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I digital twin sono repliche virtuali di impianti e processi che vengono aggiornate in tempo reale con i dati provenienti dalla produzione. Grazie all’AI consentono di individuare anomalie, simulare scenari e ottimizzare le attività prima che i problemi si manifestino, supportando i team nelle decisioni operative.
Dalla sperimentazione alla scalabilità
L’espansione si inserisce nel più ampio percorso di Unilever per integrare tecnologie di nuova generazione nelle proprie attività operative. Il gruppo sta sviluppando e testando nuove soluzioni di intelligenza artificiale anche attraverso l’AI Horizon3 Lab di Toronto, con l’obiettivo di individuare applicazioni capaci di generare valore concreto nei processi aziendali.
I risultati già ottenuti
La tecnologia è già in uso in diversi stabilimenti del gruppo. A Raeford, in North Carolina, il digital twin impiegato nella produzione dei deodoranti Dove, Degree e Axe è riuscito a prevedere il 95% dei colli di bottiglia del processo, contribuendo a ridurre gli sprechi del 20% e ad aumentare la capacità produttiva del 10%. Nello stabilimento indiano di Gandhidham, dedicato ai saponi Dove, il sistema ha invece ridotto del 30% i difetti qualitativi nell’arco di quattro anni grazie a raccomandazioni in tempo reale.
Anche nel comparto Home Care i risultati sono significativi: in Vietnam l’AI ha permesso di ottimizzare il dosaggio delle materie prime nella produzione dei detergenti liquidi OMO, riducendo dell’1-2% il consumo degli ingredienti più costosi, mentre nello stabilimento di Haldia, in India, un digital twin dedicato all’energia ha contribuito a diminuire i consumi termici.
Un modello da estendere a livello globale
L’obiettivo della partnership con Accenture è trasformare questi casi di successo in un modello scalabile per tutta la rete produttiva di Unilever. Oltre a migliorare produttività e qualità, i digital twin contribuiranno anche agli obiettivi climatici del gruppo, supportando il percorso verso l’azzeramento delle emissioni operative (Scope 1 e 2) entro il 2030.