Digital Twin Deep Dive (Corso a Distanza) 

DTWIN01

Docenti

Ing. Nicolò Spiezia, PhD - M3E Srl
Dott. Alberto Lovison, PhD - M3E Srl

Finalità

Un digital twin è un clone virtuale di un reale asset fisico in funzione. Un digital twin viene sviluppato per riflettere il più fedelmente possibile la condizione attuale dell’asset, coniugando le informazioni acquisite in tempo reale da sensori (approccio data-driven) con le informazioni fornite da una simulazione numerica (approccio physics-driven). Grazie ad un Digital Twin, diventa quindi possibile valutare con maggior affidabilità la condizione attuale dell’asset, fare delle previsioni sul suo comportamento futuro, e pianificare interventi di manutenzione o ottimizzazione. 

Si tratta da un lato di un concetto che porta con sé enormi potenzialità, ma d’altro canto risulta essere un mondo ancora poco esplorato, che richiede un opportuno coordinamento di strumenti e metodi, e nel quale è facile confondersi con altre realtà più familiari ma di significato e applicazione diversi. Il presente corso offre un inquadramento corretto ed esauriente sul tema “digital twin”, presentando i concetti fondamentali matematici e tecnico-scientifici coinvolti in questo mondo, assieme alle applicazioni più significative. 

Al termine, ogni partecipante avrà tutte le informazioni di base necessarie per orientarsi in questa tematica, e conoscere quindi le opportunità ed i rischi. Sarà inoltre in grado di capire e valutare meglio le potenzialità di tale approccio, con particolare riferimento al proprio ambito di applicazione, e capire di conseguenza come avviare e condurre dei progetti pilota che possano portare a risultati significativi.

Destinatari

Il corso è rivolto a professionisti e ingegneri in ambito Innovazione/Progettazione di prodotto e di processo, Modellistica e Simulazione, Monitoraggio di processi e infrastrutture, Ricerca e Sviluppo, che necessitano di: 

• Avere un quadro introduttivo e generale sul tema Digital Twin.
• Conoscere e comprendere i principali concetti alla base del tema Digital Twin.
• Capire le potenzialità e le opportunità, in riferimento al proprio caso applicativo.
• Comprendere che percorso intraprendere per la realizzazione di un Digital Twin.

Il corso è particolarmente indicato per figure con ruolo tecnico-decisionale (Technical Leader, Project Manager, Innovation Manager, etc.).

Durata e Struttura del Corso

Il corso ha una durata complessiva di 6 ore, suddivise in 4 moduli da 90 minuti. L’intera attività didattica si terrà in italiano in presenza oppure mediante una piattaforma di web conference con l’ausilio di slides e testi.

Prerequisiti

Sebbene il corso sia rivolto in particolare ai laureati in Ingegneria o altre discipline scientifiche, si ritiene possa essere indicato anche ai diplomati tecnici, qualora possiedano nozioni di base di matematica, statistica e simulazione.

Materiale Didattico   

Ad ogni partecipante al corso verranno fornite le presentazioni utilizzate durante i 4 moduli, comprensive di tutti i riferimenti citati.

Programma

Il corso consta di 4 moduli da 90 minuti (eventualmente suddivisi in due giornate)

Modulo 1 (Introduzione e motivazioni)

• Introduzione generale al tema Digital Twin
• Potenzialità e limiti dell’approccio

Modulo 2 (Concetti base - disambiguazione)

• Introduzione ai concetti di base per lo sviluppo di un Digital Twin (prima parte)
o Esperimenti fisici, modelli e simulazioni (Physics based and Data-based models)
o Metamodelli, Modelli surrogati, Reduced Order Model
o Raccolta dati real-time, sensori virtuali, monitoraggio e previsione

Modulo 3 (Metodi e sviluppo)

• Introduzione ai concetti di base per lo sviluppo di un Digital Twin (seconda parte)
o Uncertainity Quantification, Sensitivity, Ottimizzazione, Calibrazione
o Machine Learning e Deep Learning
o IoT e Cloud

Modulo 4 (Casi applicativi)

• Esempi completi di rilevanti casi applicativi (punti di forza e punti deboli)
• Con quali strumenti? Panoramica dei principali software disponibili