Gemelli digitali: come le repliche virtuali stanno trasformando il nostro mondo nel 2025

• Si prevede che il mercato dei digital twin raggiungerà i 73,5 miliardi di dollari a livello globale entro il 2027.
• Un digital twin è composto da tre parti fondamentali: l’oggetto fisico, la sua rappresentazione digitale e la connessione dati (il digital thread).
• Le origini del concetto risalgono al programma Apollo della NASA negli anni ’60, con il termine digital twin reso popolare intorno al 2002 dal Dr. Michael Grieves, e la NASA che ne ha fornito la prima definizione pratica nel 2010.
• Le tecnologie abilitanti includono reti di sensori IoT e cloud computing, con Gartner che ha inserito i digital twin tra le 10 principali tendenze tecnologiche strategiche del 2019.
• Il programma T-7A Red Hawk di Boeing ha utilizzato i digital twin per ottenere una riduzione dell’80% delle ore di assemblaggio, una riduzione del 50% dei tempi di sviluppo software e un miglioramento del 75% nella qualità al primo tentativo.
• Orlando, in Florida, ha realizzato un digital twin che copre 800 miglia quadrate, completato nel 2023 e successivamente riconosciuto da Fast Company come una delle “Next Big Thing in Tech” nel 2024.
• Gartner prevede che i digital twin possano offrire circa un miglioramento del 10% nell’efficienza industriale complessiva grazie alla riduzione dei tempi di inattività e a una migliore ottimizzazione.
• Il digital twin della fabbrica Unilever ha ridotto i falsi allarmi del 90%, risparmiando lavoro e illustrando risparmi operativi tangibili derivanti dall’adozione dei twin.
• Alla fine del 2024, il CHIPS Act degli Stati Uniti ha lanciato SMART USA, un finanziamento di 285 milioni di dollari per istituire un istituto di digital twin per la produzione di semiconduttori in North Carolina, come parte di un’iniziativa da 1 miliardo di dollari.
• Il sistema di cybersecurity “digital ghost” sviluppato dal Dipartimento dell’Energia degli Stati Uniti e da GE monitora le reti dei twin per apprendere i modelli normali e segnalare potenziali intrusioni, affrontando i rischi di sicurezza dei twin.

Immagina di avere una copia digitale vivente di una città, una fabbrica o persino di te stesso. Questa è la promessa della tecnologia digital twin, un settore in rapida crescita che si prevede raggiungerà un mercato globale di 73,5 miliardi di dollari entro il 2027 mckinsey.com. In sostanza, un digital twin è una replica virtuale di un oggetto o sistema fisico, continuamente aggiornata con dati reali per rispecchiare il suo comportamento e stato mckinsey.com. Collegando sensori reali e flussi di dati a modelli 3D immersivi, i digital twin permettono alle organizzazioni di simulare scenari, prevedere risultati e ottimizzare decisioni in modi mai possibili prima. Dalle fabbriche agli ospedali, fino a intere smart city e persino al corpo umano, i digital twin stanno rivoluzionando le industrie e sfumando il confine tra i mondi fisico e digitale. Questo report offre una panoramica completa della tecnologia digital twin: cos’è, come si è evoluta, i suoi componenti fondamentali, le applicazioni nei vari settori, i principali vantaggi, le sfide e le ultime tendenze e innovazioni al 2024–2025.

Cos’è un Digital Twin?

Un digital twin è essenzialmente una replica digitale di un’entità reale – che si tratti di una macchina, una persona, un processo o persino un intero ecosistema – che viene mantenuta sincronizzata con l’originale tramite dati in tempo reale info.expeditors.com, mckinsey.com. In parole povere, è un modello virtuale che rispecchia un “gemello” fisico. A differenza di una simulazione statica o di un modello CAD, un digital twin rimane costantemente aggiornato tramite sensori e flussi IoT, riflettendo in tempo reale i cambiamenti nelle condizioni o nell’ambiente dell’oggetto fisico mckinsey.com. Questo collegamento in tempo reale significa che il digital twin può essere utilizzato per testare scenari “what-if”, eseguire simulazioni, monitorare le prestazioni e persino controllare l’asset fisico con un alto grado di precisione.

Illustrazione di un digital twin: il modello fisico di un aereo (a sinistra) e la sua replica digitale in tempo reale (a destra) con connettività dati mckinsey.com.

Componenti principali: Per definizione, ogni configurazione di digital twin coinvolge tre parti fondamentali simio.com:

• Oggetto fisico o processo: Il oggetto reale (ad esempio, un motore a reazione, un edificio, un paziente) insieme al suo ambiente operativo.
• Rappresentazione digitale: Un modello virtuale dettagliato di quell’entità fisica, che ne cattura la struttura, il contesto e il comportamento.
• Connessione dati (Digital Thread): Il canale di comunicazione che trasmette dati tra le controparti fisica e digitale (spesso tramite sensori, dispositivi IoT, reti) per mantenerle sincronizzate simio.com, en.wikipedia.org.

Attraverso questo flusso continuo di dati, il gemello digitale si aggiorna man mano che l’oggetto fisico cambia e, nei casi più avanzati, anche i segnali di controllo possono essere inviati dal gemello all’originale. In pratica, creare un gemello digitale implica dotare il bene fisico di sensori, costruire un modello virtuale ad alta fedeltà (utilizzando CAD, scansione 3D, ecc.) e integrare analisi o IA per interpretare i dati research.aimultiple.com. Ad esempio, gli ingegneri potrebbero collegare sensori IoT a una macchina di fabbrica per raccogliere dati su temperatura, vibrazioni e prestazioni, trasmetterli a un modello di simulazione basato su cloud e applicare algoritmi di IA per prevedere guasti o ottimizzare le operazioni research.aimultiple.com. Il risultato è un modello “vivente” che si comporta come l’oggetto reale.

Come funzionano i gemelli digitali: In funzione, un gemello digitale riceve continuamente dati in tempo reale (ad es. letture dei sensori, registri operativi, condizioni ambientali) dal suo gemello fisico bradley.com. Questi dati alimentano il modello virtuale, permettendogli di emulare lo stato attuale del sistema fisico in ogni momento. Analisti o sistemi di IA possono quindi interagire con il gemello – eseguire simulazioni, testare modifiche o monitorare le prestazioni – con la certezza che il gemello rifletta accuratamente la realtà. Le informazioni ottenute (ad esempio, una previsione di guasto di un componente tra 10 giorni) possono essere applicate al bene fisico (ad es. programmare la manutenzione ora). In breve, il gemello offre un ambiente virtuale sicuro per i test di cambiamenti che sarebbero rischiosi o costosi da provare sull’asset reale bradley.com. Ad esempio, i medici potrebbero sperimentare sul gemello digitale di un cuore per vedere come risponde a un nuovo farmaco senza alcun rischio per il paziente bradley.com. Questo ciclo di feedback tra fisico e digitale – spesso chiamato “digital thread” – è ciò che rende i gemelli digitali così potenti.

L’evoluzione del concetto di gemello digitale

Anche se sembra un’idea ultramoderna, le radici della tecnologia dei digital twin risalgono a decenni fa. Il programma Apollo della NASA negli anni ’60 prefigurava il concetto quando gli ingegneri sulla Terra costruivano repliche fisiche in scala reale delle navicelle spaziali per risolvere problemi a distanza – una strategia che salvò vite, usata famosamente durante la crisi di Apollo 13 info.expeditors.com. In sostanza, quelli erano i primi “gemelli”, seppur fisici e analogici. La visione più ampia di un gemello basato su software fu espressa nel libro del 1991 dello scienziato informatico David Gelernter, Mirror Worlds, che immaginava modelli digitali dettagliati che rispecchiavano sistemi reali tramite flussi di dati continui simio.com.

Il termine “digital twin” stesso nacque intorno al cambio di millennio. Spesso viene attribuito a Dr. Michael Grieves, che nel 2002 presentò formalmente l’idea di una rappresentazione digitale collegata a un prodotto fisico durante tutto il suo ciclo di vita simio.com. Nello stesso periodo alla NASA, il tecnologo John Vickers e colleghi iniziarono a usare “digital twin” per descrivere le simulazioni di navicelle spaziali di nuova generazione (la NASA fornì la prima definizione pratica nel 2010 con l’obiettivo di migliorare la modellazione delle navicelle) en.wikipedia.org, info.expeditors.com. Nei primi anni 2000, solo poche organizzazioni lungimiranti sperimentavano il concetto, poiché i dati necessari non potevano essere facilmente raccolti o elaborati con la tecnologia disponibile allora gray.com.

Tecnologie abilitanti: Gli anni 2010 hanno visto una convergenza di innovazioni che hanno portato i digital twin dalla teoria al mainstream. L’esplosione dell’Internet of Things (IoT) ha reso possibile strumentare praticamente qualsiasi cosa con sensori economici e collegarli tramite il cloud, fornendo i dati in tempo reale di cui i twin hanno bisogno simio.com. Allo stesso tempo, i progressi in big data storage e cloud computing hanno permesso che l’enorme quantità di dati provenienti dagli asset fisici potesse essere archiviata e analizzata su larga scala simio.com. Alla fine degli anni 2010, leader del settore come General Electric, Siemens e IBM avevano iniziato a costruire piattaforme di digital twin, e la società di analisi Gartner ha inserito i digital twin tra le Top 10 Strategic Technology Trends of 2019 info.expeditors.com. Il World Economic Forum ha osservato già nel 2015 che i digital twin stavano passando da un concetto di nicchia a una “mainstream industrial technology” in diversi settori simio.comsimio.com.

