In ambito industriale, la trasformazione digitale sta attraversando una fase di maturità. La combinazione di sensori intelligenti, architetture edge, modelli di simulazione avanzata e piattaforme di controllo distribuito permette oggi di progettare ecosistemi in grado di agire in modo continuo, adattivo e predittivo. In questo scenario, una delle componenti più innovative è rappresentata dai digital twin, che consentono di unire mondo fisico e virtuale avendo la capacità di apprendere, simulare e ottimizzare.
Questo fa sì che i gemelli digitali non siano solo una rappresentazione grafica o un modello numerico, ma invece possono evolvere nel tempo, alimentati da flussi di dati in real time provenienti da sensori, sistemi di produzione, impianti e reti energetiche. Ed è proprio la loro capacità di reagire agli eventi, prevedere guasti, simulare scenari complessi e supportare decisioni operative a renderli una leva competitiva strategica.
Va da sé che l’evoluzione dei gemelli digitali procede parallelamente all’aumento dell’intelligenza nei livelli edge, alla crescente disponibilità di modelli AI preaddestrati e alla diffusione delle reti private 5G. Ambiti in cui i partner di canale rivestono un ruolo di primo piano perché è essenzialmente a loro che le aziende devolvono il compito di interpretare la complessità delle nuove tecnologie e per poterle rendere efficacemente operative nei contesti produttivi. La competenza dei partner ha perciò un riflesso diretto sulla capacità delle aziende stesse di adottare, scalare e gestire i sistemi IoT e i digital twin in modo efficace e sostenibile.
Dal sensore al modello digitale
Il viaggio dal sensore al digital twin è un percorso articolato, che inizia con la raccolta dei dati fisici e termina con decisioni operative automatizzate o semi-automatizzate. Alla base ci sono dispositivi IoT dotati di sensori che monitorano, continuativamente e in real time, vibrazioni, temperatura, pressione, assorbimento di corrente, posizione o qualità del prodotto. E che spesso operano in ambienti caratterizzati da forte variabilità e condizioni operative gravose.
In tale contesto, il layer edge svolge una funzione basilare: riduce la latenza, esegue pre-elaborazioni intelligenti, applica modelli predittivi leggeri e filtra i dati per evitare sovraccarichi verso il cloud. La distribuzione dell’intelligenza lungo la catena sensore-edge-cloud è diventata un fattore determinante per applicazioni critiche.
Dal canto suo, il cloud consente di sfruttare capacità computazionali elevate, archiviare dati storici su larga scala, addestrare modelli complessi di machine learning e orchestrare simulazioni di interi impianti. Il digital twin integra queste componenti in un sistema coerente capace di evolvere continuamente, grazie all’allineamento costante tra modello virtuale e asset fisico.
Industria 4.0: un contesto fertile che va verso il 5.0
L’Italia ha beneficiato in modo significativo delle misure introdotte con Industria 4.0, che ha sostenuto gli investimenti in tecnologie avanzate, stimolando la modernizzazione delle infrastrutture produttive. I dati del Centro Studi del Consiglio Nazionale degli Ingegneri indicano un valore di 7,1 miliardi di euro nel 2022, con una crescita costante. Inoltre, il Centro Studi Tagliacarne rileva che entro il 2025 il 34% delle imprese manifatturiere investirà nella digitalizzazione, con particolare attenzione a robotica, simulazione e sistemi di automazione avanzata.
Il contesto italiano è caratterizzato da un tessuto industriale dominato da PMI, solitamente con limitate (se non addirittura senza) competenze per integrare in modo adeguato nuovi modelli digitali flessibili e scalabili nei propri flussi di lavoro garantendo la continuità operativa. Fondamentale risulta, quindi, il supporto dei partner che per le piccole e medie imprese rappresentano per il principale punto di accesso a tecnologie avanzate. Offrono servizi di consulenza end-to-end e soluzioni preconfigurate, accessibili e scalabili, rendendo possibile l’adozione dei digital twin anche senza investimenti iniziali elevati.
