Spesso si tende a sovrapporre i concetti di BIM Model e Digital Twin, ritenendo che il rilievo e la conseguente restituzione di un edificio esistente equivalgano automaticamente alla generazione di una copia digitale fedele dell’opera reale. Tale interpretazione nasce dall’idea che un modello, contenente forma, geometrie e informazioni tecniche degli oggetti componenti l’edificio, possa essere definito come il suo “gemello” digitale. Lo stesso approccio viene talvolta esteso anche agli edifici non ancora realizzati, assumendo che il modello BIM del progetto rappresenti il futuro gemello digitale del costruito.

In realtà, secondo le definizioni consolidate negli anni, il Building Information Model è principalmente una rappresentazione digitale tridimensionale di un edificio o infrastruttura, costituita da categorie, famiglie e oggetti parametrici AEC (Architecture, Engineering, Construction). Il modello è arricchito da informazioni relative a materiali, dimensioni, computi, elaborati grafici, viste d’insieme e dettagli costruttivi. La sua funzione principale è supportare le fasi di progettazione, costruzione e, in parte, gestione dell’opera.

Il modello BIM è considerato statico o semi-statico, poiché contiene dati che riflettono uno stato definito dall’incarico: progettuale, esecutivo o as-built. La modellazione BIM segue livelli progressivi di sviluppo, nei quali geometrie e informazioni tecniche vengono via via approfondite in funzione dei diversi BIM Uses (progettazione, coordinamento, costruzione, manutenzione).

Un modello BIM di edificio è generalmente consegnato in forma federata, articolato in distinti modelli disciplinari: architettonico, strutturale e impiantistico (meccanico, idrico, elettrico, antincendio, ecc.). Si tratta di un'organizzazione che è utile al coordinamento interdisciplinare nelle fasi progettuali ed esecutive; nel ciclo di esercizio, invece, la federazione viene normalmente ridotta e semplificata, mantenendo solo le componenti significative ai fini della gestione.

Il Digital Twin, per contro, è una replica digitale dinamica di un asset fisico. Come il modello BIM, è basato su oggetti parametrici AECO, ma incorpora dati aggiornati in tempo reale tramite sensori e sistemi IoT. Il suo obiettivo è monitorare, simulare e ottimizzare il comportamento dell’asset durante l’intero ciclo di vita.

La caratteristica distintiva del Digital Twin è quella di essere un sistema informativo spaziale dinamico, costantemente aggiornato da dati operativi: temperature, consumi energetici, livelli di CO₂, stati di funzionamento, dati compositi e analisi predittive. In tal senso, il Digital Twin integra il modello BIM con IoT, AI e strumenti di data analytics, risultando direttamente collegato ai BMS (Building Management Systems).

Il modello BIM che costituisce la base del Digital Twin è generalmente semplificato, sia dal punto di vista geometrico che informativo. In particolare, la componente strutturale, fondamentale nei modelli BIM per la progettazione, viene ridotta a una rappresentazione essenziale priva di dettagli quali armature, modelli analitici e dati di montaggio. Al contrario, gli impianti e la loro suddivisione in sottosistemi assumono un ruolo primario, poiché consentono simulazioni relative a consumi energetici, cicli di funzionamento e usura dei componenti.

Elemento imprescindibile del Digital Twin è la rigorosa codifica degli oggetti, dotati di attributi e parametri destinati ad alimentare i database manutentivi e a collegarsi ai sensori IoT. Ciò permette la generazione di grafici, report e analisi tramite piattaforme dedicate, quali sistemi proprietari dei produttori delle sonde o software di data analytics come Microsoft Power BI.

Il Digital Twin entra in gioco in particolare nella fase di gestione operativa, abilitando manutenzione predittiva, ottimizzazione energetica e gestione avanzata dell’edificio. Gli strumenti essenziali sono le piattaforme cloud, che consentono la condivisione dei database, e l’intelligenza artificiale, impiegata per l’elaborazione, la diagnostica e i criteri di filtraggio dei dati.

Proprio per la sua vocazione gestionale, il Digital Twin è spesso basato su un modello BIM derivato dalla restituzione di un fabbricato esistente, piuttosto che su un modello progettuale, poiché necessita di rappresentare fedelmente lo stato reale dell’asset in esercizio.