Durante gli anni 2020, l’evoluzione è continuata rapidamente. Le prime implementazioni erano essenzialmente modelli statici o unidirezionali (a volte chiamati “digital shadows”, che riflettevano solo lo stato fisico) simio.com. Ora, abbiamo gemelli digitali completamente interattivi con two-way data flow – il gemello digitale non solo riceve dati ma può inviare istruzioni ottimizzate all’asset fisico, creando un sistema a ciclo chiuso per il controllo in tempo reale simio.com. Gli esperti del settore delineano una maturity curve in cinque fasi: dalla semplice Mirroring degli oggetti, al Monitoring del loro stato, alla Modeling/Simulation avanzata, poi alla Federation di più gemelli, e infine ai gemelli Autonomous che possono auto-ottimizzarsi senza input umano simio.com. Nel 2025, molti settori stanno entrando nelle fasi più avanzate, con i gemelli digitali che diventano sistemi dinamici guidati dall’IA. Una società di ricerca tecnologica ha previsto che “by 2025, digital twins will transform into dynamic, adaptive, and predictive models, driven by advancements in AI, IoT, and real-time data” simio.com.

In sintesi, ciò che era iniziato come simulatori rudimentali e modelli CAD si è evoluto in sofisticate repliche virtuali intelligenti. Dai duplicati fisici della NASA all’attuale industrial metaverse basato sul cloud, la tecnologia dei gemelli digitali ha fatto molta strada. La prima formulazione del Dr. Grieves aveva già individuato i tre elementi fondamentali che ancora oggi utilizziamo simio.com, e questi restano la base anche mentre aggiungiamo IA, visualizzazione AR/VR e altre funzionalità avanzate. Il terreno è pronto affinché i gemelli digitali diventino onnipresenti nella progettazione, nelle operazioni e nei processi decisionali in tutta l’economia.

Applicazioni nei vari settori

Uno dei motivi per cui i gemelli digitali stanno generando così tanto interesse è la loro versatility – possono modellare praticamente qualsiasi cosa. Ecco come questa tecnologia viene applicata (al 2024–2025) in diversi settori:

Manifattura & Ingegneria Industriale

Nel settore manifatturiero, i gemelli digitali sono al centro della rivoluzione Industry 4.0. Le fabbriche creano gemelli digitali di tutto, dai singoli componenti delle macchine fino alle intere linee di produzione. Questo consente di simulare e ottimizzare i processi in uno spazio virtuale prima di implementare modifiche sul piano di produzione. Ad esempio, le configurazioni delle linee di assemblaggio possono essere testate nel gemello per massimizzare la produttività e i flussi di lavoro robotici possono essere ottimizzati virtualmente. I benefici sono stati tangibili: Gartner prevede un miglioramento del 10% nell’efficienza industriale complessiva grazie all’adozione dei gemelli digitali, grazie alla riduzione dei tempi di inattività non programmati e a una migliore ottimizzazione delle prestazioni research.aimultiple.com. Un caso di studio Deloitte ha rilevato che un produttore che utilizzava un gemello digitale della linea di produzione è riuscito a ridurre i tempi di cambio produzione del 21% simulando diversi scenari di programmazione e layout gray.com.

Progettazione e prototipazione del prodotto: Gli ingegneri utilizzano i gemelli digitali dei prodotti come “prototipi viventi”. Invece di costruire e testare numerosi prototipi fisici, le aziende possono eseguire iterazioni di progettazione sul gemello digitale per vedere come si comporta un prodotto in diverse condizioni. McKinsey ha rilevato che alcuni team di R&S hanno ridotto i cicli di sviluppo fino al 50% affidandosi ai gemelli digitali – accelerando notevolmente il time to market e riducendo i costi di test mckinsey.com. Ad esempio, lo sviluppo da parte di Boeing del jet da addestramento T-7A Red Hawk ha sfruttato così tanto i modelli di gemello digitale che l’aereo è passato dal concept al primo volo in soli 36 mesi. Boeing ha riportato risultati sorprendenti: una riduzione dell’80% delle ore di assemblaggio e del 50% del tempo di sviluppo software, con un miglioramento della qualità al primo tentativo del 75%, grazie all’uso dei gemelli digitali durante tutta la progettazione e produzione digitaltwininsider.com. Questi risultati mostrano perché i produttori stanno correndo a implementare la tecnologia dei gemelli digitali.

Operazioni e Manutenzione: Una volta che i prodotti o le apparecchiature sono in uso, i gemelli digitali consentono la manutenzione predittiva e l’ottimizzazione operativa. I sensori forniscono al gemello dati sulla salute della macchina (vibrazioni, calore, livelli di output, ecc.) e gli algoritmi di intelligenza artificiale li analizzano per prevedere i guasti prima che si verifichino. La compagnia petrolifera Chevron, ad esempio, prevede di risparmiare milioni di dollari in manutenzione entro il 2024 implementando gemelli digitali per anticipare i problemi delle apparecchiature nelle raffinerie gray.com. Allo stesso modo, General Electric ha utilizzato gemelli digitali per i suoi motori a turbina e ha riportato una riduzione del 40% della manutenzione reattiva, raggiungendo una affidabilità del 99,49% nelle operazioni digitaltwininsider.com. Questi miglioramenti si traducono in enormi risparmi sui costi e tempi di attività per gli asset industriali. Inoltre, i gemelli di produzione possono regolare continuamente i processi – ad esempio, modificando le impostazioni delle macchine per ridurre il consumo energetico o migliorare la resa qualitativa in base alle simulazioni del gemello.

Sanità e Medicina

Il settore sanitario sta adottando i gemelli digitali in modi innovativi, dagli ospedali alla medicina personalizzata. Un ospedale potrebbe creare un gemello digitale dell’intera struttura – mappando ogni reparto, letto, turno del personale e dispositivo medico in un modello virtuale. Questo “gemello ospedaliero” può simulare il flusso dei pazienti, l’utilizzo delle risorse e persino le risposte a picchi (come uno scenario pandemico) per ottimizzare l’erogazione delle cure. Si stima che il 66% dei dirigenti sanitari preveda di aumentare gli investimenti nei gemelli digitali nei prossimi tre anni research.aimultiple.com, considerandoli uno strumento chiave per migliorare i risultati dei pazienti e l’efficienza.

Medici che utilizzano un gemello digitale interattivo del corpo umano per la pianificazione e la formazione chirurgica (esempio concettuale) research.aimultiple.com.

Uno dei fronti più entusiasmanti è il gemello digitale del corpo umano. I ricercatori stanno ora creando modelli virtuali di organi, o addirittura di intere fisiologie, per diagnosi e trattamenti personalizzati. Questi gemelli specifici per il paziente integrano dati provenienti da imaging medico, segni vitali, genetica e fattori legati allo stile di vita per rispecchiare lo stato di salute di un individuo. In teoria, un medico potrebbe testare come il cuore gemello di un determinato paziente risponde a un nuovo farmaco o esercitarsi in un intervento chirurgico complesso sul gemello prima di operare sul paziente reale bradley.combradley.com. Questo potrebbe ridurre notevolmente i rischi e il metodo del tentativo ed errore nei trattamenti. Sebbene i gemelli digitali dei pazienti completamente realizzati siano ancora nelle fasi iniziali, i progressi sono in corso – ad esempio, un’università svedese ha costruito un gemello digitale del cuore di un topo a livello di RNA cellulare per studiare gli effetti dei farmaci research.aimultiple.com. Anche le aziende di dispositivi medici utilizzano i gemelli digitali per progettare e testare nuovi dispositivi (come stent o protesi) in condizioni fisiologiche virtuali, accelerando la R&S e garantendo la sicurezza.

Oltre agli individui, i gemelli digitali aiutano nella salute pubblica e nella ricerca biomedica. Gli epidemiologi possono modellare la diffusione delle malattie in un “gemello di popolazione” per testare interventi. E i ricercatori farmaceutici impiegano gemelli digitali di processi biochimici per simulare come un farmaco interagisce nel corpo, potenzialmente riducendo la necessità di tanti trial clinici fisici. In definitiva, i gemelli digitali in sanità promettono una medicina più predittiva, preventiva e personalizzata, anche se sollevano nuove questioni sulla privacy dei dati e sull’etica medica (affrontate più avanti in questo rapporto).

Smart Cities & Infrastrutture

Intere città stanno ottenendo i propri sosia digitali. Urbanisti e amministrazioni locali utilizzano gemelli digitali su scala cittadina per modellare infrastrutture, trasporti, servizi pubblici e persino dati demografici in una piattaforma virtuale olistica. Ad esempio, Orlando, Florida ha costruito un gemello digitale che copre 800 miglia quadrate della regione, completo di edifici renderizzati in 3D e sovrapposizioni di dati in tempo reale xrtoday.com. Funzionari e cittadini possono interagire con questo modello su un grande schermo presso la sede della Orlando Economic Partnership per visualizzare piani di sviluppo o analizzare scenari “what-if” per traffico, trasporto pubblico, cambiamenti di zonizzazione e altro ancora xrtoday.com. Il gemello si aggiorna con i dati cittadini in tempo reale (ad es. sensori del traffico, dati climatici, progetti di costruzione), consentendo ai pianificatori di prevedere l’impatto dei cambiamenti quasi in tempo reale.

