Digital Twin: Simulare il Business per Ottimizzarlo

I Digital Twin non sono più una tecnologia futuristica, ma uno strumento operativo per prendere decisioni basate sui dati in tempo reale. Questo corso avanzato ti mostra come costruire e sfruttare un gemello digitale per prevedere guasti, ottimizzare flussi e simulare scenari prima di agire sul mondo fisico.

Da asset fisici a modelli predittivi: perché il gemello digitale è strategico

Un Digital Twin è un ponte dinamico tra il mondo fisico e quello digitale, alimentato da dati IoT, storici e di contesto. La sua importanza risiede nella capacità di passare dalla manutenzione reattiva a quella predittiva e prescrittiva, di testare modifiche a processi o prodotti in un ambiente a rischio zero e di ottimizzare l'intero ciclo di vita di un asset, dalla progettazione al decommissioning.

Costruire e far vivere il tuo gemello digitale

Il corso approfondisce le fasi concrete per implementare un Digital Twin: dalla selezione degli asset critici e l'integrazione dei flussi dati (sensori, ERP, MES), alla scelta della piattaforma tecnologica e della modellazione. Imparerai a definire le logiche di simulazione, a creare dashboard operative per il monitoraggio in tempo reale e a impostare scenari what-if per testare l'impatto di cambiamenti operativi.

Competenze che acquisirai

• Architettura di un Digital Twin: capacità di progettare l'ecosistema tecnologico, dai sensori al modello virtuale, garantendo l'interoperabilità dei dati.
• Modellazione e simulazione di processi: abilità nel tradurre comportamenti fisici e logiche operative in modelli digitali dinamici per test predittivi.
• Analisi di scenari what-if: competenza nel configurare e valutare simulazioni per ottimizzare prestazioni, manutenzione e utilizzo delle risorse.
• Integrazione con sistemi operativi (IT/OT): conoscenza delle metodologie per collegare il gemello digitale a sistemi come SCADA, MES, CMMS e PI per un ciclo decisionale chiuso.

Un percorso basato su casi reali e simulazioni interattive

La metodologia si fonda sull'analisi di case study industriali concreti (es. manifatturiero, energia, smart city) e su sessioni pratiche in un ambiente di simulazione. Utilizzerai strumenti software per configurare parametri, osservare gli output del modello e interpretare i risultati per prendere decisioni operative, replicando le sfide di un progetto reale.

A chi si rivolge

Responsabili di Produzione, Operations e Manutenzione che gestiscono asset capital-intensive. Ingegneri di processo e progettisti che vogliono validare digitalmente le proprie soluzioni. Data Scientist e architetti IoT che devono costruire modelli analitici su rappresentazioni digitali di sistemi fisici.