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progettare
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SETTEMBRE
2017
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viduale come una turbina eolica e
isolare solo quel prodotto - sottolinea
Marc-Thomas Schmidt, chief architect
Predix analytics platform di GE Digital
-. Non stiamo parlando di una turbina
generica, ma di quella in particolare.
Possiamo studiare gli schemi climatici
che la influenzano, l’angolazione delle
pale, l’output energetico, e ottimiz-
zare il singolo pezzo. Se lo facciamo
per tutti i prodotti in operatività, im-
maginate l’impatto sulle prestazioni
complessive. Si tratta senza dubbio di
una rivoluzione nel settore del product
engineering”. I digital twin sono stati
resi possibili da diversi sviluppi tecno-
logici, compreso il miglioramento nel
softwaredi simulazione, nell’hardware
e l’aumento della velocità di elabora-
zione. L’abilitatore principale però è
stato l’avvento dell’Internet of Things
(IoT). Le implicazioni IoT nella vita di
tutti i giorni sono state documentate
e la crescita dei dispositivi consumer
non rallenta.
Infatti, entro il 2025 le vendite di device
connessi raggiungeranno 11 trilioni di
$/anno.Tuttavia, il settore industriale è
stato più lento a capitalizzare sull’IoT.
Anche se le prime applicazioni so-
no state abbastanza semplici, come
l’accensione e lo spegnimento di uno
strumento, oggi il mondo business
sta iniziando a comprendere l’enorme
potenziale dei dispositivi IoT per cattu-
rare in tempo reale dati che rivestono
un’importanza strategica. Inserendo
sensori piccoli e a basso costo nei pro-
dotti che operano sul campo, gli inge-
gneri raccolgono preziosi dati sul fun-
zionamento quotidiano. Associando
queste informazioni alla simulazione
physics-based è possibile esaminare
e indirizzare problemi di performance,
prevedere eventuali manutenzioni o
riparazioni, e garantire che versioni
future del prodotto siano ottimizzate
per le condizioni operative quotidiane.
Dati importanti per il progetto
“Quello cheAnsys offre è l’abilità di si-
mulare eventuali malfunzionamenti.
La simulazione è applicata nella fase
di ingegneria iniziale il digital twin
potrebbe includere informazioni circa
il livello di stress prima della rottura,
o lo spessore minimo di una parete,
che quando è in funzione - aggiunge
AndrewTimm, chief technology offi-
cer in PTC - se qualcosa si rompe si
possono simulare soluzioni poten-
ziali nel modello digitale e utilizzare
questi dati per risolvere la situazio-
ne”. Mentre i digital twin vengono
principalmente impiegati da aziende
industriali con sistemi di prodotto
complessi, i nuovi avanzamenti tec-
nologici rendono queste best practice
accessibili anche ad altre realtà, con
una più vasta gamma di applicazioni.
In Ansys collaboriamo con le aziende
della rivoluzione digital twin per por-
tare questa funzionalità a tutti i team
di sviluppo. Abbiamo per esempio
lavorato conGE per integrare il nostro
software di simulazione con Predix, la
piattaforma cloud proprietaria di GE
per dati e analisi industriali. Questa
collaborazione combina dati operativi
quotidiani con potenti capacità di
analisi, generando insight strategici
visibili e utilizzabili tramite la simu-
lazione.
Ansys collabora anche con PTC, svi-
luppatore di ThingWorx, piattaforma
IoT che rappresenta un gateway tra
sensori remoti e software di simulazio-
ne. Grazie a machine learning e realtà
aumentata, PTC mostra le informazio-
ni raccolte dall’IoT e connette i dati al
software Ansys. Poiché la piattaforma
di simulazione è personalizzabile, può
essere adattata al fine di integrarsi
con altre soluzioni IoT. A mano a ma-
no che Ansys rilascia nuove versione
del suo software, l’azienda continuerà
a focalizzarsi sui miglioramenti che
ne assicurano l’integrazione con altre
tecnologie, rendendo i digital twin più
accessibili e facili da gestire.
E. Bantegnie, S. Sharma - Ansys.
Un digital twin è la combinazione delle informazioni digitali di un determinato oggetto.
I digital twin sono stati resi possibili da diversi svilup-
pi tecnologici: software di simulazione, hardware e
velocità di elaborazione.
Il digital twin potrebbe includere informazioni circa il livello di stress della struttura di un prodotto.