L’integrazione tra ambienti tridimensionali dinamici e sistemi di progettazione industriale consente oggi una modellazione operativa che supera la semplice rappresentazione virtuale, trasformando i digital twin in piattaforme operative capaci di incidere direttamente sui processi decisionali.
L’accordo tra Siemens e NVIDIA si inserisce esattamente in questa traiettoria, combinando la capacità di Siemens di strutturare modelli fisici multistrato con le potenzialità grafiche e computazionali della piattaforma NVIDIA Omniverse. Il risultato è un ecosistema tecnico che consente la gestione distribuita e reattiva del ciclo di vita industriale, dalla fase di progettazione fino alla manutenzione intelligente.
L’evoluzione dei sistemi digital twin
Il concetto di digital twin è da tempo impiegato in contesti di ingegneria avanzata, ma solo la recente disponibilità di potenza computazionale distribuita – soprattutto tramite architetture GPU – e l’interconnessione in tempo reale con i sistemi fisici hanno reso possibile un loro utilizzo su larga scala.
Siemens Xcelerator si configura come una piattaforma abilitata a ospitare e orchestrare tale trasformazione. Non si tratta semplicemente di una suite di strumenti, ma di un ambiente interconnesso in grado di unire meccanica, elettronica e software in un’unica entità virtuale coerente, capace di adattarsi e aggiornarsi secondo quanto accade nel mondo reale.
Il contributo di NVIDIA è duplice: da un lato fornisce l’infrastruttura necessaria per la visualizzazione fotorealistica in tempo reale, grazie a motori come Omniverse e tecniche di rendering come il path tracing distribuito; dall’altro mette a disposizione un insieme di strumenti per l’addestramento e la simulazione di agenti intelligenti, da impiegare in ambienti digitali operativi.
Digital twin come ambienti attivi
L’introduzione di componenti AI nel flusso digitale permette di trasformare il gemello virtuale da semplice modello consultabile a entità dinamica, in grado di reagire a condizioni operative mutate, simulare interventi correttivi e verificare l’impatto di modifiche a livello di linea o impianto.
L’integrazione diretta con sensori, SCADA, PLC e reti IoT estende il campo di applicazione a tutta la filiera produttiva, compresa la logistica, la sicurezza e l’efficienza energetica.
Un esempio applicativo concreto è costituito dall’utilizzo di digital twin per la manutenzione predittiva. Grazie a dati provenienti da sensori e da algoritmi di machine learning addestrati su condizioni operative reali, è possibile individuare pattern di degrado e suggerire interventi mirati prima che il guasto avvenga. In alternativa, la stessa architettura può simulare condizioni di sovraccarico per testare la resilienza degli impianti o verificare la risposta a guasti critici, senza dover mai interrompere l’operatività reale.
Impatto sulla progettazione e sulla comunicazione tecnica
L’uso dei digital twin non si limita alle attività operative. I modelli tridimensionali vengono impiegati anche nelle fasi di validazione di progetto e nella comunicazione tecnica. Attraverso rendering GPU real-time e la possibilità di integrare cinematiche e materiali realistici, questi modelli diventano strumenti efficaci per condividere il funzionamento interno di un impianto o il comportamento previsto di una macchina.
In questo ambito si inserisce anche il contributo di professionisti specializzati nella produzione di animazioni tecniche tridimensionali. Un esempio significativo è lo studio Giuseppe Galliano, attivo da oltre trent’anni nella realizzazione di video in 3D per impianti industriali. Utilizzando modelli CAD nativi, render engine accelerati via GPU e simulazioni cinematiche, è possibile produrre contenuti altamente dettagliati destinati a manualistica digitale, video tutorial o materiale fieristico. I modelli CAD 3D sviluppati dagli uffici tecnici non rappresentano più soltanto strumenti operativi per la progettazione e la produzione, ma diventano veri e propri asset strategici per la comunicazione aziendale. Il passaggio da file tecnici a contenuti visivi immersivi consente di trasformare dati geometrici complessi in sequenze animate comprensibili anche a interlocutori non tecnici, facilitando così la diffusione interna (per training e assistenza) e quella esterna (per marketing, fiere, presentazioni commerciali). In questo processo, il patrimonio progettuale dell’azienda si valorizza in chiave comunicativa, riducendo tempi e costi di produzione dei materiali visivi e garantendo coerenza tra ciò che si progetta e ciò che viene mostrato
Simulazioni collaborative e processi distribuiti
Una delle funzioni più innovative offerte dall’integrazione Siemens–NVIDIA è la possibilità di realizzare simulazioni condivise multiutente. In caso di malfunzionamento di una linea, ad esempio, team tecnici geograficamente distribuiti possono accedere in tempo reale al gemello digitale per analizzare il guasto, testare soluzioni e validare modifiche prima che queste siano applicate alla linea reale.
Tale possibilità estende il campo d’intervento anche al mondo della formazione, con l’adozione di ambienti immersivi nei quali è possibile addestrare operatori all’uso di macchinari complessi, riducendo l’esposizione al rischio e ottimizzando i tempi di apprendimento. I digital twin si configurano quindi anche come simulatori interattivi, aggiornati in tempo reale secondo gli aggiornamenti hardware e software del sistema produttivo reale.
