Online synchronisation of Digital Twins : a control-based methodology for manufacturing systems applications

Under the fourth industrial revolution, many technologies have emerged and contributed to a substantial advancement of the automation and data exchange in the manufacturing industry. Parallelly, the competition and uncertainty of the global markets have forced a continuous evolution in production systems. The digitalization of processes and the demanding industrial context has sparked an interest towards the research of Digital Twin (DT). It is defined as a virtual representation of a production system, providing the capabilities to improve productivity and support decision-making, using Discrete Event Simulations (DES). One of the challenges of this technology is to make the DT able to represent in real time the complete behaviour of the physical system and adapt to possible transformations. This work aims at determining the most critical factors causing divergency between the two objects, and developing a methodology based the concept of “alignment”, introduced as the capability of the DT to completely reflect the physical system’s conditions. An indicator-based control manages efficiently the procedures of automatic DES model update, synchronisation, and stochastic input model update, integrated into a digital architecture applied to a lab-scale model. Experiments are performed to evaluate the limits and capabilities of the services provided by the DT in real-time, consisting of the monitoring of current performances and prediction of future ones. In conclusion a case study is developed to apply the techniques in the context of a proof-of-concept Digital Twin. The results of this work demonstrate that the methodology is effective in keeping the alignment between a digital model and the physical system.

Durante la quarta rivoluzione industriale molte tecnologie sono emerse e hanno contribuito a un sostanziale progresso dell'automazione e dello scambio di dati nel settore manifatturiero. In parallelo, la concorrenza e l'incertezza dei mercati globali hanno richiesto una continua evoluzione dei sistemi di produzione. La digitalizzazione dei processi e l'esigente contesto industriale ha suscitato un interesse verso la ricerca riguardo il Digital Twin (DT). Questo è definito come una rappresentazione virtuale di un sistema produttivo, che fornisce le funzionalità per migliorare la produttività e supportare il processo decisionale, utilizzando simulazioni ad eventi discreti (DES). Una delle sfide di questa tecnologia è quella di rendere il DT in grado di rappresentare completamente in tempo reale il funzionamento del sistema fisico e adattarsi alle possibili trasformazioni. Questo lavoro mira a determinare i fattori più critici che causano la divergenza tra le due entità e a sviluppare una metodologia basata sul concetto di "allineamento", introdotto come la capacità della DT di riflettere completamente le condizioni del sistema fisico. Un controllo basato su indicatori gestisce in modo efficiente le procedure di generazione automatica del modello DES, sincronizzazione, e aggiornamento dei parametri stocastici, integrate in un'architettura digitale applicate ad un modello di produzione in scala. Vengono eseguiti esperimenti per valutare i limiti e le capacità dei servizi forniti dal DT in tempo reale, consistenti nel monitoraggio delle prestazioni attuali e nella previsione di quelle future. In conclusione, un caso di studio è stato ideato per applicare le tecniche sviluppate nel contesto di un proof-of-concept Digital Twin. I risultati di questo lavoro dimostrano che la metodologia è efficace nel mantenere l'allineamento tra un modello digitale e il sistema fisico.