Il nuovo report 2022 Global Tech Trends Survey di Equinix evidenzia come più di tre leader IT su quattro considerino i digital twin come una priorità strategica. Ma quali vantaggi danno alle aziende queste tecnologie, che entro il 2025 varranno per l’industria manifatturiera oltre sei miliardi di dollari.
Equinix: i digital twin sono una priorità per il 77% delle aziende
I gemelli digitali non sono una novità: il termine lo ha coniato dalla NASA nel 2010 e già da tempo stavamo creando modelli di dispositivi fisici. Ma grazie ai big data, alle reti ad alta velocità e alla potenza di calcolo dei supercomputer, i gemelli digitali sono oggi una realtà importante.
In sostanza, questa tecnologia prevede la ricreazione virtuale o simulazione di un oggetto reale. Ma la definizione di oggetto varia molto: andiamo da un’intera catena di fornitura aziendale fino a un singolo componente. Per questo le aziende li usano per creare modelli di fabbriche, ospedali, aeroplani, automobili, data center e persino clienti o pazienti umani.
Quali sono i vantaggi
Le aziende puntano a ottimizzare le loro operazioni. Per servire meglio i clienti e prevedere le tendenze, per rilevare potenziali minacce o opportunità. I gemelli digitali offrono un’opportunità di modellazione statistica che permette di usare i dati per prevedere scenari reali. Dalla manutenzione predittiva di un macchinario fino alla valutazione degli impatti di una decisione in una smart city, il potenziale è enorme.
Anche perché le aziende possono condividere i propri dati e modelli digitali, alimentando un ecosistema per accelerare ulteriormente l’innovazione. Una maggiore collaborazione e opportunità di co-innovazione, abilitatata proprio dai gemelli digitali.
Questo aiuta le aziende a ottimizzare le operazioni e fare previsioni più accurate. Inoltre, Equinixi spiega che i digital twin permettono di raggiungere gli obiettivi di sostenibilità, misurando e prevedendo il consumo di energia.
I tipi di gemello digitale
Equinix ci spiega che esistono almeno quattro tipologie diverse di digital twin:
- Una rappresentazione statica di un oggetto fisico
- Un oggetto il cui stato viene aggiornato in tempo reale su una dashboard
- Una rappresentazione capace di prevedere uno stato futuro
- Una rappresentazione dinamica di un oggetto fisico, con aggiornamenti in tempo reale e capacità di previsione e risposta a domande in tempo reale
Equinix ci spiega il workflow usando un digital twin
Sul blog di Equinix, il Senior Business Technologist Kaladhar Voruganti spiega che il lavoro con i gemelli digitali si divide in quattro parti. Il primo è l’nserimento dei dati, che prevede la raccolta di dati dagli artefatti fisici che si desidera rappresentare con un gemello digitale. A seconda dell’artefatto da digitalizzare, possiamo arrivare a dati nell’ordine di più terabyte. I sensori incorporati sugli oggetti sono trasmessi tramite reti cablate, a bassa potenza, 5G e Wi-Fi.
Questa enorme mole di informazioni va poi filtrata nella fase di pulizia e aggregazione dei dati. Bisogna rimuovere il “rumore” e “i dati sporchi”. Spesso serve l’aggregazione di dati provenienti da più fonti esterne, come broker di dati, cloud pubblici e data center privati.
A questo punto, c’è la fase di creazione del gemello digitale. Un processo spesso ad alta intensità di calcolo, che coinvolge modelli complessi di AI e ML. Il consumo potrebbe essere superiore ai 30 kVA per rack, il che richiede il supporto per il raffreddamento a liquido. Nella maggior parte dei casi, questo tipo di infrastruttura non può essere ospitata in data center privati.
Solo a questo punto arriva la fase vera e propria di utilizzo del gemello digitale.
Le best practices per il digital twin suggerite da Equinix
Equinix ci spiega che si sono alcune best pratices importanti da seguire per avere un digital twin efficace. La prima è che se i dati del gemello digitale vengono generati all’esterno del cloud, bisogna archiviarli ed elaborarli all’esterno del cloud. Infatti, sempre più organizzazioni si stanno rendendo conto che se i dati grezzi utilizzati per creare un gemello digitale vengono generati all’edge, non ha senso dal punto di vista dei costi, della privacy e delle prestazioni spostarli in un cloud pubblico centrale. A meno che non adottiate una piattaforma ibrida, come I data center Equinix International Business Exchange, che si trovano entro 1–2 millisecondi dalla maggior parte dei cloud pubblici, in oltre 70 mercati.
Un altro consiglio è che, una volta creato il gemello digitale, bisogna ospitarlo nella posizione edge corretta per alimentarlo con flussi di dati in tempo reale. Ad esempio, quando si esegue la manutenzione predittiva su aeroplani e automobili, bisogna eseguire l’elaborazione del gemello digitale appropriata negli occhiali AR/VR sia in una posizione periferica con una latenza di rete <20 ms Round Trip Time (RTT).
Infine, poiché sempre più spesso le persone non costruiscono gemelli digitali da zero, diventa necessario essere in mercato federato. Infatti, le aziende personalizzano o migliorano un gemello digitale creato in precedenza o creano un digital twin composto da modelli più piccoli. Quindi stiamo entrando nel mondo dei mercati dei digital twin, in cui le aziende possono acquistare o vendere modelli digitali.
L’offerta di Equinix
Perché le aziende sfruttino i digital twin, serve anzitutto un’infrastruttura AI per creare modelli di digital twin ed eseguire l’inferenzapiù vicino all’edge, dove vengono generati i dati. Per questo ci sono i servizi bare metal di Equinix Metal.
Equinix Fabric permette invece di collegare le sedi dell’infrastruttura ad alta intensità di calcolo (come i cloud pubblici) alle sedi metropolitane periferiche, dove spesso di utilizzano i digital twin. Inoltre, aiuta a spostare enormi set di dati tra team dislocati in più parti del mondo.
Infine, Platform Equinix fornisce ai clienti elaborazione, storage e una rete connessa come Infrastructure as a Service (IaaS) per l’utilizzo di gemelli digitali.
Se volete approfondire il tema dei gemelli digitali, potete anche scaricare questo e-book di Equinix a riguardo.
- Pal, Surjya Kanta (Autore)