Diagnosi della Prestazione Energetica

La diagnosi della prestazione energetica, resa oggi più efficace grazie alle funzionalità integrate nei software di BIM authoring, si configura come un processo analitico avanzato che consente di condurre, già nelle fasi preliminari del concept design, simulazioni relative all’orientamento dell’edificio, al fattore solare, alle incidenze delle superfici opache e trasparenti, alle zone d’ombra e ai fattori di mascheramento generati dal contesto urbano circostante. Si tratta di strumenti che permettono di valutare l’interazione tra il modello geometrico e le condizioni ambientali, con l’obiettivo di supportare scelte progettuali consapevoli, finalizzate all’ottimizzazione delle prestazioni energetiche lungo l’intero ciclo di vita dell’edificio.

L’analisi integra inoltre i dati climatici e microclimatici provenienti dalle stazioni meteorologiche, includendo informazioni sul regime pluviometrico, sui venti dominanti, sui parametri termo–fluidodinamici e sulle caratteristiche della zona climatica di riferimento, elementi indispensabili per la corretta progettazione dei sistemi meccanici, idrico–sanitari e delle dotazioni impiantistiche in funzione della destinazione d’uso prevista. In fase di esercizio, i dispositivi IoT generano set di dati e grafici che consentono un monitoraggio dinamico e la verifica in continuo delle prestazioni energetiche effettive rispetto alle simulazioni preliminari, costituendo così una base informativa fondamentale per la gestione ottimizzata dell’edificio.

La diagnosi energetica assume inoltre un ruolo strategico nell’allineare il progetto alle politiche di riduzione dei consumi e delle emissioni promosse a livello nazionale e internazionale, come il Green Deal europeo, favorendo l’adozione di tecnologie basate su fonti rinnovabili (fotovoltaico, micro–eolico, geotermia, biometano) e di sistemi passivi quali il recupero delle acque meteoriche, utili anche all’ottenimento dei crediti previsti dai principali protocolli di sostenibilità (ad es. LEED e Green Building Certification), oltre che all’accesso a specifiche agevolazioni fiscali.

L’esito del processo valutativo confluisce infine negli adempimenti normativi previsti dalla legislazione italiana, in particolare nell’elaborazione dell’Attestato di Prestazione Energetica (APE), che classifica l’edificio in base ai consumi annui per riscaldamento, raffrescamento, illuminazione e produzione di acqua calda sanitaria, e dell’Attestato di Qualificazione Energetica (AQE), obbligatorio per le nuove costruzioni e per la dimostrazione del rispetto dei requisiti minimi energetici.

Comparazione con il Dato su Campo ed Esempi d’Uso del Digital Twin

Il Digital Twin trova applicazione in molteplici ambiti, ma il settore in cui risulta maggiormente immediato e strategico è il Facility Management. In questo contesto, il modello informativo può derivare direttamente da un progetto sviluppato in BIM: i dati prodotti durante la fase di diagnosi e simulazione energetica, inclusi valori di progetto, carichi termici, caratteristiche tecniche degli impianti e prestazioni attese dei terminali, costituiscono la base di confronto con i dati reali acquisiti tramite sistemi IoT durante l’esercizio dell’edificio. Tale comparazione tra prestazioni previste da progetto e prestazioni effettive rilevate sul campo consente di individuare scostamenti significativi, valutare l’efficienza dei sistemi installati, attivare processi di manutenzione predittiva e ottimizzare la gestione operativa dell’immobile.

Il Digital Twin, tuttavia, non è limitato alla sola fruizione del costruito: trova infatti applicazione anche nel monitoraggio di cicli produttivi e di processi industriali complessi. In tali scenari, la modellazione digitale è impiegata per rilevare in tempo reale parametri relativi al funzionamento delle macchine, ai flussi energetici associati alla produzione e alle variazioni di carico operative, abilitando un controllo avanzato dell’intero sistema.

La sensoristica applicata ai componenti di impianto fornisce continuativamente dati di misurazione e, in presenza di anomalie o malfunzionamenti, può attivare automaticamente sistemi di allerta, protocolli di segnalazione o procedure di sicurezza che interrompono operazioni critiche, garantendo così elevati livelli di affidabilità, sicurezza e continuità del processo produttivo.

 

 

A cura di Luca Talucci - BIM Manager Descor