A framework for digital twin-based production scheduling and contro

In the rapidly evolving world of industrial manufacturing systems, due to the advent of the fourth industrial revolution and thanks to the contribution of Internet of Things technologies, it became paramount the integration of digital technologies to enhance the operational efficiency and agility. In this context, the Digital Twins (DTs), virtual replicas of the physical assets, play an important role in the improvement of control of the manufacturing environment, enabling a more effective and adaptive approach to production management. However, a general framework exploiting the advantages given by the DTs is still not present in the scientific literature. Therefore, this thesis work explores the implementation of a general and novel framework which leverages DTs to perform production scheduling and control processes. The research starts by providing a review of the existing literature based on DTs, and focusing on production scheduling and production control. Thus, it identifies the gaps of the literature and proposes a general framework that integrates the DTs into a production scheduling and control environment, by creating a modular Smart Controller which aims at exploiting the DTs potentialities. A key aspect of this research is represented by the practical implementation and validation of the proposed framework in the manufacturing line of the Industry 4.0 laboratory of the Politecnico di Milano. The implementation phase demonstrates the efficacy of the proposed framework for production scheduling and control, also including prediction abilities. The outcomes of this research work are promising and are expected to have significant implications towards the future implementation of digital twins-enabled manufacturing systems.

A causa della rapida evoluzione dei sistemi di produzione industriale, grazie all'avvento della quarta rivoluzione industriale e al contributo delle tecnologie dell'Internet of Things, l'integrazione delle tecnologie digitali per migliorare l'efficienza e l'agilità operativa è diventata di fondamentale importanza. In questo contesto, i Digital Twins (DT), repliche virtuali degli asset fisici, svolgono un ruolo importante al fine di migliorare il controllo dell'ambiente produttivo, consentendo un approccio più efficace e adattivo alla gestione della produzione. Tuttavia, nella letteratura scientifica non è ancora presente un quadro generale volto a sfruttare i vantaggi offerti dai DT in maniera sistematica. Pertanto, questo lavoro di tesi esplora l'implementazione di un framework generalizzato e innovativo che sfrutta i DT per eseguire processi di programmazione e controllo della produzione. La ricerca inizia fornendo un’analisi dettagliata della letteratura esistente basata sui DT e concentrandosi sulla programmazione e sul controllo della produzione. Identifica quindi le lacune mostrate dall’analisi della letteratura e propone un framework generalizzato che integra i DT in un ambiente di programmazione e controllo della produzione, creando uno Smart Controller modulare che mira a sfruttare le potenzialità fornite dai DT. Un aspetto chiave di questa ricerca è rappresentato dall'implementazione pratica volta a validare il framework proposto. Per fare questo è stata utilizzata, come asset fisico, la linea di produzione del laboratorio Industria 4.0 del Politecnico di Milano. La fase di implementazione dimostra l'efficacia del framework proposto per la programmazione e il controllo della produzione, includendo anche capacità di previsione. I risultati di questo lavoro di ricerca sono promettenti e si prevede che avranno implicazioni significative per la futura implementazione di sistemi di produzione abilitati ai gemelli digitali.