‘Digital twins’: i gemelli digitali al servizio della sostenibilità delle aziende

Negli ultimi tempi si sente spesso parlare di “digital twins” riferendosi al positivo impatto che i processi di digitalizzazione possono produrre sulla rendicontazione di sostenibilità, reportistica che diventerà sempre più centrale per le aziende italiane. (Per approfondimenti: CS3D: uno sguardo alla ‘Corporate Sustainability Due Diligence Directive’)

Con digital twins (“gemelli digitali”) si intende l’ambito delle repliche virtuali di oggetti, sistemi o processi fisici creati per simulare, monitorare e ottimizzare il  comportamento/funzionamento degli ‘originali’ grazie alla connessione con il mondo reale attraverso sensori e dati.

Un digital twin è, quindi, un “sistema complesso” che prevede:

– una replica digitale o modello virtuale che rappresenta un oggetto o un sistema fisico, come una macchina, un edificio o una rete industriale;

– una connessione con l’oggetto fisico che, tramite sensori installati, invia dati aggiornati al modello digitale per “replicarlo”, con l’obiettivo di simulare ed analizzare determinati comportamenti.

L’obiettivo? Principalmente prevedere problemi, simulare possibili scenari futuri e testare modifiche direttamente sul “gemello digitale”, agendo sull’entità fisica (cioè sull’originale) solo in un secondo momento.

Ma perché se ne parla oggi più di ieri?

La creazione dei “digital twins” è di grande attualità in quanto strettamente legata allo sviluppo dell’Intelligenza Artificiale (IA), tecnologia che svolge un ruolo fondamentale nella loro realizzazione e funzionamento.

L’IA interviene a più livelli:

– i digital twins consentono di raccogliere enormi quantità di dati in tempo reale che l’IA analizza per identificare modelli, anomalie e tendenze (comportamenti ricorsivi). Questa tecnologia permette di aumentare notevolmente la capacità e velocità di analisi rendendo più efficiente l’adozione di questo tipo di soluzioni;

– gli algoritmi di IA (es. machine learning) migliorano le capacità predittive dei digital twins, anticipando guasti o ottimizzando le prestazioni degli oggetti fisici oggetto di replica ed analisi.

L’impatto sulle aziende

L’IA generativa è una tecnologia in rapida evoluzione che le aziende stanno cominciando ad approcciare: automatizzare decisioni o processi, riducendo l’intervento umano in combinazione con i gemelli digitali, è uno degli ambiti di applicazione tra i più diffusi. Anche la definizione di “modelli” per fornire risposte rapide basate sui dati raccolti (es. processi di decision-making), migliorando la gestione operativa e riducendo i tempi di latenza, è una frontiera in corso di esplorazione.

I settori ad oggi protagonisti dello sviluppo di tali applicazioni sono principalmente quelli operanti nella manifattura (es. ottimizzazione processi produttivi e prevenzione dei guasti con interventi di manutenzione), nell’automotive e ‘space’ (es. manutenzione predittiva, progettazione nuovi modelli), e in ambito sanità (es. test di modalità di personalizzazione di cure e farmaci grazie ai “digital twins”). Non meno importante è il settore delle infrastrutture, dove si riscontrano diverse tipologie di applicazione: dallo sviluppo e gestione di smart cities alla gestione del traffico e dei trasporti, dalla gestione dell’energia allo sviluppo delle reti di approvvigionamento di nuovi edifici (es. impianto idrico, elettrico, termico).

Digital twins e IA creano un ecosistema avanzato in grado di interagire velocemente con riferimento a diversi aspetti della vita delle persone e a trasformare l’interazione con il mondo “fisico” con l’obiettivo di migliorarne l’efficienza, la sicurezza e la performance, grazie alla capacità di testare idee e processi innovativi.

Che tipo di impatto hanno queste dinamiche sulla sostenibilità e sugli obiettivi ESG delle aziende?

I digital twins potrebbero avere un impatto significativo sulla sostenibilità  e sugli obiettivi ESG (Environmental, Social, Governance): l’ottimizzazione dei processi produttivi, l’efficienza nell’uso delle risorse, la riduzione degli sprechi, il miglioramento della trasparenza e della responsabilità nei processi decisionali, l’evoluzione in termini di modelli organizzativi e la volontà di perseguire obiettivi che possano avere impatti positivi anche in ambito sociale costituiscono un elemento fondante delle strategie ESG delle aziende.