Pianificazione urbana: I gemelli digitali delle città sono preziosi per testare politiche in un ambiente privo di rischi. Vuoi vedere come l’aggiunta di una nuova autostrada o la modifica di una linea di autobus influirà sulla congestione? Inserisci i dati nel gemello digitale della città e simula il risultato. Il governo di Singapore, ad esempio, dispone di un noto gemello digitale 3D dell’intera città (Virtual Singapore) utilizzato per simulare tutto, dai flussi di folla al consumo energetico nei diversi piani urbanistici. Questi strumenti aiutano a creare città più intelligenti e resilienti ottimizzando la disposizione e le risposte agli eventi. Uno studio sulle pubblicazioni accademiche ha rilevato che “spazi urbani e smart cities” rappresentano la quota maggiore (47%) dei casi d’uso della ricerca sui gemelli digitali, riflettendo quanto questa applicazione sia diventata prominente research.aimultiple.com.

Gestione delle infrastrutture: Oltre alla pianificazione urbana, i gemelli vengono utilizzati per la gestione operativa delle infrastrutture critiche. Le aziende di servizi pubblici mantengono gemelli digitali di reti elettriche, idriche o di telecomunicazioni per monitorare le condizioni e isolare rapidamente i problemi. Se si rompe una conduttura dell’acqua, il gemello può simulare la deviazione del flusso per minimizzare l’impatto. Nell’ingegneria civile, i gemelli delle infrastrutture di ponti, strade e tunnel consentono un monitoraggio continuo dello stato strutturale: i sensori inviano dati su sollecitazioni o vibrazioni al gemello, così gli ingegneri possono individuare precocemente usura e danni. Ad esempio, Bentley Systems (leader nel software per infrastrutture) ha collaborato con Google nel 2024 per integrare i contenuti geospaziali 3D di alta qualità di Google nella piattaforma di gemelli digitali di Bentley, migliorando il realismo e il contesto per i gemelli delle infrastrutture technologymagazine.com. Questo aiuta i pianificatori a ispezionare virtualmente gli asset in situ e a ottenere informazioni come dove dare priorità alla manutenzione. La visione a lungo termine è che ogni “smart city” avrà una replica digitale vivente, dove gli amministratori potranno simulare qualsiasi cosa, dalle evacuazioni per disastri allo sviluppo di nuovi edifici in VR, prima di prendere decisioni nel mondo reale.

Aerospazio & Difesa

L’industria aerospaziale è stata una delle prime ad adottare il concetto di gemello digitale (fin dai tempi della NASA) e oggi sta portando la tecnologia a nuovi livelli. Gli aerei moderni sono sistemi incredibilmente complessi e produttori come Airbus e Boeing ora utilizzano gemelli digitali durante tutto il ciclo di vita di un velivolo – dalla progettazione e test alle operazioni di volo e manutenzione. Come già detto, l’uso dei gemelli digitali da parte di Boeing ha portato a notevoli efficienze nello sviluppo del jet da addestramento T-7A digitaltwininsider.com. Allo stesso modo, Airbus ha dichiarato di aver risparmiato €201.000 e 1.250 tonnellate di emissioni di CO2 all’anno utilizzando i gemelli digitali per ottimizzare alcuni processi di produzione degli aerei digitaltwininsider.com. Questi risparmi sono stati ottenuti riducendo sprechi e consumi energetici grazie a modifiche guidate dalla simulazione.

Simulazioni di volo e addestramento: In pratica, ogni motore a reazione moderno prodotto da aziende come Rolls-Royce o GE è accompagnato dal suo gemello digitale. Questi gemelli acquisiscono i dati dei sensori in volo (temperature, pressioni, vibrazioni) e aiutano compagnie aeree e forze armate a eseguire la manutenzione predittiva dei motori – programmando gli interventi solo quando necessario ed evitando guasti catastrofici individuando i problemi in anticipo. Anche le agenzie spaziali utilizzano i gemelli digitali: ad esempio, la NASA crea gemelli di navicelle spaziali e rover per simulare virtualmente le missioni e risolvere problemi a milioni di chilometri di distanza. Il prossimo programma Artemis prevede di avere un gemello digitale dettagliato della stazione Gateway lunare per la gestione remota.

Le organizzazioni della difesa utilizzano i gemelli digitali per la pianificazione di scenari e la simulazione di missioni. Il gemello di un caccia può essere usato per testare nuovi aggiornamenti software in innumerevoli missioni virtuali prima di rischiarli in un volo reale. Anche i campi di battaglia e interi sistemi di difesa (navi, reti radar, ecc.) possono essere replicati per simulare strategie di guerra contro avversari simulati. Dato il costo e il rischio dei test nell’aerospazio e nella difesa, i gemelli digitali sono diventati indispensabili per ridurre i rischi delle innovazioni e garantire che i sistemi funzionino come previsto in tutte le condizioni.

Automotive & Trasporti

Il settore automobilistico sta vivendo una trasformazione digitale dei gemelli su più fronti – produzione, progettazione dei veicoli e l’esperienza di guida stessa. Case automobilistiche come Tesla, BMW e Toyota utilizzano ampiamente i gemelli digitali nella progettazione e produzione. I prototipi virtuali delle auto vengono sottoposti a crash test, modellazione aerodinamica e ottimizzazione delle prestazioni in simulazione, riducendo la necessità di numerosi prototipi fisici. Ad esempio, Toyota ha utilizzato i gemelli digitali per perfezionare i processi della propria linea di assemblaggio, ottenendo notevoli risparmi in termini di energia e costi digitaltwininsider.com. Lo stabilimento Nissan nel Regno Unito ha triplicato la produttività e risparmiato decine di migliaia di dollari utilizzando gemelli di simulazione predittiva per ottimizzare la linea di produzione dei propulsori digitaltwininsider.com.

Una volta che le auto sono su strada, i produttori mantengono sempre più spesso un gemello digitale per ogni veicolo – soprattutto per i veicoli elettrici e connessi. Tesla, in particolare, equipaggia le sue auto con una serie di sensori e connettività IoT, consentendo di fatto all’azienda di mantenere una replica digitale dello stato di ogni auto. Questo permette a Tesla di inviare aggiornamenti da remoto, diagnosticare problemi a distanza e persino anticipare guasti o degrado della batteria su singoli veicoli in base ai dati del gemello toobler.com. Anche gli operatori di flotte fanno lo stesso: ad esempio, alcune aziende di autotrasporto utilizzano gemelli digitali dei loro camion per programmare la manutenzione nei momenti ottimali e simulare ottimizzazioni dei percorsi per l’efficienza dei consumi.

Esperienza del cliente: Un’applicazione automobilistica interessante è l’uso dei gemelli digitali per migliorare il coinvolgimento dei clienti. Mercedes-Benz, ad esempio, ha creato dei “gemelli cliente” – modelli virtuali dei loro veicoli con cui i clienti possono interagire in showroom immersivi mckinsey.com. I potenziali acquirenti possono provare il gemello digitale di un’auto in VR, personalizzando le caratteristiche e sperimentando il veicolo senza un test drive fisico. Questo non solo migliora l’esperienza d’acquisto, ma fornisce anche a Mercedes dati sulle preferenze e sui modelli di utilizzo dei clienti tramite il gemello. In futuro, i veicoli nell’era della guida autonoma avranno probabilmente gemelli digitali che apprendono e migliorano costantemente gli algoritmi sulla base dei dati di guida aggregati da molte auto. Anche i sistemi di traffico cittadino si integreranno con modelli di gemelli digitali – ad esempio, simulare il flusso del traffico in un gemello digitale di una rete stradale permette alle aziende di logistica di pianificare i percorsi di consegna ottimali e adattarsi alle condizioni in tempo reale gray.com.

Energia & Utility

Nel settore energetico, i gemelli digitali stanno alimentando operazioni più intelligenti e sostenibili. Le aziende di produzione di energia impiegano gemelli di centrali elettriche, parchi eolici e reti per ottimizzare la produzione e la manutenzione. Il gemello di una turbina eolica può simulare il flusso d’aria e l’usura delle pale per programmare riparazioni preventive prima che una turbina si guasti (evitando costosi tempi di inattività). La divisione energia di General Electric attribuisce alle analisi dei gemelli digitali miglioramenti significativi in affidabilità e risparmi sui costi, come menzionato in precedenza (ad esempio, 11 milioni di dollari risparmiati riducendo i guasti imprevisti) digitaltwininsider.com.

Le aziende elettriche utilizzano gemelli della rete per bilanciare la distribuzione del carico e isolare rapidamente i guasti. Ad esempio, un gemello digitale di una rete elettrica può eseguire simulazioni di contingenza – “Se questa sottostazione si guasta, quale deviazione mantiene le luci accese?” – e quindi aiutare gli ingegneri a rispondere in pochi secondi a incidenti reali. Le aziende petrolifere & del gas creano gemelli delle loro raffinerie e piattaforme offshore per monitorare le condizioni e testare regolazioni che potrebbero migliorare la produttività o la sicurezza. Durante la pandemia, alcune raffinerie hanno operato in modalità semi-remota tramite gemelli digitali, con operatori della sala di controllo che gestivano i processi da remoto interagendo in tempo reale con il gemello dell’impianto.

