L’impiego dei digital twin in ambito industriale si estende oltre la sola progettazione di impianti, comprendendo applicazioni operative come l’addestramento di sistemi robotici autonomi, l’ottimizzazione dei flussi logistici e la gestione intelligente del controllo qualità.
Due applicazioni reali — sviluppate da Amazon Robotics e Pegatron — mostrano l’integrazione tra simulazione, intelligenza artificiale e infrastrutture produttive in ambienti altamente automatizzati.
L’evoluzione del calcolo distribuito: dalle CPU alle GPU, verso la scalabilità industriale dei digital twin
La diffusione su larga scala dei digital twin è stata resa possibile dalla transizione dal calcolo su CPU al calcolo su GPU. Le architetture multicore tradizionali, pur ottimizzate per l’esecuzione di operazioni complesse, mostrano limiti significativi nella gestione simultanea di grandi quantità di dati tridimensionali e simulazioni fisiche distribuite.
Le GPU, progettate per elaborazioni massive in parallelo, hanno permesso l’esecuzione real-time di simulazioni multi-agente, rendering fotorealistico, addestramento neurale e gestione dinamica dei flussi informativi.
Questa transizione tecnologica ha favorito non solo i grandi gruppi industriali ma anche le imprese di media dimensione, grazie alla disponibilità di soluzioni cloud scalabili e ambienti interoperabili come NVIDIA Omniverse. Il supporto ai formati aperti, tra cui OpenUSD, ha ulteriormente ampliato la possibilità di integrazione tra sistemi CAD, simulatori fisici e motori di rendering.
La disponibilità di piattaforme ottimizzate per GPU consente oggi di costruire, aggiornare e utilizzare digital twin in cicli di sviluppo brevi, con accesso distribuito tra team interfunzionali. Questo approccio riduce le barriere all’adozione e abilita l’impiego del gemello digitale in ambiti come manutenzione predittiva, controllo remoto, prototipazione e formazione immersiva.
Visualizzazione real-time e decision making nei flussi produttivi e logistici
L’utilizzo di ambienti 3D interattivi e aggiornati in tempo reale introduce una nuova dimensione nella gestione delle operazioni industriali. Il real-time 3D consente di osservare, simulare e modificare processi in corso all’interno di una replica virtuale accurata dell’impianto o del sistema logistico. Questa capacità si traduce in un miglioramento significativo nella gestione dei colli di bottiglia, nella riallocazione dinamica delle risorse e nella previsione degli impatti operativi derivanti da interventi correttivi o da variazioni improvvise della domanda.
Nei contesti logistici avanzati, la sincronizzazione continua tra il gemello digitale e l’ambiente fisico consente di valutare in tempo reale le conseguenze di una modifica di layout, di una riprogrammazione delle rotte robotiche o di un cambiamento nei parametri di carico.
L’interazione tra operatori e digital twin avviene tramite dashboard interattive e sistemi di visualizzazione immersiva, rendendo il processo decisionale più rapido e contestualizzato.
Le piattaforme basate su GPU e architetture distribuite permettono inoltre di aggiornare continuamente le simulazioni e integrare flussi provenienti da sensori IoT, sistemi di visione e modelli predittivi. Ciò rende il real-time 3D una componente operativa stabile in ambienti produttivi in cui le decisioni devono essere contestuali, reversibili e basate su dati simulati ad alta fedeltà.
Questa logica trova una concreta applicazione nell’esperienza di Amazon Robotics, che ha implementato digital twin per ottimizzare i propri sistemi autonomi di movimentazione.
Simulazione di magazzini automatizzati e addestramento dei robot – Il caso Amazon Robotics
Amazon Robotics utilizza la piattaforma NVIDIA Omniverse in combinazione con Isaac Sim per simulare ambienti logistici su larga scala. L’obiettivo è ottimizzare la movimentazione dei materiali attraverso robot mobili autonomi, come il modello Proteus, all’interno di magazzini automatizzati.
Il sistema si basa su ambienti fisicamente realistici in cui è possibile generare dataset sintetici per l’addestramento di reti neurali di visione artificiale. Questa modalità consente di migliorare le capacità di localizzazione dei robot, aumentando la precisione di rilevamento dei marker di navigazione dal 88,6% al 98%. I tempi di addestramento risultano fortemente ridotti: da cicli di sviluppo di alcuni mesi si è passati a iterazioni di pochi giorni.
L’utilizzo di digital twin consente inoltre di simulare scenari critici o situazioni ad alto traffico senza interferire con le operazioni reali, incrementando la robustezza e la sicurezza dei sistemi robotici prima della messa in esercizio.
Automazione visiva e linee intelligenti – Il caso Pegatron
Pegatron, produttore di dispositivi elettronici, applica i digital twin per automatizzare e controllare i processi di ispezione visiva lungo le linee di produzione. La piattaforma NVIDIA Isaac Sim viene impiegata per simulare e ottimizzare la flotta di robot mobili e i bracci pick-and-place utilizzati nei reparti produttivi.
Le soluzioni sviluppate integrano punti di controllo visivo automatizzato (AOI) con modelli di intelligenza artificiale addestrati mediante dataset sintetici. Tali modelli sono in grado di identificare difetti o deviazioni in tempo reale, riducendo i costi di non qualità e migliorando la continuità operativa.
La sincronizzazione tra ambienti simulati e sistemi reali è garantita dall’interoperabilità tra OpenUSD e la piattaforma Omniverse, permettendo ai team di aggiornare e verificare simultaneamente i layout e i flussi operativi. L’infrastruttura digitale è progettata per una rapida distribuzione dei modelli AI nelle fabbriche definite dal software (software-defined factories), dove i digital twin supportano attività predittive e adattive.
Rendering tecnico e comunicazione visuale: un’applicazione parallela
Le tecniche utilizzate per costruire digital twin a scopo operativo trovano applicazione anche nella comunicazione tecnica e nella documentazione visiva dei sistemi industriali. Un esempio di questo approccio è rappresentato dallo Studio Giuseppe Galliano, che produce animazioni tridimensionali partendo da modelli CAD ingegneristici.
I contenuti generati sono sequenze animate di cinematiche meccaniche, logiche automatiche e fasi di montaggio, con l’ausilio di spaccati 3D, sezioni trasparenti (X-Ray View) e viste esplose. I file originali provenienti da software come SolidWorks, Inventor, CATIA, Creo e Onshape vengono convertiti e ottimizzati per il rendering GPU, consentendo la produzione di video tecnici ad alta definizione con tempi contenuti. In assenza di modelli nativi, si ricorre a dati derivati da rilievi 3D, disegni tecnici o fotografie. Le animazioni sono impiegate in tutorial operativi, visualizzazioni per fiere, simulazioni di processo e formazione tecnica.
Conclusioni
L’uso dei digital twin in contesti operativi avanzati mostra come la combinazione tra simulazione fisica, AI e rendering in tempo reale consenta di affrontare problematiche complesse in modo predittivo e verificabile. L’approccio modellato da Amazon Robotics e Pegatron evidenzia l’efficacia di ambienti virtuali ad alta fedeltà per supportare decisioni automatizzate, addestramento accelerato e controllo di qualità continuo.
