L’adozione di tecnologie digitali nelle fabbriche ha reso disponibili enormi quantità di dati, ma la raccolta e analisi di questi dati richiedono competenze trasversali (matematica, informatica, ingegneria) oltre ad approcci e strumenti per progettare ed operare la complessa infrastruttura digitale. L’ambito di riferimento di DFT è basato sul concetto di Digital Twin (DT), un gemello digitale di un oggetto fisico a supporto di analisi e decisioni. Nel contesto manifatturiero, un DT può riferirsi a un prodotto, una singola macchina o processo, un sistema di produzione o un’intera fabbrica.

I modelli virtuali che compongono il DT sono utili per la verifica, validazione e valutazione delle prestazioni della controparte fisica lungo le fasi del ciclo di vita.  Un efficace DT per il manifatturiero necessita di:

• framework di riferimento a supporto della interoperabilità e comunicazione;
• modelli di dati multi-scala per la rappresentazione di prodotti, processi, sistemi e loro evoluzione;
• sincronizzazione fra fabbrica reale e digitale;
• integrazione di metodologie avanzate che traggono beneficio dal DT.

DFT si pone come obiettivo l’aggregazione di una comunità di ricercatori, fornitori di tecnologie e utilizzatori per lo sviluppo e adozione, in ambito accademico ed industriale, di strumenti di analisi e supporto alla decisione basati su DT di fabbrica.  In particolare:

• lo sviluppo di un DT di fabbrica per modellare le caratteristiche di prodotto, processo e sistema per la produzione di componenti meccanici;
• l’integrazione del DT nell’infrastruttura digitale di fabbrica definendo il livello di dettaglio e garantendo la sostenibilità dei flussi informativi e decisionali;
• l’integrazione di strumenti e metodologie a supporto della gestione di un sistema produttivo;
• lo sviluppo di competenze digitali trasversali per gli ingegneri quali nuovi professionisti che dovranno gestire la digitalizzazione delle aziende;
• l’impiego di interfacce avanzate per il training e valutazioni in ambiente virtuale.