Le aziende energetiche stanno anche sfruttando i twin per obiettivi di sostenibilità. Siemens ha implementato “digital energy twins” in birrifici industriali che hanno ridotto il consumo energetico del 15-20% per sito e dimezzato le emissioni di CO2, ottimizzando continuamente le operazioni per l’efficienza digitaltwininsider.com. Su scala più ampia, sono in corso sforzi per modellare i sistemi ambientali: l’iniziativa Earth-2 di NVIDIA mira a creare un digital twin del sistema climatico terrestre, così gli scienziati possono simulare scenari di cambiamento climatico con i supercomputer per prevedere meglio gli estremi meteorologici e informare le politiche gamesbeat.com. Un twin di scala terrestre integrerebbe enormi set di dati (immagini satellitari, modelli di fisica climatica) e potrebbe rivoluzionare la ricerca sul clima, diventando di fatto un “simulatore di volo” planetario per testare interventi.

Da questi esempi, è chiaro che i digital twin hanno permeato quasi ogni settore – manifatturiero, sanitario, città, aerospaziale, automobilistico, energetico e altro ancora. Altri esempi degni di nota includono il retail (i negozi usano i twin per modellare il traffico dei clienti e i cambiamenti di layout), le telecomunicazioni (twin di rete per gestire il rollout del 5G) e persino l’agricoltura (gli agricoltori usano twin di suolo e colture per ottimizzare i raccolti). Ovunque ci siano dati fisici di valore da raccogliere e sistemi complessi da ottimizzare, i digital twin possono probabilmente aggiungere valore.

Benefici e Proposta di Valore

Perché così tante organizzazioni si stanno orientando verso i digital twin? La tecnologia offre una serie di vantaggi convincenti e driver di valore aziendale:

• Manutenzione Predittiva & Riduzione dei Fermi: Forse il beneficio più citato, i digital twin permettono la manutenzione basata sulle condizioni invece che su una pianificazione fissa. Analizzando i dati sulle prestazioni in tempo reale, i twin aiutano a prevedere i guasti delle apparecchiature prima che si verifichino, così la manutenzione può essere effettuata just-in-time. Questo riduce i costi di manutenzione e previene costosi fermi imprevisti research.aimultiple.com. Ad esempio, un twin aerospaziale potrebbe rilevare sottili anomalie di vibrazione in un motore e suggerire una riparazione che evita un guasto in volo. Gli studi dimostrano che le aziende possono ridurre significativamente i tempi di inattività – un sondaggio globale ha rilevato che le aziende industriali hanno migliorato l’efficacia di circa il 10% grazie alla manutenzione predittiva basata sui twin research.aimultiple.com.
• Maggiore Efficienza e Produttività: I gemelli digitali offrono una visibilità senza precedenti sulle operazioni, consentendo ottimizzazioni che aumentano la produzione e l’efficienza. Simulando i processi in molti scenari, i gemelli aiutano a identificare i colli di bottiglia e le impostazioni ottimali. Molte organizzazioni riportano aumenti di produttività dal 30 al 60% dopo aver implementato i gemelli digitali negli ambienti di produzione simio.com. Ad esempio, ottimizzare una linea di produzione tramite il suo gemello può ridurre i tempi di ciclo e aumentare la produttività con un minimo di tentativi ed errori sulla linea reale. Un cliente di Schneider Electric ha ottenuto un risparmio sui costi del 20% e un time-to-market più rapido del 50% utilizzando un gemello digitale della macchina per semplificare la messa in servizio e la produzione, mentre un altro produttore ha raddoppiato l’efficienza produttiva e ridotto il consumo energetico del 40% grazie alle ottimizzazioni del gemello digitaltwininsider.com.
• Innovazione più Rapida & Time-to-Market Ridotto: Con i gemelli digitali, lo sviluppo dei prodotti e le modifiche ai processi avvengono molto più velocemente. Gli ingegneri possono iterare rapidamente i progetti nel mondo virtuale. McKinsey osserva che alcune aziende hanno dimezzato i cicli di R&S grazie ai gemelli digitali mckinsey.com. L’eliminazione delle fasi di prototipazione fisica accelera l’innovazione. Inoltre, i problemi vengono scoperti virtualmente (e in anticipo), riducendo costosi rifacimenti successivi designnews.com. Come ha sottolineato il CEO di Siemens Roland Busch, la simulazione digitale consente di “allestire nuove linee di produzione o simulare le funzioni di un cuore umano” e modificare i progetti in tempo reale, evitando ampi rifacimenti e riprogettazioni in seguito designnews.com. Il risultato non è solo velocità ma anche una migliore qualità al primo tentativo – il miglioramento del 75% nella qualità ingegneristica al primo colpo ottenuto da Boeing sul T-7A è un esempio significativo digitaltwininsider.com.
• Migliore presa di decisioni tramite simulazione: I digital twin fungono da banchi di prova ad alta fedeltà per i decisori. Consentono ai leader di mettere in atto scenari ipotetici (da piccoli cambiamenti di processo a risposte a grandi disastri) e vedere i probabili risultati, supportati dai dati. Questo riduce notevolmente i rischi delle decisioni strategiche. Un articolo di Harvard Business Review ha descritto come i twin strategici permettano ai dirigenti di eseguire simulazioni di interruzioni di mercato o della catena di approvvigionamento e trovare risposte robuste deloitte.com. Nella gestione della supply chain, un twin può simulare l’intera rete logistica – permettendo a un’azienda di sperimentare, ad esempio, lo spostamento di un fornitore o la riprogrammazione digitale delle spedizioni per prevedere gli impatti su costi e tempi di consegna prima di prendere decisioni nella realtà mckinsey.com. Alcune aziende hanno aumentato la loro velocità di decisione del 90% grazie agli insight derivati dai twin, poiché possono valutare le opzioni in giorni invece che in mesi mckinsey.com.
• Risparmio sui costi e ottimizzazione delle risorse: Quasi tutti i punti sopra si traducono in risparmi – grazie a meno tempi di inattività, meno sprechi e un uso più efficiente delle risorse. Esempi specifici: il twin di una fabbrica Unilever ha ridotto i falsi allarmi del 90%, diminuendo le interruzioni e risparmiando lavoro digitaltwininsider.com. L’uso dei twin virtuali di fabbrica da parte di Mercedes-Benz ha dimezzato i tempi di costruzione di nuovi impianti di assemblaggio, con enormi risparmi in spese di capitale digitaltwininsider.com. I twin aiutano anche a ottimizzare l’uso di energia e risorse, contribuendo agli obiettivi di sostenibilità (come dimostra il twin energetico di Siemens che ha ridotto del 50% la CO2 di un birrificio digitaltwininsider.com). Anche nella manutenzione, risolvere i problemi al primo tentativo grazie alle diagnosi dei twin consente di risparmiare su ricambi e ore di tecnico.
• Esperienze cliente migliorate: I digital twin possono anche generare benefici in termini di ricavi migliorando il coinvolgimento e la personalizzazione per il cliente. Ad esempio, i gemelli virtuali dei prodotti permettono ai clienti di sperimentare e personalizzare i prodotti in modi immersivi (come nello scenario del test drive virtuale di Mercedes), il che può differenziare un marchio e aumentare le vendite mckinsey.com. Nei servizi, avere un digital twin di un cliente (in termini di modelli di utilizzo o preferenze) può aiutare a personalizzare i servizi in modo unico per ciascuno, aumentando la soddisfazione. McKinsey ha rilevato che le organizzazioni che utilizzano gemelli digitali dei clienti hanno visto aumenti di fatturato fino al 10% offrendo esperienze più immersive e personalizzate mckinsey.com.
• Resilienza e mitigazione del rischio: Comprendendo i sistemi attraverso i loro gemelli, le aziende diventano più resilienti agli shock. Un digital twin può evidenziare le vulnerabilità di un sistema (come punti di guasto singoli in una catena di fornitura o in una linea di produzione) così da poter sviluppare piani di emergenza. Nelle operazioni, i gemelli aiutano a mantenere la stabilità in una varietà di condizioni consentendo aggiustamenti rapidi. McKinsey osserva che i digital twin aumentano la resilienza agli shock di domanda e offerta, poiché le aziende possono simulare e prepararsi a vari scenari (ad esempio, perdita improvvisa di un fornitore, picchi di domanda) e quindi rispondere senza caos mckinsey.com.

In sintesi, la proposta di valore dei digital twin è molteplice: costi inferiori, maggiore disponibilità, sviluppo più rapido, qualità migliore e decisioni più intelligenti, tutti fattori che contribuiscono al vantaggio competitivo. In sostanza, offre alle organizzazioni una sfera di cristallo (attraverso l’analisi predittiva) e un sandbox (per sperimentazioni sicure) per le loro operazioni fisiche. Come ha affermato un esperto Siemens, “I digital twin possono continuare a raccogliere dati durante l’intero ciclo di vita operativo di un prodotto… tali informazioni supportano l’ottimizzazione durante le operazioni e aiutano gli ingegneri a preparare la prossima generazione di un prodotto.” gray.com Imparando continuamente dal mondo reale, il gemello aiuta a migliorare sia le operazioni attuali che i progetti futuri.

