A digital twin simulation model for machine state. Based energy consumption calculation

We are in the midst of a fourth wave of technological advancement (the so called 4th industrial revolution): the rise of the integration of digital industrial technologies: such as Internet of Things (IoT), Big Data and Cloud Computing, known as “Industry 4.0”, leads to a smart and interconnected manufacturing paradigm shift. The legacy systems will be transformed to cyber physical system (CPS), a system which is intelligent, self-aware and able to support decision making. The CPS will allow the system to be accompanied with a virtual counterpart: the “Digital Twin” (DT) and it evolves along with the physical system throughout the whole production lifecycle. From a simulation point of view, DT also represents the next wave of simulation technology, extending the use of simulation modelling to all phases of the production system life cycle. Combining the real-time data with the simulation models enables more accurate productivity and maintenance predictions. Such physical - cyber synchronization are realized by smart sensors embedded in the CPS. Both research and industrial world are devoting big effort in this new initiative. The European H2020 ``MAYA" was born as one of the researches that promotes this new DT simulation paradigm. However, the scientific literature does not provide a unique and shared definition of this concept, let alone a standard method to implement this tool. In this regard, this thesis first of all gives a contribution to clarify and give a better understanding of this concept in the manufacturing domain by analysing the definitions of different scientific literatures. Then, with a real industrial case study, this work attempts to bring this DT concept into the simulation model in order to realize the real-time synchronization of data regarding the actual machine states of the real system by using the Matlab/Simulink software. Besides, the proposed DT can also integrate the behaviour representation of the production system, for example, the energy consumption. The calculation was integrated in the DT simulation model the real-time data gathered from the field, in which several “blocks” were introduced in the main material flow simulation to analyse the energy behaviour of the machines. This is consistent with the CPS paradigm. On top of that, thanks to the “Industry 4.0 Lab” in Politecnico di Milano, a real field test of the model is also performed and validated. Two application cases are considered: single machine and assembly line models, demonstrating that the DT simulation of the CPS in Industry 4.0 Lab is a virtual counterpart of the real system, with a total synchronization of what is happening in the simulated world.

Siamo all'inizio di un nuovo grande avanzamento tecnologico, la cosiddetta quarta rivoluzione industriale. L'integrazione delle nuove tecnologie digitali, come l’Internet of Things (IoT), i Big Data e il Cloud Computing, nel mondo industriale ha dato luogo a un sostanziale cambiamento portando a un nuovo paradigma di produzione manifatturiera intelligente e interconnessa conosciuta come “Industry 4.0”. Sotto questa nuova e rivoluzionaria iniziativa i sistemi esistenti verranno trasformati in Cyber Physical System (CPS). Un sistema intelligente, autonomo e interconnesso è essenziale come supporto al processo decisionale. Il CPS permette al sistema fisico di essere affiancato dalla propria rappresentazione nel mondo digitale: il “Digital Twin” (DT), il quale si evolve con il sistema reale durante l'intero ciclo di vita dell'impianto. Dal punto di vista della simulazione, il DT rappresenta il nuovo paradigma, estendendo l'uso della simulazione a tutte le fasi del ciclo di vita del sistema produttivo. Combinare dati in tempo reale con i modelli di simulazione permette una più accurata previsione della produttività e della manutenzione. Questa sincronizzazione tra il mondo fisico e quello virtuale è resa possibile dai numerosi sensori integrati nel CPS. Sia il mondo della ricerca che quello industriale si stanno dedicando molto a questa iniziativa. Un esempio lo possiamo trovare nel progetto europeo H2020 ``MAYA" il cui scopo è quello di implementare il paradigma di DT nel mondo della simulazione. Una problematica è la mancanza in letteratura di un'unica definizione formale di questo nuovo concetto, e di un metodo standard di implementazione. In questo senso, questa tesi si pone innanzitutto lo scopo di contribuire a chiarire e meglio definire questo concetto nel dominio dell'industria. Infine, considerando un caso industriale, questo lavoro cerca di implementare il DT nella simulazione, realizzando la sincronizzazione in tempo reale con gli stati reali della macchina utilizzando Matlab e Simulink. Inoltre il DT proposto permette di rappresentare anche il comportamento delle macchine nel sistema produttivo, ad esempio il consume energetico, il cui calcolo è integrato nel modello di simulazione DT servendosi dei dati raccolti in tempo reale, proponendo dei blocchetti di simulazione che vanno ad aggiungersi al principale flusso di materiale processato per rappresentare questo comportamento specifico delle macchine, in accordo con il paradigma dei CPS. Grazie al laboratorio “Industry 4.0 Lab” del Politecnico di Milano una validazione del modello sul campo è stata possibile, in cui due casi sono stati considerati: macchina singola e linea di assemblaggio, dimostrando che la simulazione in ottica DT dei CPS nell’Industry 4.0 Lab è la versione virtuale di ciò che avviene nel campo, con una totale sincronizzazione dei dati reali con quello che succede nel mondo simulato.