Per altro, la transizione verso un modello più orientato alla sostenibilità, parte integrante dell’emergente paradigma Industria 5.0, rafforza ulteriormente la necessità di integrare fabbriche intelligenti con sistemi resilienti, efficienti dal punto di vista energetico e capaci di ottimizzare l’intero ciclo di vita del prodotto.
Integrazione nell’automazione
L’integrazione dei digital twin nei sistemi di automazione richiede interoperabilità con i PLC, con i robot collaborativi, con i sistemi SCADA e con le piattaforme MES. Perché ciò accada i macchinari, i sensori, i sistemi di controllo e le piattaforme cloud devono parlare la stessa lingua. L’interoperabilità rappresenta quindi il fondamento su cui costruire qualunque architettura avanzata. Nella convergenza OT/IT, infatti, non basta scambiare dati: occorre interpretarli, contestualizzarli, validarli e renderli coerenti per sistemi eterogenei.
Tra gli standard usati per la comunicazione industriale moderna, OPC UA si è affermato come il più completo, grazie alla capacità di modellare semantica e gerarchie di macchinari e processi. Non trasferisce solo numeri, ma il loro significato, ed è dotato di un sistema di sicurezza integrato che ne facilita l’utilizzo lungo l’intera catena produttiva, dall’impianto fino all’ERP.
MQTT è invece il protocollo più usato per la comunicazione in ambienti IoT e edge-cloud. La sua struttura publish/subscribe permette di gestire migliaia di dispositivi con connessioni intermittenti o reti a banda limitata, garantendo un flusso di dati costante e affidabile, essenziale per mantenere aggiornato un gemello digitale.
Modbus è il linguaggio preferito per i sistemi legacy e rimane un tassello fondamentale dell’infrastruttura industriale. La sua integrazione con i digital twin è resa possibile da gateway intelligenti che traducono i messaggi in formati compatibili con OPC UA o MQTT, consentendo di preservare investimenti pregressi senza rinunciare all’innovazione.
La combinazione di questi standard assicura che un digital twin possa essere a prova di futuro, capace di evolvere insieme alle nuove tecnologie, alle reti 5G e alla Time-Sensitive Networking, elementi essenziali per scenari di controllo in tempo reale.
L’architetto dell’intera infrastruttura digitale
Il partner di canale non è più un semplice intermediario commerciale, ma l’architetto dell’intera infrastruttura digitale. È lui che progetta soluzioni end-to-end capaci di integrare sensori, gateway, edge, cloud, piattaforme di simulazione e sistemi di controllo industriale. Mappa gli asset fisici, identifica i silos informativi, definisce i flussi di dati e costruisce un’architettura coerente in cui ogni componente opera in sinergia con le altre.
Questo ruolo richiede competenze trasversali che spaziano dalla conoscenza dei processi OT alle logiche delle piattaforme IT, dai criteri di sicurezza industriale agli standard di interoperabilità. Il partner diventa anche un mediatore culturale: forma i team OT/IT, introduce nuove metodologie operative, guida la transizione verso modelli data-driven e aiuta a superare la resistenza al cambiamento, che è uno degli ostacoli più diffusi nelle organizzazioni industriali. Infatti, la convergenza OT/IT, che richiede nuove competenze e un approccio ai dati completamente diverso rispetto al passato, può incontrare ostacoli significativi se non è accompagnata da un processo di acculturazione e formazione continua. Il partner diventa così il trait d’union tra le esigenze operative dei team OT e la visione data-driven dei team IT, facilitando la nascita di gruppi di lavoro ibridi, introducendo nuove metodologie e formandone progressivamente le competenze. Il successo di un progetto di digital twin non dipende soltanto dalla sua implementazione iniziale, ma dalla capacità dell’organizzazione di farlo evolvere, mantenerlo aggiornato e integrarlo nei processi quotidiani.