Tuttavia, ottenere questi benefici non è automatico – comporta sfide e requisiti, che affrontiamo di seguito.

Sfide, limitazioni e considerazioni etiche

Come ogni tecnologia trasformativa, i digital twin presentano la loro quota di sfide, limitazioni e questioni etiche. Implementare e utilizzare i gemelli non è un’impresa banale, e le organizzazioni devono affrontare questi ostacoli:

• Gestione e qualità dei dati: Un gemello digitale è valido solo quanto i dati che riceve. Garantire dati di alta qualità e in tempo reale dagli asset fisici può essere una sfida. Richiede l’implementazione di reti di sensori robuste e dispositivi IoT, e la loro manutenzione durante tutto il ciclo di vita dell’asset simio.com. Molte macchine più vecchie non sono state progettate per essere connesse, quindi l’installazione di sensori o l’integrazione di fonti di dati disparate rappresenta un ostacolo tecnico. Inoltre, i gemelli generano enormi flussi di dati che devono essere archiviati, elaborati e analizzati (spesso nel cloud). L’integrazione dei dati da più fonti (telemetria delle apparecchiature, sensori ambientali, sistemi aziendali) può essere complessa. Dati di scarsa qualità (rumorosi, ritardati o incompleti) possono portare a un gemello inaccurato e a intuizioni errate. Pertanto, le aziende hanno bisogno di una solida governance dei dati e forse di tecniche di IA per filtrare e validare i dati del gemello.
• Complessità e costi: Costruire un gemello digitale ad alta fedeltà può essere intensivo in termini di risorse. Potrebbe richiedere software di simulazione avanzati, modellazione 3D ed esperti di IA per lo sviluppo. Il costo iniziale e lo sforzo per creare un gemello dettagliato (e il costo continuo per mantenerlo e processarne i dati) possono essere significativi, scoraggiando le aziende più piccole. C’è anche la complessità della modellazione: non tutti i sistemi sono facilmente modellabili in software, specialmente i processi altamente complessi o emergenti. Alcuni critici sottolineano che, per sistemi estremamente complessi, un gemello completamente accurato potrebbe essere praticamente irraggiungibile o richiederebbe troppa potenza computazionale per essere in tempo reale. Le organizzazioni devono decidere il livello di dettaglio necessario in un gemello (un modello semplice è più facile ma meno informativo, mentre un modello completo basato sulla fisica può essere pesante). Trovare il giusto equilibrio è una sfida.
• Preoccupazioni sulla privacy: Quando i gemelli digitali coinvolgono dati relativi agli esseri umani (come i dati sanitari dei pazienti in un gemello medico o i dati sul comportamento personale in un gemello di città intelligente), la privacy diventa una preoccupazione fondamentale bradley.com. I gemelli operano aggregando grandi quantità di dati, alcuni dei quali altamente sensibili. Le moderne leggi sulla privacy (GDPR in Europa, HIPAA in ambito sanitario, ecc.) impongono regole rigorose sulla minimizzazione dei dati, il consenso e il diritto alla cancellazione dei dati. Ma il valore di un gemello digitale deriva dall’accumulo e dal dettaglio dei dati storici – qui c’è una tensione. Ad esempio, se una persona revoca il consenso all’utilizzo dei propri dati, la parte del gemello che la rappresenta deve essere cancellata? Come si può anonimizzare un gemello che è pensato per rispecchiare uno specifico individuo? bradley.com Queste sono questioni spinose. I gemelli digitali delle città che utilizzano dati delle telecamere o dei telefoni cellulari per modellare le folle devono prestare attenzione ad anonimizzare e aggregare le informazioni per evitare preoccupazioni legate alla sorveglianza. Gli sviluppatori devono integrare le protezioni della privacy nella progettazione del gemello (privacy-by-design), garantire il corretto consenso e la trasparenza dei dati, e potenzialmente implementare un’aggregazione dei dati che rispetti i diritti individuali bradley.com. Il mancato rispetto di ciò potrebbe non solo violare le leggi, ma anche minare la fiducia pubblica nelle tecnologie dei gemelli.
• Rischi per la sicurezza: Per loro natura, i digital twin sono profondamente connessi: uniscono la tecnologia operativa alle reti IT e spesso si collegano a Internet (piattaforme cloud). Questo può ampliare la superficie di attacco per le minacce informatiche bradley.com. Se un hacker dovesse violare un sistema di digital twin, potrebbe manipolare i dati o il modello – nei casi peggiori, se il twin ha collegamenti di controllo con apparecchiature fisiche, ciò potrebbe causare danni nel mondo reale. Proteggere i flussi di dati e le piattaforme dei twin è quindi fondamentale. I twin si basano su una trasmissione continua di dati dai sensori IoT; questi dispositivi sono notoriamente vulnerabili se non adeguatamente protetti (password di default, ecc.). Un twin potrebbe anche, involontariamente, fornire una mappa dettagliata di un impianto agli avversari se vi accedessero (poiché è un modello dettagliato di come funziona uno stabilimento o una rete). Per mitigare questo rischio, le aziende devono implementare crittografia, controlli di accesso rigorosi, segmentazione della rete per i sistemi twin e monitoraggio costante delle anomalie (alcune stanno persino creando “honeypot” o gemelli digitali fantasma per rilevare intrusioni) gray.com. Il Dipartimento dell’Energia degli Stati Uniti e GE hanno lavorato su un sistema di cybersicurezza “digital ghost” che apprende i modelli normali di una rete di twin e segnala qualsiasi deviazione come potenziale intrusione informatica gray.com. Questo tipo di approccio sarà sempre più importante man mano che i twin diventeranno parte integrante delle operazioni.
• Dilemmi etici: L’etica nell’uso dei digital twin può essere piuttosto complessa, soprattutto in contesti medici e umani. Ad esempio, se un digital twin sanitario del tuo cuore scopre un rischio grave precedentemente sconosciuto, qual è l’obbligo dell’operatore sanitario? Dovrebbe informarti anche se non era quello lo scopo originale del twin? bradley.com E se i dati del twin fossero stati anonimizzati per la privacy, potrebbero comunque risalire a te per avvisarti? Ci sono scenari in cui un twin potrebbe prevedere qualcosa di sensibile (come una predisposizione genetica a una malattia): gestire responsabilmente tali informazioni è una questione aperta. C’è anche il rischio di uso improprio: poiché le normative stanno ancora rincorrendo, qualcuno potrebbe utilizzare i dati dei digital twin in modi non etici (ad esempio, un assicuratore che ottiene un twin sanitario per modificare i premi, o un datore di lavoro che monitora i twin dei lavoratori per la produttività in modo invasivo). Il bias è un’altra preoccupazione: se gli algoritmi che guidano un twin (ad esempio, per una smart city) sono distorti, potrebbero portare a risultati ingiusti (come una cattiva allocazione delle risorse). Poiché i twin rendono facile individualizzare il trattamento o il servizio (“la decontestualizzazione dei digital twin” su una singola persona o cosa bradley.com), alcuni eticisti temono che ciò possa ridurre l’equità generale o portare a discriminazioni se non ben regolamentato. La trasparenza sarà cruciale: le persone dovrebbero sapere se le decisioni (mediche, finanziarie, ecc.) sono informate da un loro digital twin e avere qualche possibilità di ricorso o comprensione di quel processo.
• Interoperabilità e standard: Con molti fornitori e piattaforme che creano soluzioni di digital twin (Siemens, Microsoft Azure Digital Twins, IBM, ecc.), l’interoperabilità è una preoccupazione. Se ognuno utilizza formati proprietari, integrare twin di sistemi diversi (o trasferire un modello di twin da una piattaforma all’altra) può essere difficile. Iniziative come il Digital Twin Consortium stanno cercando di sviluppare standard e best practice per garantire che i diversi sistemi di twin possano lavorare insieme o almeno parlare linguaggi di dati comuni. Finché gli standard non matureranno, le aziende potrebbero affrontare problemi di lock-in con i fornitori o difficoltà di integrazione quando espandono l’implementazione dei digital twin in tutta l’azienda.
• Gap di competenze: Costruire e sfruttare i digital twin richiede competenze multidisciplinari: specialisti IoT, data scientist, ingegneri di simulazione ed esperti di dominio. Attualmente c’è una carenza di professionisti con esperienza in questa esatta convergenza. Le aziende spesso devono investire in formazione o affidarsi a consulenti esperti per iniziare. Con la crescita dell’adozione dei digital twin, probabilmente vedremo maggiore attenzione alla formazione della forza lavoro (università che aggiungono programmi pertinenti, ecc.). Ma nel breve termine, talento ed esperienza possono essere un fattore limitante.

Nonostante queste sfide, nessuna è insormontabile. Tuttavia, richiedono strategie proattive. Ad esempio, dovrebbero essere istituiti solidi quadri di governance per qualsiasi iniziativa di digital twin su larga scala – coprendo il consenso sui dati, la cybersicurezza (con modellazione continua delle minacce) e linee guida chiare sull’uso etico delle informazioni generate dai twin. Molte organizzazioni creano team interfunzionali (IT, legale, operations, ecc.) per supervisionare i loro programmi di digital twin, garantendo la conformità e affrontando i rischi. Con la maturazione della tecnologia, possiamo anche aspettarci che i regolatori emettano linee guida più chiare su privacy e standard di sicurezza per i digital twin (proprio come esistono regolamenti per i dispositivi automobilistici e medici).

