SCENARI

Digital twin e metaverso, accoppiata vincente per il business del futuro

Gli investimenti nelle due tecnologie supereranno i 48 miliardi di dollari entro il 2026, secondo un report McKinsey, e consentiranno alle aziende di elaborare previsioni sempre più precise e migliorare i piani d’azione

Pubblicato il 07 Nov 2022

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In questi ultimi anni il metaverso sta provando a entrare sempre più nella vita comune, e in un nuovo report di McKinsey & Company dal titolo “Digital twins: The foundation of the enterprise metaverse”, si evince come l’uso del digital twin possa dare vita al metaverso aziendale del futuro, prevedendo un impatto finanziario cumulativo di miliardi di dollari, e investimenti di oltre 48 miliardi di dollari entro il 2026.

Il digital twin, o gemello digitale, è la rappresentazione virtuale di una risorsa fisica, persona o processo, e tutto ciò può essere sfruttato dalle aziende per produrre valore.

Secondo McKinsey le aziende avranno un aspetto completamente diverso nei prossimi decenni, immaginando un mondo in cui i confini tra ambienti fisici e digitali si confondono. Ogni risorsa, processo o persona all’interno e collegata a un’azienda verrà replicata virtualmente e connessa. Di conseguenza, quasi ogni aspetto del lavoro potrà svolgersi esclusivamente in digitale o, almeno, prima che lo si faccia fisicamente. Le simulazioni di massa e le tecnologie d’intelligenza artificiale utilizzeranno flussi di dati provenienti da tutta l’azienda e dall’esterno per aiutare i dirigenti a prevedere cosa accadrà con estrema precisione e a prescrivere la migliore linea d’azione anche nei momenti più turbolenti.

Già ora un player del settore telecomunicazioni e tech ha ridotto le spese operative e di capitale del 10% grazie a un digital twin dei propri asset di rete. I gemelli digitali, infatti, possono ottimizzare il capital spending, regolare i modelli di utilizzo, identificare i punti di guasto e avviare automaticamente interventi digitali basati su informazioni uniche sulla rete.

Oppure nell’azienda aerospaziale SpaceX di Elon Musk un gemello digitale della capsula Dragon consente agli operatori di monitorare e regolare traiettorie, carichi e sistemi di propulsione, tutto questo per massimizzare l’affidabilità e la sicurezza durante il trasporto.

Costruzione di un digital twin

Per creare un digital twin serve un approccio in tre fasi: creare un progetto, costruire il twin iniziale e poi aumentarne le capacità.

  • Creare un progetto: il primo passo è mettere d’accordo le parti interessate su una visione chiara del digital twin.
  • Costruire il twin iniziale: scelto il modello, il team inizia a costruire il digital twin iniziale nell’arco di circa tre-sei mesi. Questa fase inizia con l’assemblaggio dei dati core. Per fare ciò, i team che se ne occupano elaborano i dati strutturati e non strutturati per garantirne la qualità e l’usabilità. Questo consente lo sviluppo di visualizzazioni e permette ai professionisti della scienza dei dati di creare uno o due casi d’uso iniziali che generano ulteriori dati e approfondimenti, creando un primo digital twin.
  • Potenziare le capacità: nel momento in cui i casi d’uso iniziali del digital twin sono avviati, è possibile espandere le sue capacità aggiungendo altri livelli di dati e analisi per supportare nuovi casi d’uso.

Il digital twin applicato a livello aziendale

Come costruire un certo digital twin è determinato dai driver di valore prioritari e dal potenziale di riutilizzo, bilanciato dal supporto aziendale e da fattori di fattibilità, come la disponibilità, la qualità e l’accessibilità dei dati.

Generalmente le organizzazioni iniziano con il creare un prodotto di dati, che è il nucleo di un digital twin.

Questo prodotto di dati produce un insieme di dati di alta qualità che sono pronti per l’uso e a cui le persone di un’azienda possono facilmente accedere per poi applicarli a diverse sfide.

Nel momento in cui le aziende interconnettono due o più gemelli digitali, sono in grado di simulare complesse relazioni tra le diverse entità e generare insight comportamentali per casi d’uso ancora più sofisticati.

Per esempio un rivenditore potrebbe collegare il digital twin del proprio negozio con quello dei magazzini, della supply chain o del call center, finché ogni parte dell’organizzazione venga replicata, in modo da condividere la simulazione di scenari e consentendo l’automazione e i casi d’uso dell’IA.

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