Predicted in-sync Digital Twin for fast decision making

Il paper presenta un approccio data-driven per migliorare la sincronizzazione dei Digital Twin in contesti industriali, consentendo di prendere decisioni tempestive anche in presenza di ritardi nella disponibilità dei dati.

La soluzione utilizza meccanismi predittivi per mantenere aggiornato lo stato del Digital Twin e supportare decisioni più rapide e affidabili, contribuendo a migliorare la resilienza dei processi produttivi.

L'approccio è validato attraverso un caso d'uso industriale che coinvolge una linea di confezionamento e un robot collaborativo KUKA LBR iiwa, ponendo le basi per lo sviluppo di Digital Twin Always In-Sync, capaci di supportare decisioni proattive in ambienti industriali dinamici.