Erin Illman, esperta di diritto tecnologico, ha osservato che la tecnologia dei digital twin “rientra pienamente in molte delle questioni di privacy, sicurezza ed etica che affliggono generalmente le nuove tecnologie” e invita gli sviluppatori a considerare come i diritti sui dati (come la cancellazione o la revoca del consenso) funzionerebbero quando tali dati fanno parte della base di conoscenza di un twin bradley.com. È un invito alla vigilanza: anche mentre ci entusiasmiamo per i twin, dobbiamo progettarli responsabilmente. In sintesi, i digital twin hanno un potenziale immenso, ma costruire fiducia in essi – per utenti, consumatori e società – sarà fondamentale. Affrontare privacy, sicurezza ed etica non è solo una formalità normativa; è essenziale per l’accettazione diffusa di questi sosia digitali nella nostra vita quotidiana.

Tendenze attuali e sviluppi emergenti (2025 e oltre)

Nel 2025, la tecnologia dei digital twin continua a evolversi rapidamente, influenzata dai progressi paralleli in AI, informatica e connettività. Ecco alcune delle principali tendenze che stanno plasmando il panorama dei digital twin:

• Twin potenziati dall’AI (Cognitive Twins): L’integrazione di intelligenza artificiale e machine learning con i digital twin è una tendenza dominante. L’AI non solo aiuta ad analizzare la grande quantità di dati dei twin, ma consente sempre più ai twin di diventare predittivi e prescrittivi. I twin avanzati utilizzano modelli di machine learning per prevedere stati futuri o rilevare anomalie che gli esseri umani potrebbero non notare. Stiamo anche assistendo all’ascesa della Generative AI nei twin – ad esempio, usando modelli generativi per simulare variazioni realistiche di scenari. McKinsey osserva che la generative AI può semplificare il deployment dei digital twin generando automaticamente alcuni modelli o colmando lacune nei dati mckinsey.com. Con l’AI, i twin stanno evolvendo da monitor reattivi a sistemi adattivi e auto-ottimizzanti. Un twin industriale potrebbe regolare automaticamente un processo in tempo reale per ottimizzare la resa, utilizzando il reinforcement learning. Questo prefigura un futuro di twin sempre più autonomi che richiedono un intervento umano minimo.
• Convergenza con il Metaverso (XR e Visualizzazione Immersiva): I termini di tendenza “metaverso industriale” o “metaverso aziendale” spesso si concentrano sui gemelli digitali. In sostanza, man mano che le tecnologie AR/VR e di visualizzazione 3D migliorano, l’interazione con i gemelli digitali diventa più immersiva. I dirigenti possono “camminare attraverso” il gemello digitale di una fabbrica in VR o sovrapporre un gemello a un asset fisico tramite occhiali AR durante la manutenzione. Il CEO di Siemens Roland Busch è un forte sostenitore di questo, affermando che il metaverso industriale – abilitato da gemelli digitali, simulazione e IA – permetterà alle persone di svolgere compiti complessi più velocemente e con maggiore precisione tramite ambienti immersivi designnews.com. Vediamo partnership come quella tra Siemens e NVIDIA che collaborano per portare i gemelli industriali di Siemens nella piattaforma 3D Omniverse di NVIDIA, unendo modelli basati sulla fisica con visualizzazioni ad alta fedeltà e persino collegandosi all’hardware AR/VR di Sony designnews.com. La tendenza suggerisce che nel prossimo futuro, progettare o risolvere problemi tramite un gemello digitale sembrerà un videogioco – intuitivo e visivo – il che potrebbe democratizzarne l’uso oltre gli ingegneri. Ad esempio, al CES 2024, Siemens ha presentato un prototipo di casco per il metaverso che utilizza la VR per permettere agli ingegneri di progettare un cruscotto auto in un gemello virtuale, rendendo l’esperienza interattiva e persino divertente designnews.com. Questa fusione tra gemelli e XR (realtà estesa) è destinata a trasformare i processi di formazione, collaborazione e progettazione.
• Scala e Federazione dei Gemelli: Con la crescente adozione, le organizzazioni stanno passando da singoli gemelli digitali a reti di gemelli. Invece di avere solo il gemello di una macchina, costruiscono gemelli integrati di interi sistemi produttivi o catene di fornitura. Questo richiede standard e framework interoperabili. Sta emergendo il concetto di Gemello Digitale di un’Organizzazione (DTO) – dove un’azienda crea uno specchio virtuale non solo delle attrezzature, ma anche di processi, persone e KPI, per simulare i risultati aziendali end-to-end research.aimultiple.com. Questo amplia la portata del gemello da strumento operativo a strumento strategico. Stiamo anche vedendo gemelli federati in settori come l’aerospaziale, dove i gemelli di diverse aziende (produttore di motori, produttore di fusoliere, operazioni della compagnia aerea) possono interconnettersi per una visione olistica. Iniziative come le partnership del Digital Twin Consortium (ad esempio, con lo Smart Cities Council digitaltwinconsortium.org) indicano una spinta verso ecosistemi di gemelli condivisi tra organizzazioni e regioni. Entro il 2025, si prevede che piattaforme di “gemelli” più standardizzate consentiranno alle aziende di collegare vari modelli e fonti di dati, creando gemelli compositi ricchi su scala più ampia.
• Edge e Calcolo in Tempo Reale: Per ridurre la latenza e la dipendenza dalla connettività cloud, sempre più implementazioni di twin avvengono all’edge (sul bene fisico o nelle sue vicinanze). Questo è cruciale per applicazioni sensibili al tempo – ad esempio, un twin di una turbina eolica che non può attendere i tempi di risposta del cloud per regolare in tempo reale l’inclinazione delle pale durante le raffiche di vento. I progressi nell’hardware edge computing (GPU, gateway IoT) permettono di eseguire localmente anche simulazioni complesse. Si vedono anche “twin ibridi” in cui i calcoli pesanti vengono eseguiti nel cloud, ma un modello leggero gira sull’edge per le esigenze immediate. Il lancio delle reti 5G favorisce ulteriormente questa tendenza, abilitando il trasferimento di dati ad alta larghezza di banda e bassa latenza dagli asset all’edge/cloud, importante per aggiornamenti in tempo reale dei twin (come nei veicoli connessi o nel controllo remoto della robotica).
• Digital Twin Personali e Uso Consumer: Sebbene inizialmente una tecnologia B2B/industriale, l’idea dei digital twin personali sta emergendo. Visionari tecnologici suggeriscono che gli individui potrebbero avere versioni digitali AI di sé stessi per gestire compiti o modellare il proprio comportamento. Ad esempio, il CEO di Zoom ha ipotizzato avatar AI “digital twin” che potrebbero partecipare alle riunioni al tuo posto foxbusiness.com, businessinsider.com. Il CEO di Nvidia Jensen Huang ha recentemente affermato che, con i progressi in AI e biologia, “la nostra capacità di avere un digital twin dell’essere umano è plausibile” in un futuro prossimo laptopmag.com. Questo potrebbe rivoluzionare la sanità (come discusso), ma solleva anche questioni filosofiche. Nell’istruzione, alcuni prevedono twin degli studenti per personalizzare l’apprendimento. Sebbene ancora in gran parte sperimentale, è un ambito da tenere d’occhio man mano che le capacità dell’AI progrediscono – il 2024 ha visto un’ondata di discussioni sui “cloni” AI per le persone sia nel lavoro che nella vita privata.
• Focus su Sostenibilità e Clima: C’è una forte tendenza all’uso dei gemelli digitali per guidare iniziative di sostenibilità. Dall’ottimizzazione dell’uso energetico in edifici e città alla progettazione di prodotti più ecologici, i gemelli sono visti come abilitatori chiave per il raggiungimento degli obiettivi climatici. Come già detto, le aziende stanno utilizzando gemelli energetici per ridurre l’impronta di carbonio digitaltwininsider.com. Un altro esempio è il concetto di gemello digitale dell’ambiente terrestre: alla fine del 2024, Nvidia ha annunciato progressi sulla sua piattaforma di simulazione climatica Earth-2, mirata a previsioni climatiche ad altissima risoluzione gamesbeat.com. Allo stesso modo, il progetto Destination Earth dell’Unione Europea sta lavorando a un gemello digitale planetario per testare le politiche climatiche. Possiamo aspettarci più partnership pubblico-private focalizzate su gemelli ambientali – in sostanza, l’uso della tecnologia per affrontare sfide globali come il cambiamento climatico, la resilienza ai disastri e la gestione delle risorse.
• Investimenti del Governo e del Settore Pubblico: I governi stanno riconoscendo l’importanza strategica dei gemelli digitali. Negli Stati Uniti, il CHIPS and Science Act del 2022 ha incluso finanziamenti per l’avanzamento della tecnologia dei gemelli digitali nella manifattura. Nel novembre 2024, il Dipartimento del Commercio degli Stati Uniti ha annunciato un finanziamento di 285 milioni di dollari (parte di un’iniziativa da 1 miliardo) per istituire un nuovo istituto focalizzato sui gemelli digitali per la produzione di semiconduttori nist.gov. Questo istituto “SMART USA” mira a promuovere la R&S nell’uso dei gemelli per innovare la progettazione e la produzione di chip, indicando quanto il governo consideri critici i gemelli per il futuro della manifattura high-tech nist.gov. Altri paesi come Singapore, Cina ed Emirati Arabi Uniti stanno investendo molto in gemelli digitali per le smart city e in centri di ricerca sui gemelli digitali. Un tale supporto probabilmente accelererà le innovazioni e la standardizzazione nel settore.
• Evoluzione delle normative e degli standard: Con l’adozione crescente, anche il 2024–2025 sta vedendo progressi nello sviluppo di standard e quadri normativi per i digital twin. Organizzazioni come ISO e IEEE hanno gruppi di lavoro sulla terminologia dei digital twin e sulle architetture di riferimento. I settori stanno formulando linee guida (ad esempio, le autorità dell’aviazione stanno studiando gli aspetti di certificazione dell’uso dei digital twin nella progettazione degli aeromobili). La presenza di ambasciatori del Digital Twin Consortium in varie regioni digitaltwinconsortium.org suggerisce una collaborazione globale per unificare le migliori pratiche. Ci aspettiamo linee guida più chiare sulla proprietà dei dati dei twin, requisiti di validazione dei modelli (soprattutto per usi critici per la sicurezza) e forse certificazioni per le soluzioni twin. Con il consolidarsi di questi quadri, si rafforzerà la fiducia per un’adozione più ampia, soprattutto nei settori più avversi al rischio.

