Development of a framework to support decision-making through digital twins integration

The usage of the Industry 4.0 (I4.0) paradigm in the industrial world has been increasing in recent years entailing also the application of its enabling technologies based on constant communication via Internet, such as Cyber-Physical Systems (CPS), Internet of Things (IoT) and Cloud Computing. A relevant actor of the I4.0 which paves the way to the cyber-physical integration is the Digital Twin (DT). The DT concept can be generically considered as a virtual copy of an asset that can support decision-making through simulations. A mirror model enables real-time absorption, simulation and implementation of manufacturing variations from the real environment, allowing faster detection of physical problems and faster response. Furthermore, DTs can contribute to high benefits when they are applied in the equipment lifecycle and can support managers in taking different kind of decisions according to the lifecycle stages considered. During the lifecycle, product and asset data and information are created and they continue to evolve, and the volume of stored data can reach a large amount. Moreover, these data need to be kept updated. Additionally, lifecycle data are usually stored in different sources utilizing different data formats and models appropriate for respective application types. However, data sources are separated, thus data silo problems emerge. Besides, another relevant DT issue that companies are experiencing is related to software integration, which can be achieved using standard formats for data exchange. Considering all these issues, the purpose of this thesis work is to analyze the integration between DT models applied at the lifecycle phases of an asset to see how DTs research is currently done according to the manufacturing industry. Through a critical analysis, the main problems that emerged are that almost all DTs research consider only one single phase of the lifecycle, bringing to problems related to disaggregated information between different phases. Furthermore, standalone software is mainly used: this issue is related to software integration, which would require software changes due to asset modifications across its lifecycle. Overall, it is still not clear how the different models used, even if applied at the same lifecycle stage, relate to each other. This thesis work takes into account these issues, with the objective of integrating maintenance strategies into the production control analysis during the middle of life (MoL) phase, in order to guarantee an exchange of information between production equipment and production systems. To do so, a case study is presented in MATLAB/Simulink to help analyzing the benefits resulting from such integration.

L'utilizzo del paradigma Industria 4.0 (I4.0) nel mondo industriale è aumentato negli ultimi anni implicando anche l'applicazione delle sue tecnologie abilitanti basate sulla costante comunicazione via Internet, come Cyber-Physical Systems (CPS), Internet of Things (IoT) e Cloud Computing. Nell’ I4.0, attore di grande rilevanza è il Digital Twin (DT), che apre la strada all'integrazione cyber-fisica. Il concetto di DT può essere genericamente considerato come una copia virtuale di un asset in grado di supportare il processo decisionale grazie a simulazioni. Un modello a specchio consente la simulazione e il rilevamento in tempo reale delle variazioni di produzione dall'ambiente reale, consentendo un rilevamento più rapido dei problemi che potrebbero emergere nei modelli reali e una risposta più rapida. Inoltre, i DTs possono contribuire a grandi benefici quando vengono applicati nella gestione del ciclo di vita degli asset e possono supportare i manager nel prendere diversi tipi di decisioni in base alla fase del ciclo di vita considerata. Durante il ciclo di vita, i dati e le informazioni sui prodotti e sugli asset vengono creati e continuano ad evolversi e il volume dei dati archiviati può raggiungere una grande quantità. Questi dati devono essere continuamente mantenuti aggiornati. Inoltre, i dati del ciclo di vita vengono solitamente archiviati in fonti diverse utilizzando diversi formati e diversi modelli a seconda delle rispettive tipologie di applicazione. Tuttavia, le fonti di dati possono essere separate, di conseguenza emergono problemi legati a data silo. Un altro problema rilevante relativo all’applicazione di DT è legato all'integrazione del software, che può essere ottenuta utilizzando formati standard per lo scambio di dati. Considerando queste problematiche, lo scopo di questo lavoro di tesi è analizzare l'integrazione tra i modelli di DT applicati nelle fasi del ciclo di vita di un asset per analizzare l’attuale ricerca dei DT nell'industria manifatturiera. Attraverso un'analisi critica, i principali problemi emersi sono: quasi tutte le applicazioni di DT considerano solo una singola fase del ciclo di vita di un asset, portando a problemi legati alla disaggregazione delle informazioni tra le diverse fasi. Inoltre, vengono utilizzati principalmente software autonomi: questo problema è correlato all'integrazione del software, che richiederebbe modifiche al software stesso a seguito di cambiamenti degli asset durante il loro ciclo di vita. Nel complesso, non è ancora chiaro come i diversi modelli utilizzati, anche se applicati alla stessa fase del ciclo di vita, si relazionino tra loro. Questo lavoro di tesi prende in considerazione questi problemi, con l'obiettivo di integrare le strategie di manutenzione nell'analisi del controllo della produzione durante la fase di middle of life (MoL), al fine di garantire uno scambio di informazioni tra gli equipment di produzione e i sistemi di produzione stessi. Per fare ciò, verrà presentato un caso di studio in MATLAB/Simulink in modo da aiutare ad analizzare i vantaggi derivanti da tale integrazione.