Digital Twins for advanced production scheduling and control

In an era punctuated by rapid technological advancements, the fourth industrial revolution or Industry 4.0, stands out as a transformative force, reshaping the contours of modern manufacturing practices. The area of investigation of this work encompasses Production Planning and Control (PPC) and simulation modeling, especially focusing on how topics in this research domains are being furtherly developed in the light of the deep transformations brought by the Industry 4.0. Within the fourth industrial revolution, simulation is experiencing a renewed interest. Moreover, the Digital Twin (DT) has emerged as the new paradigm for modeling and simulation with the key feature of direct and bilateral communication with their real-world counterparts. This work aims to propose a DT-based decision support framework enabling production scheduling and control at shop-floor level. The way manufacturing operations management decisions are supported by DT has been investigated through the analysis of the literature. The development of a novel decision support framework to address control of manufacturing systems using DT simulations was investigated with methodologies typical of design science research. The application of a systematic literature review permitted the functional characterization of the DT for manufacturing operations management and the development of a conceptual model. It also permitted to identify the current gaps in the application of DT to PPC and to define a research agenda. This led to the development of a model addressing operational control problems through a simulation-based DT. To achieve this, the functional structure of operational controllers is first revised to allow the design of smart controllers. The integration of the smart controller and the DT is developed through the design of a set of specific interfaces, which permits to enhance control decisions through DT capabilities. The information flow towards the DT was address, focusing on modeling methods for DT and on its synchronization. This permitted to develop a methodology for automated model generation integrating sustainable performance measures into DT. The model is applied to production scheduling and control activities, with the aim to achieve practical and measurable results concerning production system performances. The effectiveness of the DT is due to how it allows to counteract disturbances and disruptions supporting self-adaptation and self-optimization capabilities based on simulations. Its strength is in fact tangible in how it provides new means to solve existing problems thanks to diagnostic and predictive capabilities. This work contributes to the scientific knowledge by offering a comprehensive theoretical framework for DT classification and design, by providing enhanced modeling techniques for DT, by developing a model for DT-based decision support, and by validating it through measurements of its impact on production system performances. From a managerial viewpoint, the result of this work allows to identify opportunities for DT adoption and to understand their value, also easing its implementation supporting its integration and providing a reference architecture. Moreover, it provides estimates of DT impact on production system performances, realized by enhancing timeliness and effectiveness of production scheduling and control decisions through increased awareness and insightful predictions.

In un'epoca caratterizzata da rapidi progressi tecnologici, la quarta rivoluzione industriale, o Industria 4.0, si impone come forza trasformativa, ridisegnando i contorni delle moderne pratiche produttive. L'area di indagine di questo lavoro comprende la pianificazione e il controllo della produzione e la modellazione della simulazione, concentrandosi in particolare sul modo in cui gli argomenti di questi domini di ricerca vengono ulteriormente sviluppati alla luce delle profonde trasformazioni portate dall'Industria 4.0. Nell'ambito della quarta rivoluzione industriale, la simulazione sta vivendo un rinnovato interesse, sebbene non sia considerata una delle sue tecnologie abilitanti. Inoltre, il gemello digitale, o Digital Twin (DT), è emerso come il nuovo paradigma per la modellazione e la simulazione, con la caratteristica chiave della comunicazione diretta e bilaterale con la sua controparte del mondo reale. Questo lavoro mira a proporre un quadro di supporto decisionale basato sul DT che consenta la programmazione e il controllo della produzione a livello di officina. Il modo in cui le decisioni di gestione delle operazioni di produzione sono supportate dal DT è stato analizzato attraverso l'analisi della letteratura. Lo sviluppo di un nuovo quadro di supporto alle decisioni per affrontare il controllo dei sistemi di produzione utilizzando simulazioni di DT è stato studiato con metodologie tipiche della ricerca sulla scienza del design. L'applicazione di una revisione sistematica della letteratura ha permesso la caratterizzazione funzionale del DT per la gestione delle operazioni di produzione e lo sviluppo di un modello concettuale. Ha inoltre permesso di identificare le attuali lacune nell'applicazione del DT alla pianificazione e al controllo della produzione e di definire un'agenda di ricerca. Ciò ha portato allo sviluppo di un modello che affronta i problemi di controllo operativo attraverso un DT basato sulla simulazione. A tal fine, la struttura funzionale dei controllori operativi viene innanzitutto rivista per consentire la progettazione di controllori intelligenti. L'integrazione tra il controllore intelligente e il DT viene sviluppata attraverso la progettazione di una serie di interfacce specifiche, che consentono di migliorare le decisioni di controllo attraverso le capacità del DT. È stato affrontato il flusso di informazioni verso il DT, concentrandosi sui metodi di modellazione per il DT e sulla sua sincronizzazione. Ciò ha permesso di sviluppare una metodologia per la generazione automatica di modelli che integrano misure di performance sostenibili nel DT. Il modello è stato applicato alle attività di programmazione e controllo della produzione, con l'obiettivo di ottenere risultati pratici e misurabili sulle prestazioni del sistema produttivo. L'efficacia del DT è dovuta al modo in cui permette di contrastare disturbi e interruzioni supportando le capacità di auto-adattamento e auto-ottimizzazione basate sulle simulazioni. La sua forza è infatti tangibile nel modo in cui fornisce nuovi mezzi per risolvere i problemi esistenti grazie alle capacità diagnostiche e predittive. Questo lavoro contribuisce alla conoscenza scientifica offrendo un quadro teorico completo per la classificazione e la progettazione del DT, fornendo tecniche di modellazione avanzate per il DT, sviluppando un modello per il supporto decisionale basato sul DT e convalidandolo attraverso la misurazione del suo impatto sulle prestazioni del sistema produttivo. Da un punto di vista manageriale, il risultato di questo lavoro permette di identificare le opportunità di adozione del DT e di comprenderne il valore, facilitando anche la sua implementazione, supportandone l'integrazione e fornendo un'architettura di riferimento. Inoltre, fornisce stime dell'impatto del DT sulle prestazioni del sistema di produzione, migliorando la tempestività e l'efficacia delle decisioni di programmazione e controllo della produzione grazie a una maggiore consapevolezza e a previsioni accurate.