In sostanza, i digital twin stanno diventando più intelligenti, più immersivi e più integrati. Non sono modelli digitali statici; stanno diventando sistemi viventi e in apprendimento che lavoreranno fianco a fianco con esseri umani e agenti AI. Il termine “twin” potrebbe persino evolversi man mano che questi sistemi acquisiscono una propria autonomia (alcuni parlano di “digital twin cognitivi” per quelli dotati di AI). Un altro esperto ha osservato che i digital twin sono fondamentali per l’era in arrivo perché “tutto ciò che si muove sarà robotico” e quei robot avranno bisogno di controparti virtuali per la progettazione e la gestione laptopmag.com. Questo evidenzia il futuro intrecciato di robotica, AI e twin.

Nel complesso, la traiettoria indica che la tecnologia dei digital twin sarà un elemento fondamentale della trasformazione digitale delle industrie, proprio come internet o il cloud lo sono stati nei decenni precedenti. Man mano che strumentiamo sempre più il mondo fisico e lo modelliamo, il confine tra realtà e simulazione si farà sempre più sottile – offrendo enormi opportunità di ottimizzazione e innovazione, a patto di gestire il percorso in modo responsabile.

Notizie e innovazioni degne di nota (2024–2025)

Negli ultimi due anni ci sono stati molti progetti e annunci di digital twin di grande rilievo. Ecco alcuni sviluppi degni di nota che evidenziano il dinamismo di questo settore:

• Gemello Digitale Regionale di Orlando: Come accennato in precedenza, l’Orlando Economic Partnership ha presentato uno dei più grandi gemelli digitali 3D di città mai realizzati, che copre 800 miglia quadrate della regione di Orlando xrtoday.com. Completato nel 2023 in collaborazione con Unity Technologies, questo gemello integra dati in tempo reale su trasporti, servizi pubblici e altro ancora. Nel 2024, Fast Company ha riconosciuto il gemello di Orlando come una delle “Prossime Grandi Novità nella Tecnologia”, sottolineando come stia spingendo i confini dello sviluppo economico e della pianificazione urbana xrtoday.com. Il progetto viene utilizzato per attrarre aziende offrendo loro un tour immersivo dei dati della regione e per affrontare le sfide urbane (traffico, adattamento climatico) tramite simulazione xrtoday.com. Il successo di Orlando potrebbe servire da modello per altre città; infatti, è iniziata la corsa globale alla creazione di gemelli digitali per le smart city.
• 1 miliardo di dollari di investimenti USA nei Gemelli Digitali per i semiconduttori (SMART USA): Alla fine del 2024, il governo degli Stati Uniti (nell’ambito del CHIPS Act) ha annunciato una grande iniziativa per istituire un istituto Manufacturing USA dedicato alla tecnologia dei gemelli digitali per i semiconduttori nist.gov. L’istituto, che avrà sede in North Carolina e sarà chiamato SMART USA, si concentrerà sullo sviluppo e l’utilizzo dei gemelli per migliorare la progettazione e i processi produttivi dei chip nist.gov. L’obiettivo è stimolare l’innovazione nazionale nei semiconduttori sfruttando i gemelli per simulare e ottimizzare le fasi di fabbricazione, potenzialmente riducendo i cicli di sviluppo dei nuovi chip e migliorando le rese. La Segretaria al Commercio Gina Raimondo ha sottolineato che queste “nuove capacità dei Gemelli Digitali” permetteranno la collaborazione con esperti a livello globale e daranno impulso alla prossima frontiera della tecnologia dei semiconduttori nist.gov. Questa mossa non solo immette fondi nella R&S sui gemelli digitali, ma segnala anche una priorità strategica a livello nazionale per i gemelli digitali.
• Partnership tra Siemens & NVIDIA per l’Industrial Metaverse: Nel 2022–2023, il colosso dell’ingegneria Siemens AG e il leader della grafica NVIDIA hanno annunciato una partnership per collegare Siemens Xcelerator (la sua piattaforma di digital twin) con NVIDIA Omniverse. Nel corso del 2023–2024, gli aggiornamenti di questa collaborazione hanno mostrato Siemens utilizzare la tecnologia AI e di visualizzazione di NVIDIA per potenziare i suoi gemelli industriali. Un risultato descritto nel 2024 è stato l’integrazione da parte di Siemens del ray-tracing in tempo reale di Omniverse per creare un “Digital Reality Viewer” all’interno del suo software Teamcenter PLM, consentendo la visualizzazione fotorealistica dei gemelli di prodotto tramite il cloud nvidia.com. È stato inoltre riportato che collegare gli strumenti di simulazione all’AI generativa di NVIDIA ha permesso agli ingegneri di utilizzare l’AI nei loro flussi di lavoro nvidia.com. In modo analogo, Siemens ha collaborato con Sony per sviluppare un visore AR/VR (presentato al CES 2024) pensato per l’ingegneria immersiva con i digital twin designnews.com. Questi sforzi hanno attirato l’attenzione come passi verso un metaverso industriale in cui più strumenti aziendali interoperano in uno spazio virtuale condiviso. Sottolinea come le grandi aziende tecnologiche si stiano aggregando attorno agli ecosistemi dei digital twin.
• Partnership tra Bentley Systems & Google Geospatial: Nell’ottobre 2024, la società di software per infrastrutture Bentley Systems ha annunciato una partnership strategica con Google per integrare i dati geospaziali 2D e 3D di alta qualità della Google Maps Platform (come le 3D Tiles fotorealistiche delle città) nei digital twin infrastrutturali di Bentley manufacturingdigital.com. Portando i ricchi dati cartografici di Google nei modelli ingegneristici, questa mossa migliora il contesto e il realismo dei gemelli per strade, ferrovie, utilities e edifici. Gli ingegneri possono ora collocare il gemello del loro progetto all’interno di una replica digitale accurata dell’ambiente circostante, migliorando le decisioni progettuali e le presentazioni agli stakeholder. Questa partnership evidenzia la tendenza alla convergenza tra i dati GIS tradizionali e i digital twin guidati dall’IoT, e come i giganti tech (Google in questo caso) stiano entrando nell’arena dei twin tramite i loro asset di dati.
• L’espansione di Unity nei Digital Twins: Unity, nota per il suo motore di gioco, si sta espandendo nelle soluzioni aziendali. Nel 2023, Unity ha nominato un VP dei Digital Twins e ha iniziato a mostrare come il suo motore 3D in tempo reale possa alimentare i twin (come il progetto di Orlando). Nell’aprile 2024, il responsabile dei Digital Twins di Unity Dave Rhodes ha dimostrato come Unity integrerà AI, machine learning e analytics per ampliare i casi d’uso dei twin nel progetto di Orlando xrtoday.com. Il coinvolgimento di Unity è notevole perché porta visualizzazioni di alto livello e una vasta community di sviluppatori, potenzialmente accelerando la creazione di twin interattivi per fabbriche, edifici e città, rendendo più facile per gli sviluppatori lavorare su una piattaforma familiare.
• Collaborazioni sui Digital Twin in Sanità: Nel settore sanitario, si è formata una partnership interessante tra Siemens Healthineers e Medical University of South Carolina (MUSC) con l’obiettivo di sviluppare soluzioni di digital twin per ospedali e percorsi di cura dei pazienti. Entro il 2024, questa collaborazione ha riportato progressi nell’uso dei twin per ottimizzare le operazioni ospedaliere e persino per modellare alcuni processi di trattamento dei pazienti research.aimultiple.com. Sebbene sia ancora agli inizi, è un segnale di come il mondo accademico e l’industria stiano collaborando per validare la tecnologia dei twin in ambito clinico. Un altro aggiornamento in sanità: startup e grandi aziende tech stanno esplorando iniziative di “paziente virtuale” – ad esempio, nel 2024, una startup ben finanziata stava lavorando a un digital twin del sistema immunitario umano per testare virtualmente le risposte ai farmaci, riflettendo il crescente interesse nel settore biotech.
• Produzione automobilistica e Omniverse: Nel mondo automotive, BMW Group ha fatto notizia per i suoi sforzi sui digital twin. BMW ha costruito una replica di un intero stabilimento automobilistico in NVIDIA Omniverse per simulare la produzione (un’iniziativa iniziata nel 2021 e poi ampliata). A metà 2024, BMW ha annunciato che l’utilizzo di questa fabbrica virtuale ha portato a un guadagno stimato del 30% in efficienza nella pianificazione e a una riduzione delle modifiche in cantiere durante la costruzione digitaltwininsider.com. In sostanza, perfezionando prima le linee di assemblaggio nel digital twin, hanno risparmiato tempo e costi nel mondo reale. Il successo di BMW ha spinto altri a seguire l’esempio – ad esempio, Toyota e Jaguar Land Rover hanno poi collaborato con aziende di chip per fare altrettanto, e abbiamo visto Ford Motor collaborare su un twin predittivo per ridurre i costi di qualche punto percentuale nelle loro operazioni digitaltwininsider.com. Si tratta di percentuali relativamente piccole, ma nei margini dell’automotive sono sostanziali. È notevole la rapidità con cui queste tecniche vengono adottate in tutto il settore.
• Hub Digital Twin del Settore Pubblico: Il 2024 ha visto il lancio di alcuni hub di digital twin a livello nazionale. Ad esempio, il Regno Unito ha istituito un National Digital Twin programme sotto il suo Centre for Digital Built Britain, con l’obiettivo di creare un quadro di gestione delle informazioni per collegare i twin delle infrastrutture a livello nazionale (proseguendo il lavoro degli anni precedenti ma guadagnando slancio nel ’24). Allo stesso modo, l’Australia ha iniziato a sviluppare un digital twin del proprio mercato elettrico per pianificare meglio la transizione alle rinnovabili. Questi sforzi potrebbero non fare notizia sulle prime pagine, ma indicano una seria istituzionalizzazione della tecnologia twin nella pianificazione pubblica.
• Digital Twin nello Spazio e nella Difesa: Una nota rapida dalla difesa: alla fine del 2023, l’US Air Force ha aperto una gara per un concetto di “Operational Twin” per modellare digitalmente interi teatri di missione e addestrare l’IA in guerre simulate. Nel frattempo, nello spazio, aziende come Lockheed Martin stanno ora consegnando satelliti con modelli digital twin che vivono sulla Terra per il monitoraggio continuo dello stato del satellite. Anche la NASA, nel 2025, ha annunciato piani per un digital twin completo di un habitat su Marte per assistere gli astronauti nelle future missioni con equipaggio. Questi esempi illustrano come, anche in settori altamente sensibili, i twin stiano diventando infrastrutture essenziali.

