Digital twin e realtà aumentata nella progettazione

Digital twin e realtà aumentata nella progettazione

Digital twin e realtà aumentata (AR) stanno cambiando il modo in cui pensiamo la progettazione: modelli virtuali “vivi” e informazioni contestuali, direttamente nello spazio di lavoro. Qui trovi cosa sono, come integrarli e dove portano valore reale.

Cos’è: una rappresentazione digitale dinamica di un oggetto o sistema fisico (macchina, impianto, processo) che si alimenta di dati reali. Non è un semplice CAD: simula, predice, monitora e si evolve lungo il ciclo di vita.

Caratteristica Modello CAD Digital twin
Aggiornamento Statico, “istantanea” Continuo, da sensori/IoT
Funzione Geometria e layout Simulazione, what-if, predittivo
Uso Ufficio tecnico Tutta l’azienda e il campo

Il twin allinea progetto, automazione e manutenzione su una base unica e aggiornata.

Cos’è: l’interfaccia che sovrappone indicazioni digitali al mondo reale, tramite tablet o smart glasses. Vedi dati, istruzioni e modelli dove servono: sul componente, in linea, in cantiere.

Beneficio

Decisioni rapide grazie a dati contestuali in postazione.

Beneficio

Meno errori in montaggio e collaudo.

Beneficio

Scalabile: da istruzioni base a simulazioni avanzate.

Vantaggi concreti e punti critici

Vantaggi (se ben implementati)

  • Intercetta interferenze e problemi ergonomici prima del prototipo.
  • What-if rapidi: confronto scenari senza fermare la produzione.
  • Dati reali nel modello: prestazioni, usura, condizioni operative.
  • Supporto sul campo con AR: istruzioni e parametri in sovraimpressione.
  • Allineamento tra progettazione, automazione e manutenzione.

Criticità da gestire

Qualità dati e sovraccarico informativo

Un twin “sporco” porta a decisioni errate; troppa AR confonde gli operatori. Curare pipeline dati e UX.

Integrazione e change management

Verificare compatibilità con ERP/PLM/MES/SCADA e pianificare formazione e adozione.

Roadmap di adozione (essenziale e scalabile)

Analisi mirata: obiettivi chiari (es. meno prototipi, supporto operatore), mappa sensori e rete, scegliere un pilota limitato.
Digital twin base: modello 3D + dati statici; primo legame con telemetria (anche batch). Validazione con i team.
Layer AR minimale: istruzioni essenziali e visual cue; test di usabilità in campo con operatori reali.
Funzioni avanzate: simulazioni, predittivo, dashboard; integrazione con PLM/MES/manutenzione.
Governance e scale-up: standard dati, libreria AR riusabile, ruoli per aggiornamento e qualità del twin.
Checklist di avvio (scarica e stampa)
  • Definiti i KPI (vedi sotto) e il “perimetro pilota”.
  • Inventario sensori/IoT e connettori disponibili.
  • Modello 3D coerente con la realtà installata.
  • Piano UX per AR: chi vede cosa, quando e dove.
  • Processo di versioning e validazione del twin.
KPI suggeriti
−% rework su prototipi
−gg time-to-design freeze
−% errori in montaggio/collaudo
+% adozione operatori (AR usage)

Dove porta valore (casi tipici)

Assemblaggio

AR mostra sequenze operative e coppie di serraggio; il twin verifica interferenze e tolleranze.

Collaudo

Confronto reale-virtuale: scostamenti evidenziati; log automatico su non conformità.

Manutenzione

Dati di stato sul componente, procedure step-by-step e ricambi correlati via AR.

Buone pratiche per un’implementazione solida

  • Coinvolgimento trasversale: progettisti, IT, manutentori e operatori sin dall’inizio.
  • Pipeline dati robusta: qualità, validazione e sincronizzazione con l’impianto reale.
  • UX prima dell’effetto “wow”: mostra solo ciò che serve, dove serve.
  • Iterazioni brevi e feedback continui in campo.
  • Governance: ruoli chiari per aggiornare e verificare il twin.
Suggerimento operativo

Parti da un pilota misurabile (3–6 mesi) e definisci da subito un “Definition of Done”.

In sintesi

L’accoppiata digital twin + AR porta la progettazione oltre il disegno: anticipa problemi, guida decisioni e collega ufficio tecnico e campo. Serve metodo, dati puliti e attenzione all’esperienza d’uso. Con passi corti ma decisi, il ritorno arriva.

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