Il ruolo del Digital Twin nell'Additive Manufacturing: opportunità e prospettive per l'ingegneria industriale

Minotti, Alberto (2025) Il ruolo del Digital Twin nell'Additive Manufacturing: opportunità e prospettive per l'ingegneria industriale. [Laurea], Università di Bologna, Corso di Studio in Ingegneria meccanica [L-DM270] - Forli', Documento ad accesso riservato.
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Abstract

Negli ultimi anni, l’adozione delle tecnologie di stampa 3D a filamento, in particolare Fused Filament Fabrication (FFF), conosciuta anche con il nome di Fused Deposition Modeling (FDM), ha registrato una rapida crescita grazie alla loro versatilità e al costo contenuto dei polimeri impiegati. Tuttavia, queste tecniche presentano ancora diverse criticità legate alla qualità del processo e alla ripetibilità dei risultati, spesso condizionate dalla complessa interazione tra parametri di stampa e comportamento del materiale. Con l’aumentare della complessità e della variabilità dei processi di additive manufacturing, diventa sempre più necessario disporre di strumenti avanzati in grado di garantire il controllo qualità, ottimizzare le prestazioni e ridurre i costi produttivi. In questo contesto, l’impiego dei Digital Twin (DT) rappresenta una delle innovazioni più promettenti. Un DT è un modello digitale che riproduce fedelmente un oggetto, un sistema o un processo reale, permettendone il monitoraggio e l’ottimizzazione continua in tempo reale lungo l’intero ciclo di produzione. Questa tesi si propone di fornire un’analisi complessiva dello stato attuale dei Digital Twin per l’additive manufacturing, esaminandone le applicazioni, i benefici, le principali sfide e le possibili direzioni di sviluppo futuro, con particolare attenzione ai processi FFF basati su polimeri.

Abstract
Tipologia del documento
Tesi di laurea (Laurea)
Autore della tesi
Minotti, Alberto
Relatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
Additive manufacturing, Digital Twin, Fused Deposition Modeling, Fused Filament Fabrication, polimeri, machine learning, industria 4.0
Data di discussione della Tesi
30 Ottobre 2025
URI

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