Ogni settimana sembra portare nuove notizie sui digital twin – che si tratti di una startup che raccoglie fondi per una nuova piattaforma twin o di una città che annuncia un progetto di digital twin. Gli esempi sopra danno un’idea della scala (città, nazioni, aziende globali) e dell’ambito (dai chip al clima alla sanità) coinvolti. È un momento entusiasmante in cui progetti pionieristici stanno validando la tecnologia e ispirando altri. Come ha scherzato un dirigente, “I digital twin stanno rapidamente diventando una soluzione fondamentale” nelle implementazioni enterprise di XR e IoT in tutti i settori xrtoday.com.

Con così tanto slancio, è probabile che nei prossimi anni i digital twin passino da progetti speciali a strumenti operativi standard in molte organizzazioni.

Conclusione

I digital twin sono usciti dal regno delle parole d’ordine high-tech per diventare uno strumento pratico e rivoluzionario in tutti i settori. Nel 2025, si trovano all’intersezione tra i nostri mondi fisico e digitale – fornendo un ponte che ci permette di comprendere, prevedere e migliorare i risultati reali attraverso modelli virtuali. Un digital twin può essere semplice come un modello 3D alimentato da dati di una singola macchina, o complesso come una città completamente simulata o un organo umano. In tutti i casi, l’idea di base è la stessa: rispecchiando la realtà in un mezzo digitale, otteniamo superpoteri nel modo in cui progettiamo, gestiamo e interagiamo con quella realtà.

Il viaggio dei digital twin – dalle simulazioni salvavita della NASA durante l’Apollo 13 ai modelli immersivi e guidati dall’IA di oggi – evidenzia una narrazione più ampia di progresso tecnologico. Dimostra come dati migliori e capacità di calcolo possano sbloccare valore che prima era nascosto nella complessità del mondo fisico. Come illustrato in questo rapporto, i benefici sono notevoli: risparmi sui costi, aumenti di efficienza, intuizioni predittive e la possibilità di testare decisioni senza rischi reali. Non sorprende che i sondaggi mostrino che la stragrande maggioranza delle grandi imprese stia esplorando o già investendo nei digital twin mckinsey.com. Secondo gli analisti di McKinsey, il 70% dei dirigenti tecnologici C-suite delle grandi aziende sostiene le iniziative sui twin mckinsey.com – un forte sostegno dall’alto.

Tuttavia, sfruttare tutto il potenziale dei digital twin richiederà una gestione attenta delle sfide. Dati, sicurezza ed etica non possono essere trascurati. La fiducia è la valuta del futuro digitale, e che si tratti di una città che affida i dati dei cittadini al twin o di un paziente che affida la propria salute, mantenere quella fiducia attraverso trasparenza e tutele è fondamentale. I leader del settore riconoscono questa responsabilità: ad esempio, i leader del settore sottolineano l’importanza di integrare privacy e sicurezza “by design” nei sistemi twin per prevenire problemi bradley.com.

Guardando al futuro, la tendenza è chiara: il nostro mondo sta diventando riccamente strumentato e modellato. Probabilmente ci stiamo avviando verso un’era in cui ogni entità fisica significativa avrà una controparte digitale dinamica. Questo potrebbe significare intere smart city che si auto-ottimizzano costantemente tramite i loro twin, impianti produttivi che si gestiscono quasi autonomamente grazie a cicli di feedback dei twin, o persino twin personali per il benessere che aiutano le persone a gestire la propria salute. Tecnologie come 5G/6G, edge computing e IA di nuova generazione accelereranno solo questa integrazione. Come suggeriva la citazione di Jensen Huang, il confine tra fantascienza e realtà si sta assottigliando: l’idea un tempo “stravagante” di simulare un essere umano intero è ora sulla tabella di marcia plausibile del settore laptopmag.com.

In conclusione, la tecnologia dei gemelli digitali rappresenta un potente cambio di paradigma nel modo in cui affrontiamo la risoluzione dei problemi e l’innovazione. Fondendo il virtuale e il fisico, ci permette di fallire velocemente, imparare velocemente e ottimizzare continuamente nel regno digitale – per avere successo, infine, nel mondo reale. Le aziende e i governi che sapranno sfruttare saggiamente questo strumento saranno meglio attrezzati per navigare tra le complessità dell’industria e della società moderne. Con la maturazione di questa tecnologia, possiamo aspettarci che giochi un ruolo centrale nell’affrontare alcune delle nostre sfide più grandi, dall’adattamento climatico alla personalizzazione della sanità. La rivoluzione dei gemelli digitali è già in corso, e il suo impatto si avverte già in miglioramenti tangibili intorno a noi. I prossimi anni mostreranno fino a che punto questa sinergia tra bit e atomi potrà portarci – inaugurando un futuro in cui l’innovazione ha un gemello.

Fonti:

1. Expeditors – “Rise of the Digital Twin: How Lessons Learned from NASA…” info.expeditors.cominfo.expeditors.com
2. McKinsey Explainer (2024) – “What is digital-twin technology?” mckinsey.commckinsey.com
3. Wikipedia – “Digital twin” (storia e definizione) en.wikipedia.org
4. Simio (2025) – “How Will Digital Twins Software Transform Your Business in 2025?” simio.comsimio.com
5. Bradley (Reuters Legal, 2024) – “Avoiding growing pains in the development and use of digital twins” bradley.combradley.com
6. AIMultiple Research (2025) – “15 applicazioni dei Digital Twin per settore” research.aimultiple.comresearch.aimultiple.com
7. Gray Insights (2023) – “Digital Twins: una forza emergente nell’economia digitale” gray.comgray.com
8. Design News (2024) – “Keynote CES 2024: l’IA e i Digital Twin pronti a trasformare le nostre vite” designnews.comdesignnews.com
9. Digital Twin Insider (2024) – “Le prestazioni dei Digital Twin nei vari settori” digitaltwininsider.comdigitaltwininsider.com
10. XR Today (2023) – “Il progetto rivoluzionario di Digital Twin di Orlando nominato Top Tech 2024” xrtoday.comxrtoday.com
11. NIST News (2024) – “Premio da 285 milioni di dollari per il CHIPS Institute for Digital Twins” nist.govnist.gov
12. Intervista a Jensen Huang – Laptop Mag (2025) laptopmag.com (Il CEO di Nvidia sui gemelli digitali umani)