L’impatto dei partner si estende anche ai modelli di business. L’introduzione dei digital twin abilita la possibilità di trasformare un prodotto in un servizio, rendendo realizzabili modelli servitizzati come il product-as-a-service. Qui il partner aiuta il cliente a costruire offerte basate sulle prestazioni reali del macchinario, sviluppando contratti che poggiano sui dati generati dal gemello digitale. Non è solo un supporto tecnologico, ma una guida strategica che permette all’impresa di rivedere il proprio posizionamento competitivo, accedendo a nuove forme di revenue e migliorando la relazione con il cliente finale.
Sicurezza e resilienza: un requisito non negoziabile
La crescente interconnessione degli asset industriali amplia notevolmente la superficie di attacco. Gli impianti moderni dipendono in modo critico dalla continuità della connettività e dalla protezione degli endpoint. La sicurezza non può essere più un componente aggiuntivo: deve essere parte integrante dell’architettura.
Collegare in rete i macchinari espone gli impianti a rischi mai corsi in passato perché sistemi prima isolati diventano esposti e vulnerabili. Il partner agisce come garante della resilienza, definendo policy di sicurezza basate su zero-trust industriale (che considerino ogni dispositivo non implicitamente affidabile), implementando segmentazione di rete, monitorando vulnerabilità dei dispositivi IoT e gestisce aggiornamenti e patch. Infatti, la maggior parte degli attacchi nel mondo OT nasce da vulnerabilità rimaste aperte: la capacità del partner di monitorare, aggiornare e proteggere l’infrastruttura è fondamentale per preservare continuità operativa e integrità dei dati. Il monitoraggio basato su analisi comportamentali, l’autenticazione continua e la cifratura dei flussi sono elementi imprescindibili. Come anche la capacità di garantire conformità alle normative vigenti.
Gemelli collaborativi e supply chain digitale
La vera trasformazione inizia quando i digital twin comunicano tra loro. I gemelli collaborativi estendono il concetto di simulazione a una dimensione multi-attore, permettendo a produttori, fornitori, logistic provider e clienti di condividere parametri, previsioni e informazioni sull’intero ciclo di vita del prodotto. Questa integrazione consente di ridurre sprechi, anticipare problemi logistici, migliorare la qualità e creare nuovi modelli di business basati su servizi evoluti e manutenzione predittiva di filiera.
Un’analisi di McKinsey indica che le interruzioni della supply chain costano, in media, il 45% dell’utile netto annuo. Le organizzazioni sono consapevoli del rischio: la società di analisi stima che l’86% delle aziende stia investendo nella trasformazione della supply chain per rispondere alle interruzioni del settore.
Le supply chain digitalizzate implementano tecnologie di digital twin e AI per favorire l’ottimizzazione e l’efficienza. Acquisiscono dati da tutti gli aspetti delle attività di un’organizzazione e li modellano per simulare risorse fisiche, persone e processi. Sulla base delle informazioni fornite da un gemello, i leader di un’organizzazione possono sperimentare liberamente, aumentare la velocità decisionale fino al 90% e oltre. Tra le aziende che investono nella trasformazione della supply chain, dai dati raccolti da McKinsey i gemelli digitali si classificano tra le prime tre priorità di investimento.
I partner di canale sono fondamentali per implementare l’ecosistema collaborativo. Hanno le competenze per integrare sistemi diversi, normalizzare i dati, configurare ambienti cloud ibridi e costruire modelli interoperabili che funzionino in ambienti distribuiti e complessi.
Oltre la manutenzione predittiva
Oltre alla manutenzione predittiva, i digital twin consentono ingegneria collaborativa, ottimizzazione energetica, simulazione di linee produttive in condizioni estreme, progettazione rapida di nuovi prodotti. Nel metaverso industriale, i digital twin diventano avatar digitali con cui progettisti, tecnici e fornitori possono interagire come se si trovassero dentro l’impianto reale.
La scalabilità richiede una roadmap solida che preveda una fase iniziale di sperimentazione controllata, la definizione di KPI chiari, la standardizzazione dei dati e l’adozione di pipeline MLOps. È essenziale costruire una governance del dato, pianificare la formazione continua e definire un modello operativo ibrido in cui OT, IT, data scientist e partner collaborino in modo fluido. Le terze parti svolgono un ruolo determinante in ogni fase del percorso: dalla progettazione iniziale alla scelta delle piattaforme, dall’integrazione alla formazione, fino alla manutenzione continua. Questo offre l’opportunità per sviluppare nuovi servizi gestiti, come il monitoraggio continuo da remoto, la simulazione on demand e la data analysis-as-a-service.
