diventato più globale e più competitivo che mai e la digitalizzazione può aiutare i costruttori di macchinari e attrezzature di oggi a prosperare in futuro.
La potenza dell’IoT industriale è evidente e le aziende più lungimiranti stanno sperimentando nuove modalità per sfruttarla.
L’integrazione della tecnologia del digital twin con i sistemi di gestione del ciclo di vita del prodotto (PLM, Product Lifecycle Management) crea il digital twin a ciclo chiuso, che aiuta le aziende a ottimizzare il prodotto e il processo produttivo.
L’impiego dei digital twin nella progettazione, nel ciclo produttivo e sul campo estende i vantaggi delle soluzioni IIoT in ambiti mai raggiunti dalla maggior parte dei produttori di macchinari e attrezzature.
I digital twin del prodotto, della produzione e delle prestazioni si collegano per creare un ciclo chiuso di feedback, garantendo che i dati relativi alle prestazioni dei prodotti sul campo e degli ambienti produttivi confluiscano nel prodotto e nella produzione.
I vantaggi delle soluzioni IIoT includono:
Quando un produttore decide di includere il digital twin a ciclo chiuso nella propria strategia, la manutenzione intelligente può essere estesa a ogni area della produzione.
Integrando i dati di utilizzo effettivi e le simulazioni virtuali, i produttori possono ottimizzare la manutenzione in base agli anni delle macchine, al tempo di esecuzione o all’eventuale esposizione a condizioni difficili.
Inoltre, gli utenti delle macchine possono programmare gli interventi per ridurre al minimo le interruzioni all’attività.
Facendo un ulteriore passo avanti, il machine learning consente ai produttori di guardare al futuro per determinare le esigenze di manutenzione, estendere la durata di vita utile degli asset e ridurre al minimo l’inventario.
Con il digital twin a ciclo chiuso che informa i programmi di manutenzione, i produttori possono ridurre, o addirittura eliminare, il rischio di un evento imprevisto o di un’emergenza.