Visualizzazione real-time e architetture GPU
La qualità e la fruibilità del digital twin dipendono fortemente dalle architetture di rendering utilizzate. La transizione da CPU a GPU ha permesso di ottenere prestazioni compatibili con esigenze industriali, come la latenza ridotta o l’elevata frequenza di aggiornamento. Sistemi basati su GPU NVIDIA RTX o su infrastrutture multi-GPU distribuite consentono oggi simulazioni ad altissima definizione anche su larga scala.
Il ray tracing in tempo reale, combinato a shader personalizzati e modelli PBR, consente una rappresentazione fedele dei materiali, delle trasparenze e dell’illuminazione, rendendo possibile non solo una comprensione funzionale del modello, ma anche una valutazione estetica e compositiva, utile in ambito architettonico, retail o medicale.
Ambiti applicativi estesi: logistica e infrastrutture
Oltre al comparto manifatturiero, i digital twin trovano applicazione anche nella progettazione e gestione di grandi infrastrutture. In ambito logistico, ad esempio, la modellazione in tempo reale degli spazi consente di ottimizzare i percorsi di robot mobili, verificare la compatibilità con le norme di sicurezza e prevedere gli effetti di flussi di merci variabili. Nel settore ferroviario e negli impianti di climatizzazione per edifici pubblici, i modelli digitali permettono l’analisi dettagliata dei flussi termici, dei consumi e delle prestazioni nel lungo periodo.
La stessa logica è estendibile alla gestione urbana, dove la creazione di digital twin di edifici o interi quartieri abilita simulazioni di evacuazione, controllo accessi e distribuzione delle risorse.
Calcolo GPU e rendering in tempo reale: la base tecnologica dei digital twin immersivi
La visualizzazione in tempo reale dei digital twin tridimensionali sarebbe rimasta confinata a scenari dimostrativi se non fosse stato per l’evoluzione dell’hardware grafico basato su GPU. Rispetto alle CPU tradizionali, le GPU sono progettate per eseguire migliaia di operazioni in parallelo, un requisito essenziale per l’elaborazione dei flussi di dati grafici necessari al rendering fotorealistico. L’impiego di schede come le NVIDIA RTX, che integrano core specifici per il ray tracing e l’AI, ha reso tecnicamente praticabile la rappresentazione di ambienti industriali complessi con aggiornamento in tempo reale.
Oggi, molte simulazioni 3D operano su pipeline GPU-first: i modelli CAD o BIM vengono convertiti in formati ottimizzati per la visualizzazione, con materiali PBR, mappe ambientali HDRI e algoritmi di lighting dinamico. Il motore Omniverse, in particolare, sfrutta il ray tracing in tempo reale abbinato al path tracing per garantire non solo un aspetto fotorealistico, ma una fedeltà fisica utile per validazioni tecniche, simulazioni termiche o test di visibilità e sicurezza.
Questa architettura ha anche aperto alla costruzione di render farm basate su cluster GPU, in grado di gestire simulazioni distribuite, formazione immersiva e collaborazione asincrona su progetti industriali remoti. Inoltre, la crescente efficienza energetica delle nuove generazioni di GPU consente un impiego anche in configurazioni edge o su server locali, non necessariamente nel cloud, aumentando la flessibilità d’impiego del digital twin in ambienti produttivi reali.
Integrazione con sistemi BIM e MES: interoperabilità verticale
L’efficacia dei digital twin non dipende solo dalla qualità della loro rappresentazione, ma anche dalla loro capacità di scambiare dati in modo bidirezionale con altri sistemi informativi dell’impresa. Due ambienti in particolare – il BIM (Building Information Modeling) e i sistemi MES (Manufacturing Execution System) – risultano complementari alla gestione del digital twin quando si tratta di estendere il suo impatto a tutto il ciclo di vita dell’opera o dell’impianto.
L’integrazione con BIM consente di importare strutture architettoniche e impiantistiche complete, definendo geometrie, materiali e gerarchie spaziali che verranno successivamente rese interattive e animate nei motori di visualizzazione 3D. All’interno del digital twin, le entità BIM possono essere legate a metadati aggiornabili, a sensori IoT o a comportamenti dinamici, trasformando la modellazione passiva in un ambiente consultabile in tempo reale, ad esempio per la gestione tecnica degli edifici (BIM to FM).
Nel caso dei sistemi MES, invece, la connessione permette di integrare parametri di produzione in tempo reale con la simulazione. Il digital twin non è più una fotografia aggiornata del sistema, ma uno specchio attivo del suo funzionamento. Il collegamento tra MES e simulazione consente il tracciamento continuo delle performance di linea, il confronto tra target e realizzato, l’analisi delle deviazioni e la sperimentazione di politiche correttive in ambiente virtuale, prima della loro applicazione in fabbrica.Attraverso protocolli standardizzati (OPC UA, MQTT, API RESTful) o middleware dedicati, il gemello digitale diventa quindi parte di un sistema informativo più ampio, inserito in una logica di interoperabilità verticale, dove la visualizzazione si affianca al controllo, alla diagnostica e alla previsione.