Il punto di partenza è certamente costituito dalla Governance: i digital twins consentono di migliorare la trasparenza, la responsabilità e la capacità decisionale.
Gli impatti positivi si ritrovano, tra le altre cose, nelle attività di reporting ESG (es. disponibilità di dati accurati e in tempo reale per monitorare indicatori ESG e generare report affidabili rispetto agli standard adottati). La trasparenza della supply chain, attività che in alcuni settori è strategica, consente di controllare l’impatto sociale e ambientale dell’azienda (es. rispetto di standard etici e ambientali della propria filiera di fornitura). Da ultimo, ma non meno importante, la simulazione di possibili scenari può ridurre i rischi legati a determinate decisioni.

Spostando l’attenzione sugli aspetti ambientali (Environmental), si può notare come l’adozione dei “gemelli digitali” possa contribuire positivamente alla sostenibilità ambientale su diversi fronti:

• riduzione delle emissioni e miglioramento dell’efficienza energetica grazie a simulazioni ed ottimizzazione di processi industriali;
• riduzione degli sprechi relativi alla gestione di risorse idriche o energetiche (es. in campo agricolo sono diffuse le simulazioni sull’utilizzo dell’acqua in rapporto alla resa dei raccolti);
• economia circolare attraverso modelli che promuovono l’utilizzo di materiali provenienti da riciclo o riuso nei cicli di produzione e in fase di progettazione.

Infine, anche l’ambito sociale (Social) può beneficiare dall’adozione di modelli di “digital twins”,  in particolare con riferimento alle condizioni delle comunità dove opera l’azienda e al benessere sociale. Tra gli esempi concreti di applicazione: sicurezza sul lavoro (es. simulazione degli ambienti di lavoro per identificare e prevenire rischi); aumento dell’accessibilità a infrastrutture sociali come ospedali e trasporti (es. applicazione dei modelli digitali nella gestione ospedaliera di determinate categorie di pazienti); capacità di risposta alle crisi grazie alla simulazione di scenari di emergenza (es. impatto di catastrofi naturali e pianificazione di eventuali interventi sia preventivi che di soccorso).

Il progresso ha sempre un costo

L’uso di gemelli digitali potrebbe sembrare la soluzione principale per raggiungere i livelli di sostenibilità a cui le aziende e la Unione Europea aspirano ad arrivare e per certi versi lo è anche nei fatti. Non si deve però dimenticare che questi strumenti necessitano di una grande quantità di energia sia per gestire le capacità di calcolo che per alimentare i vari software di IA, comportando un costo in termini ambientali.

L’Agenzia Internazionale dell’Energia (IEA – International Energy Agency) ha stimato un consumo annuo di energia elettrica per il funzionamento dei data center pari all’1% del fabbisogno globale per il 2024[1]. Con l’espansione del settore digitale e il maggior uso dell’Intelligenza Artificiale si vedrà anche un parallelo aumento nel fabbisogno energetico nei prossimi anni. Si stima che il consumo dei data center sarà fra i 620-1 050 TWh nel 2026, quasi il doppio rispetto al dato del 2022[2], con concentrazioni geografiche importanti: in Irlanda potrebbe passare dal 17% del consumo di elettricità nazionale nel 2022 al 32% nel 2026[3]; in Cina si stima un raddoppio del consumo per i data center al 2030 (400 TWh)[4]; negli USA l’energia elettrica necessaria ai data center potrebbe passare dal 4% del fabbisogno nazionale annuo nel 2022 al 6% nel 2026[5].

Quindi, un uso ancor maggiore di sistemi informatici e di intelligenza artificiale, fondamentali per il funzionamento dei “digital twins”, comporterebbe un fabbisogno energetico maggiore da parte delle aziende, con non poche conseguenze negative in termini ambientali e di costi.

Per concludere, la sempre più diffusa adozione di “gemelli digitali” da parte dell’industria e del mondo economico e  lo sviluppo dell’Intelligenza Artificiale rappresentano  strumenti abilitanti nel percorso ESG delle aziende, con positive ricadute occupazionali e impatti favorevoli per una pluralità di stakeholder: territori, comunità, lavoratori, filiere di approvvigionamento, consumatori e utenti finali. Nonostante ciò, aziende ed enti dovranno valutare attentamente le potenziali ricadute negative derivanti da un maggior fabbisogno energetico e da una più stretta dipendenza da sistemi informatici.

[1] What the data centre and AI boom could mean for the energy sector – Analysis – IEA

[2] Electricity 2024 – Analysis and forecast to 2026

[3] Global data center electricity use to double by 2026 – IEA report – DCD

[4] Electricity 2024 – Analysis and forecast to 2026

[5] Electricity 2024 – Analysis and forecast to 2026