Il futuro dell’automazione è guidato dai gemelli collaborativi
Il trend in atto sta delineando un’automazione industriale dominata da ecosistemi di digital twin capaci di collaborare, apprendere e ottimizzare processi complessi in tempo reale. L’integrazione con IoT, AI, edge computing e reti 5G private trasformerà il modo in cui le fabbriche operano, rendendole più resilienti, efficienti e sostenibili.
In questo processo il ruolo dei partner di canale sarà sempre più determinante. Saranno infatti loro il motore dell’innovazione, agendo come integratori di valore, consulenti strategici e garanti della resilienza.
I diversi tipi di gemelli digitali
I gemelli digitali non sono tutti uguali: esistono diverse tipologie, ognuna pensata per rispondere a esigenze specifiche. Vediamo in dettaglio le principali.
Il gemello di prodotto è la replica virtuale di un prodotto nelle varie fasi del suo ciclo di vita: dalla progettazione alla piena operatività. Consente di raccogliere e analizzare dati in tempo reale, come se il prodotto fosse già in servizio.
Il gemello di dati rappresenta invece un insieme di informazioni dinamiche. Un esempio di uso quotidiano è Google Maps, che combina dati geografici e traffico in tempo reale per ottimizzare gli spostamenti.
I gemelli di sistema modellano l’interazione tra processi fisici e digitali: dalla produzione alla supply chain, fino alle operazioni in negozio e ai comportamenti dei clienti.
Infine, i gemelli di infrastruttura riproducono strutture fisiche complesse, come autostrade, edifici o stadi, supportando manutenzione e pianificazione.
Sempre più aziende ne riconoscono il valore: secondo McKinsey, il 70% dei leader tecnologici delle grandi imprese sta già investendo in queste tecnologie per rendere le operazioni più agili e resilienti.
Chi utilizza già i gemelli digitali?
L’adozione dei gemelli digitali richiede un elevato livello di maturità digitale, cioè un’infrastruttura dati solida, capace di fornire informazioni affidabili sia dai test sia dagli ambienti operativi reali. A questo si aggiunge la necessità di competenze dedicate per sviluppare e mantenere tale ecosistema. Tutti ambiti per i quali il partner può rivestire un ruolo essenziale.
Oggi l’adozione dei gemelli digitali è guidata dalle aziende dei settori più avanzati: secondo le rilevazioni più recenti di McKinsey, quasi il 75% delle organizzazioni ha già implementato tecnologie di digital twin con un livello di complessità almeno medio. Tra queste figurano realtà dell’automotive, dell’aerospazio, della difesa, oltre a imprese tecnologiche, retail e beni di consumo. Operatori delle infrastrutture e dell’energia risultano invece più orientati a sviluppare i primi concept di gemelli digitali, avviando ora i percorsi di sperimentazione.
I gemelli digitali e l’AI generativa
L’AI generativa (GenAI) e i gemelli digitali possono operare in modo sinergico. Da un lato, la GenAI è in grado di strutturare gli input e sintetizzare gli output generati dai gemelli digitali; dall’altro, i gemelli digitali offrono un ambiente di test e apprendimento ideale per allenare e migliorare i modelli di GenAI. L’unione delle due tecnologie permette di ottenere risultati molto più rilevanti rispetto all’uso isolato di ciascuna.
In pratica, i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) possono generare il codice necessario alla costruzione di un gemello digitale attraverso piattaforme di sviluppo come GitHub. Un prototipo creato da un LLM può diventare la base di partenza per team impegnati nello sviluppo di diversi progetti, anche in settori differenti. Inoltre, una volta operativi, gli LLM possono supportare i gemelli digitali elaborando, organizzando e trasferendo i dati indispensabili al loro funzionamento.